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Apprendimento automatico: il nuovo strumento open source sviluppato dalla GLEIF in collaborazione con Sociovestix Labs consente alle organizzazioni in tutto il mondo di rilevare e standardizzare automaticamente le persone giuridiche
J.P. Morgan ha testato con successo il nuovo strumento basato sull'apprendimento automatico e ne sta attualmente valutando l'integrazione nel proprio pipeline di dati
In linea con il suo impegno verso il miglioramento della disponibilità di dati di identificazione delle persone giuridiche aperti, precisi e pertinenti, la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF), in collaborazione con Sociovestix Labs, ha creato uno strumento basato sull'apprendimento automatico che riconosce la forma giuridica specifica di un'entità e automatizza l'assegnazione del rispettivo codice Entity Legal Form (ELF). La lista dei codici Entity Legal Forms (ELF) è basata sullo standard ISO 20275 ‘Servizi finanziari – Entity Legal Form (ELF)’ e assegna un codice alfanumerico univoco di quattro caratteri a ciascuna forma giuridica.
La forma giuridica di un'ente è un elemento cruciale per la verifica e lo screening dell'identità aziendale. L'ampia gamma di forme giuridiche esistente entro e tra le giurisdizioni, tuttavia, ha reso difficile alle grandi aziende l'acquisizione della forma giuridica in forma di dati strutturati. Il nuovo strumento, addestrato con il database degli identificativi della persona giuridica (LEI) della GLEIF, composto da oltre due milioni di voci, consentirà a banche, aziende d'investimento, grandi aziende, governi e altre organizzazioni di grandi dimensioni di analizzare in retrospettiva i loro dati master, estrarre la forma giuridica da testi non strutturati dei nomi legali e applicare uniformemente un codice ELF a ciascun tipo di persona giuridica conformemente allo standard ISO 20275.
La banca globale di livello uno J.P. Morgan ha testato con successo il nuovo strumento e ne sta attualmente valutando l'integrazione nel proprio pipeline di dati.
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