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機械学習：GLEIFとSociovestix Labs開発の新しいオープンソースツールで、あらゆる組織による法人形態の自動検出と標準化が可能に
J.P.Morgan、新しい機械学習ツールのテストに成功し、現在データパイプラインへの統合を評価中
Global Legal Entity Identifier Foundation（GLEIF）は、オープンで正確かつ適切な取引主体識別データの利用を世界中で促進するというコミットメントに従って、Sociovestix Labsと共同で新しい機会学習ツールを開発しました。このツールは、取引主体固有の法人形態を認識し、それに対応する法人形態（ELF）コードの割り当てを自動化します。「法人形態コードリスト」は、ISO標準20275「金融サービス - 法人形態（ELF）」に基づいており、4文字の一意の英数字コードを各法人形態に割り当てます。
取引主体の法人形態は、組織の身元を検証および審査するうえで非常に重要ですが、管轄区域内および管轄区域間に存在する法人形態は多岐に渡るため、大規模な組織が、法人形態を構造化データとして取得することは困難です。200万件以上のレコードで構成されるGLEIFの取引主体識別子（LEI）データベースでトレーニングされた新しいツールによって、銀行、投資会社、企業、政府、およびその他の大規模組織が、マスターデータを遡及的に分析し、正式名称の非構造化テキストから法人形態を抽出し、ISO 20275標準に従って、ELFコードを各取引主体タイプに一様に適用できるようになります。
世界有数の銀行、J.P.Morganは、この新しい機械学習ツールのテストに成功し、現在データパイプラインへの統合を評価しているところです。