인공 지능(AI)과 LEI의 만남

글로벌화된 디지털 경제에서는 기업 및 기관의 신원을 확인하는 것이 더욱 중요해졌으며 이를 정확하게 수행하는 것이 무척 어렵습니다. 모든 행위자의 투명성은 지속 가능한 투자, 적격한 보고 또는 분석을 위한 선행 조건입니다. 투명성은 거래에 관련된 법인을 검색하는 것에서 시작됩니다. 오늘날에는 '나는 누구와 거래하고 있는가?'라는 기본적인 질문의 답을 구하는 데 AI 알고리즘이 적용됩니다. 이는 컴퓨팅 리소스를 낭비하고, 위험 분석 등 다운스트림 목표와 관련된 오류를 추가할 뿐입니다. LEI 및 vLEI를 사용하여 조직을 식별하고 인증하도록 디지털 거래 및 생태계를 발전시키면 디지털 생태계에 대한 신뢰가 강화되며, AI 알고리즘을 유용하게 적용하여 의심스러운 패턴을 식별하고 위험을 평가할 수 있습니다.

기업의 법적 형태를 식별하고 이해하는 일은 많은 재무 및 비즈니스 관련 프로세스에서 매우 중요합니다. 기업의 법적 형태와 구조는 거래를 효과적으로 수행하는 방법을 안내하고 위험 지표 역할을 할 수 있습니다. 서로 다른 관할 지역 내 및 서로 다른 관할 지역 간의 광범위한 법인 법적 형태로 인해 조직이 이러한 정보를 효과적으로 분류하고 구성하기가 어려워졌습니다. 게다가 여러 관할 지역에 걸쳐 이러한 법적 형태의 유형 및 텍스트 표현이 유사하기 때문에 해당 작업이 더욱 까다로워집니다. 따라서 법인의 법적 형태를 식별하는 프로세스를 자동화하면 직접 처리(STP) 기능을 활성화하여 위험을 낮추고 투명성을 확보하며 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

LEI 저장소는 고품질의 표준화된 오픈 소스 법인 데이터를 제공합니다. 이는 우수한 데이터 분석 프로젝트나 AI 모델의 전제 조건입니다. LEI 저장소는 하루 3회 업데이트를 통해 보안을 유지합니다. 글로벌 표준에 의존하면 일관성만 보장되는 것이 아닙니다. 데이터 품질을 높이고, 기계 학습(ML) 및 AI 모델 개발을 위해 즉시 사용할 수 있는 레이블이 지정된 데이터 세트를 확보할 수 있습니다.

LENU(Legal Entity Name Understanding)

GLEIF는 Sociovestix Labs와 협력하여 법인의 특정 법적 형태를 인식하고 해당 법인 법적 형태(ELF) 코드 할당을 자동화하는 기계 학습 도구를 제작했습니다. '법인 법적 형태(ELF) 코드 목록'은 ISO 표준 20275 '금융 서비스 - 법인 형태(ELF)'를 기반으로 하며, 각 법인 형태에 4자로 구성된 고유한 영숫자 코드를 할당합니다. 법인의 형태는 조직 신원을 검증하고 심사할 때 중요합니다. 하지만 관할 지역 내 및 관할 지역 간에 법인 형태가 매우 다양하여 대규모 조직이 구조화된 데이터로 법인 형태를 확인하는 것이 어려워졌습니다. 200만 개 이상의 기록을 보유한 GLEIF의 법인식별기호(LEI) 데이터베이스에 대해 교육을 받은 도구를 사용하면 은행, 투자 회사, 기업, 정부 및 기타 대규모 조직이 마스터 데이터를 소급하여 분석하고, 법적 이름의 비구조화된 텍스트에서 법인 형태를 추출하고, ISO 20275 표준에 따라 각 그룹에 ELF 코드를 균일하게 적용할 수 있습니다.

LENU(Legal Entity Name Understanding)라는 이름의 이 도구는 조직과 더 넓은 글로벌 시장 모두에 다양한 이점을 선사합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 비정형 데이터(조직 이름의 일부인 법인 법적 형태)의 표준화를 자동화하여 데이터 품질을 향상합니다.
• 예를 들어 언어 변형 및 약어 불일치로 인해 발생하는 법적 형태 데이터 분류 문제를 극복하고 글로벌 시장에 대한 더 큰 통찰력과 투명성을 촉진합니다.
• AI 도구와 기타 디지털화된 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에서 활용할 수 있는 기계 판독 가능 형식으로 법인의 법적 형태를 제시합니다.
• 시간, 비효율성, 인적 오류, 높은 관리 비용 등 데이터 수동 작업과 관련된 위험 및 제한 사항을 해소합니다.

이 도구는 법인 분류 기능을 향상하여 더욱 풍부한 데이터 세트를 생성함으로써 글로벌 시장에 대한 더 큰 통찰력과 투명성을 촉진합니다. LEI와 협력하여 전 세계적으로 일관된 데이터 세트를 생성합니다.

LENU는 Git Hub에서 액세스할 수 있는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LENU는 관할 구역별 모델을 구축하는 데 LEI 데이터를 사용하며 사용자가 제공된 법적 이름의 법인 형태에 대한 제안을 받을 수 있도록 합니다. GLEIF는 도구에 의해 제안된 법인 형태를 현재 LEI 데이터의 ELF 코드와 비교하는 데이터 품질 루프를 구축했습니다. 모델의 결과와 현재 LEI 데이터 간에 명백한 불일치가 있을 경우를 감안하여 GLEIF는 필요에 따라 데이터 레코드의 정확한 검증 및 업데이트를 위해 LEI 발급기관에 전송되는 데이터 이의 제기를 마련합니다. 업데이트된 데이터는 궁극적으로 모델의 성능을 향상시키는 개선된 데이터 소스로 다음 버전의 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

LENU는 변환기 모델 아키텍처와 BERT 기본 모델을 활용하여 다양한 언어와 관할 지역을 처리합니다. 이 모델은 Hugging Face에서도 사용 가능하며, 사용자는 법적 형태 감지에 맞춰진 관할 지역별 모델을 찾을 수 있습니다.

GLEIF, 생갈렌 대학, Sociovestix Labs는 과학 연구 논문 'Transformer-based Entity Legal Form Classification(변환기 기반 법인 법적 형식 분류)'에서 연구 결과를 요약했습니다. 이 연구는 데이터 표준화 및 데이터 통합을 발전시키는 데 변환기 기반 모델이 지니는 중요한 잠재력을 강조합니다. 표준화된 데이터 항목을 통해 법인의 법적 형태를 도입하면 법인 연결 작업에 대한 신뢰도가 높아져 각 법인이 하나의 법적 형태만 보유할 수 있으므로 여러 데이터 세트에 걸쳐 강력한 매핑 쌍이 구현됩니다.

당사는 ELF 코드 표준의 광범위한 채택이 투명성을 크게 향상시키는 동시에 다양한 도메인의 데이터 통합 작업을 개선할 것이라고 믿습니다. 당사는 당사의 오픈 소스 라이브러리에 대중이 자유롭게 액세스할 수 있도록 함으로써 전 세계 기업이 ELF 코드를 채택하도록 촉진하고자 합니다. 당사는 모든 이해관계자가 법인 법적 형태 분류에 이를 사용할 것을 적극 권장합니다.