신뢰는 모든 경제 활동의 주축입니다. 거래하고 상호작용하는 법인의 수가 증가하고 있으며 앞으로도 이러한 추세가 계속될 것이기 때문에 디지털화되고 세계화된 경제에서 그 어느 때보다 중요합니다. 이러한 새로운 환경에서 기업 및 기관의 신원을 확인하는 것이 더욱 중요해졌지만 정확하게 수행하는 것 또한 무척 어렵습니다. 모든 행위자의 투명성은 지속 가능한 투자, 적격한 보고 또는 분석을 위한 선행 조건입니다. 그러나 신뢰와 투명성을 제공하려면 고품질의 정확한 데이터를 기반으로 모든 기업을 국제적으로 식별할 수 있어야 합니다.
2023년의 관련 주제를 생각해 보면 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 투명성 개선, 통일화 및 상호 운용성, 데이터 검증 등과 같은 핵심 쟁점이 바로 떠올려집니다. 한편, 주요 쟁점 중 하나로서 데이터와 관련된 규정에도 초점이 맞춰질 것입니다. 몇 가지 예로 금융 데이터 투명성 법(FDTA), 유럽연합 개방형 금융, PSD2, 유럽연합 인공지능 법, 기업 지속가능성 보고 지침(CSRD) 등을 들 수 있습니다.
사회 및 경제에서 가장 시급한 과제에 대한 주요 데이터 품질 동인의 영향을 파악하는 것이 매우 중요합니다. 데이터의 사용 편의성은 상호 운용성과 표준화에 따라 달라집니다. 이러한 두 가지 근본 원칙 측면에서, 국가 간 무역 및 공급업체의 글로벌 특성을 고려하여 법인을 식별하고 검증하기 위한 글로벌 표준 활용의 타당성이 명백해지고 있습니다. 데이터 및 상호 운용성을 위한 공통적인 표준 부재는 차세대 디지털 인프라 부족을 초래하고 혁신을 저해합니다.
상호 운용이 가능하고 독립적이며 자율적인 방식으로 디지털 혁신 실현 가능
경제 성장, 혁신 및 경쟁력의 촉진과 관련해서는 법인 및 중소기업, 데이터 품질 상호 운용성 및 글로벌 표준이 결정적인 역할을 합니다. 데이터는 글로벌 시장에서 더욱 높은 투명성을 제공하고 범의를 줄이고 보다 지속 가능한 비즈니스 의사 결정을 이끌 것으로 예상되지만, 모든 이해관계자가 더 적은 노력으로 또는 아무런 노력 없이 데이터를 사용할 수 있고 신뢰할 수 있는 경우에만 가능합니다.
개방적인 금융 부문 움직임에서 최근 진전된 상황은 이러한 아이디어 검토 시 유용한 출발점을 제공합니다. 최근에 유럽 금융 데이터 공간(European Financial Data Space)의 전문가 그룹은 보고서에서 다음과 같이 언급했습니다. "표준화된 데이터 식별 및 집계를 촉진하고 데이터 품질 및 투명성을 개선하고 검증 점검과 관련된 비용을 줄임으로써 LEI는 개방형 금융에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터가 LEI와 같이 구조화된 식별자를 통해 표준화되고 통일화된 방식으로 수집된다면 데이터 공유가 가능할 수 있습니다. 뿐만 아니라, LEI는 공개적으로 액세스 가능한 글로벌 LEI 저장소를 통해 원활한 방식으로 금융 서비스 제공업체 및 기타 법인 당사자의 식별을 용이하게 할 수 있습니다. 데이터 액세스 측면에서 LEI는 또한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)의 기능에 중요한 역할을 할 수 있습니다."
금융안정위원회(FSB)는 금융, 은행 및 지급결제 영역에서 권위 있는 글로벌 표준 제정 기구와 국제 기구가 자체 업무에서 LEI 참조를 촉진하도록 권장하는 보고서를 2022년에 발행했습니다. 국가 간 지급결제 개선을 위한 G20 로드맵의 일부로 발행된 FSB 보고서의 주요 단기 목표는 국가 간 지급결제 거래에서 초기에 LEI 사용을 촉진하는 데 있습니다. 안전성과 보안을 유지하면서 이러한 거래를 더 빠르고, 저렴하고, 투명하며 포괄적으로 이루어지도록 지원함으로써, FSB는 LEI가 G20 로드맵의 목표를 지원할 수 있다고 보았습니다.
그 외에도 영국 국제상공회의소(ICC)의 보고서에서는 규제 기관이 사기 데이터를 은행이 공유할 수 있도록 하는 것뿐만 아니라 법인식별기호(LEI), 디지털 원장, 송장 번호 추적, 세무국과 은행 간의 API 등과 같은 기존 기술도 채택할 것을 요구하고 있으며, 이 모두가 사기꾼을 시스템에서 차단하는 데 도움이 될 것입니다.
글로벌 LEI 시스템(GLEIS)은 세계적인 규모로 법인의 신뢰 문제를 해소할 수 있는 독자적 기회를 제공합니다. 그리고 상호 운용이 가능하고 독립적이며 자율적인 방식으로 디지털 혁신을 실현할 수 있습니다. LEI는 소유권 구조를 포함한 주요 참조 정보에 법인을 연결하는 코드이자 범용 ISO 식별 표준으로서 국경 간 데이터 조정 문제를 해결하고 상호 운용할 수 있는 신원 표준을 장려합니다.
데이터를 통해 더 빠르고 더 신중하게 수행하고 보다 지속 가능한 의사 결정 가능
환경-사회-거버넌스(ESG) 보고를 예로 들어보겠습니다. 투자자의 경우 투자 기업 및 해당 법인 조직 체계의 신원을 확인하는 데 LEI 데이터를 사용할 수 있으면 책임 있는 투자를 뒷받침하고 의사 결정에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 투자의 성격 및 시스템적 위험을 완전히 파악하기 위해서는 기업의 자회사, 모회사 및 지주회사의 명칭, 위치, 법인 서식에 대한 투명하고 정확한 최신 상태 보기가 필수적입니다. 이러한 고품질의 정확한 법인 데이터가 없으면 ESG 보고서는 성과 지표를 평가하고 지속 가능한 투자를 촉진하는 수단으로서의 가치를 상실합니다.
LEI는 전 세계 기업 및 법인 체계를 명확하게 식별할 수 있도록 조직에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 유일한 글로벌 솔루션입니다.
글로벌 비즈니스 커뮤니티는 LEI 채택 증가뿐만 아니라 글로벌 LEI 색인을 통해 전 세계 어디에서나 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 개방형 LEI 데이터 세트의 활용으로도 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 리소스의 유용성은 다양한 요인에 따라 달라집니다. 여기에는 각 LEI 레코드에 포함된 데이터의 양과 해당 데이터의 품질(데이터가 얼마나 정확하고 최신 상태인지, 데이터 세트를 얼마나 심층적이고 다양하게 조사할 수 있는지, 데이터를 사용하는 조직(예: 규제 기관 감독자, 독립적인 데이터 서비스 공급자, 공급망 실사를 시행하는 개별 법인 등)의 범위에 얼마나 접근성이 있는지)이 포함됩니다.
다행히 글로벌 LEI 색인에 들어 있는 데이터는 엄격한 데이터 품질 관리 시스템 덕분에 이미 품질이 높습니다. 이는 개별 법인 수준에서 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스에 도움이 되며 자체 플랫폼에서 정확하고 신뢰할 수 있는 법인 식별을 활용하고자 하는 신뢰할 수 있는 오픈 데이터 이니셔티브를 위한 기반을 제공합니다.
GLEIF는 모두를 위해 개방적이고 정확한 관련 법인 식별 데이터의 가용성을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있으며 그러한 약속을 추진하기 위해 고안된 다양한 이니셔티브에 참여하고 있습니다. 명확히 설명하기 위해 이러한 플래그십 프로젝트의 일부를 살펴보겠습니다.
데이터에 기반한 기후 관련 투자 가속화
투명성과 책임은 효과적인 환경 관리 및 글로벌 지속 가능성 노력을 뒷받침합니다. 기업이 투자의 기후 변화 관련 위험을 평가하는 데 LEI 데이터가 어떻게 중요한 역할을 할 수 있는지 증명하기 위해 GLEIF는 2022년 Linux Foundation의 OS-Climate 이니셔티브에 합류하여 오픈 소스 기후 데이터 및 분석 솔루션의 신뢰성과 투명성을 촉진하는 데 일조했습니다.
OS-Climate는 기후 위험 관리와 저탄소 및 복원력 있는 솔루션에 대한 투자 가속화에 중점을 둔 오픈 데이터 및 오픈 소스 분석 플랫폼 개발에 전념하고 있는 Linux Foundation이 주관하는 회원 주도형 비영리 조직입니다. 이 파트너십으로 ASDI(Amazon Sustainability Data Initiative) 데이터 카탈로그를 통해 클라우드에서 실시간 LEI 데이터를 공개적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 탄소 배출 및 기후 예측과 같은 기타 주요 기후 관련 데이터 세트와 함께 이 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 함으로써 투자자는 보다 환경 친화적인 재무 및 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
ELF 코드의 자동 할당 가능
GLEIF는 법인 식별 데이터 사용을 촉진하겠다는 약속과 더불어 권위있는 자료 제공과 ISO 20275 표준을 기반으로 할당된 법인 서식(ELF) 코드 제공을 정기적으로 분석하고 있습니다.
후자의 경우, GLEIF와 그 파트너 Sociovestix Labs는 2022년 법적 이름 및 관할 구역에 따라 ELF 코드를 자동으로 할당하기 위한 머신 러닝 도구인 LENU(Legal Entity Name Understanding)를 개발했습니다. LENU는 현재 GitHub에서 자유롭게 이용할 수 있습니다.
LENU는 관할 구역별 모델을 구축하는 데 LEI 데이터를 사용하며 사용자가 제공된 법적 이름의 법인 서식에 대한 제안을 받을 수 있도록 합니다. GLEIF는 도구에 의해 제안된 법인 서식을 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 발급자에게 전송되는 데이터 이의 제기를 마련했습니다. 업데이트된 데이터는 궁극적으로 모델의 성능을 향상시키는 개선된 데이터 소스로 다음 버전의 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 이 도구는 머신 러닝 알고리즘을 데이터 품질 평가 및 개선에 적용하는 방법에 대한 예입니다.
새로운 데이터 형식 및 보고를 통해 데이터 품질 개선
2022년에 투자기금을 등록하기 위한 펀드 관계 정책 및 가이드라인, 법인 활동(이전 명칭: "기업 활동"), 데이터 이력, 일반 정부 기관을 위한 LEI 적격성 안내 문서에 대한 세 가지 ROC 정책 구현으로 글로벌 LEI 시스템의 주요 이정표를 달성했습니다. 이와 같은 새로운 데이터 형식은 LEI 레코드에 포함되는 데이터의 범위를 확장함으로써 글로벌 시장에서 투명성을 더욱 높이고 전 세계 사용자를 위한 글로벌 LEI 시스템의 유용성을 확대했습니다.
LEI 발급자의 노력을 지지하고 시스템의 안정적인 운영을 보장하기 위해 GLEIF는 총 118건의 데이터 품질 점검을 포함해 규칙 설정 3.2의 개정판을 발행했습니다. 새로운 규칙 설정은 2022년 4월에 발효되었으며, 이에 따라 총 데이터 품질 점수의 평균이 99.98에서 99.77로 눈에 띄게 하락했습니다(그림 1 참조).
이러한 현상은 새로운 데이터 품질 점검 세트가 도입될 때 발생하는 것으로 추측됩니다. 예를 들어 2021년 8월에 99.71까지의 하락(그림 2 참조)은 주로 새로운 규칙 설정 도입으로 인한 것이었습니다. 2022년에 GLEIF가 세 가지 ROC 정책의 새로운 요구 사항을 준수하기 위해 34가지 새로운 점검을 도입하고 또 다른 40가지 점검을 업데이트했음에도 LEI 발급자는 나머지 데이터 품질 오류를 신속하게 수정했습니다. 이는 LEI 발급자가 지난 몇 년간 습득한 경험과 데이터 거버넌스 사전 점검 시설을 활용한 덕분에 가능했던 것이었습니다.
GLEIF가 도입한 사전 예방적 사전 점검 API는 LEI 발급자가 시스템에 액세스하기도 전에 데이터 품질 문제를 식별하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 마침내 2022년 마지막 분기에는 데이터 품질 점수의 평균이 99.97로 안정화되었습니다.
2022년 동안 달성된 성숙도 수준은 데이터 품질 점수의 평균과 유사한 곡선을 나타냈으며 새로운 정책이 발효되었을 때 더 높은 성숙도 수준(예상 품질 수준 및 우수한 품질 수준)을 달성한 LEI 발급자의 수의 경우는 10개 조직이 줄어들었습니다(그림 3 참조).
그럼에도 불구하고 지난 3년간의 진전은 성숙도 수준 성과의 지속적인 개선을 보여주고 있습니다(그림 4 참조). 이러한 개선은 새로운 LEI 레코드와 업데이트된 LEI 레코드를 GLEIF의 데이터 거버넌스 사전 점검 시설로 전송되어야 한다는 요구 사항이 도입된 이후인 2021년에 나타났습니다. 이 시설은 최신 규칙 설정을 적용하고 있으며 데이터 품질 결과의 미리 보기뿐만 아니라 실패할 가능성이 있는 이유도 제공합니다. 의심할 여지없이 데이터 거버넌스 사전 점검 시설을 통한 사전 예방적 데이터 관리의 도입은 성숙도 측면에서 판도를 바꾸어 놓았습니다.
데이터 품질 수준의 변화에 따른 투명성 향상
작년에 GLEIF는 대화형 데이터 품질 대시보드(Data Quality Dashboard)를 일반에게 공개했습니다. 그 이전에는 GLEIF, LEI 발급자 및 ROC 회원만 이용할 수 있었습니다. 이 혁신적인 도구를 통해 글로벌 데이터 소비자는 다음을 수행할 수 있습니다.
위에서 언급한 사항과 그 밖의 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 이니셔티브를 추진하는 일은 2023년에도 계속해서 GLEIF의 핵심 우선 사항이 될 것이며 앞으로 몇 개월 내에 GLEIF의 지속적인 추진력에 대한 소식을 공유할 수 있기를 고대합니다.
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조니차 마놀로바는 Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF) 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 2018년 4월부터 혁신적인 데이터 분석 접근 방식을 도입하여 확립된 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 향상하고 개선하는 일을 맡고 있습니다. 과거에는 PwC Forensics의 국제 금융 조사에서 포렌식 데이터 분석 프로젝트를 관리했습니다. 독일 마르부르크 필리프 대학교에서 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 공학 학위를 이수했습니다.
