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机器学习：GLEIF同Sociovestix Labs联合研发全新开源工具，使得世界各地的组织能够自动识别并标准化机构法律形式
摩根大通（J.P. Morgan）已成功测试该机器学习工具，并正在评估将之嵌入其数据管道中
着眼于进一步促进与法人机构相关数据的开放性、准确性、及实用性，GLEIF与Sociovestix Labs展开合作，共同研发全新的机器学习工具。该工具能够正确识别不同的机构法律形式（Entity Legal Form, ELF），并且自动分配相应的机构法律形式代码（ELF Code）。在此，所谓“机构法律形式代码列表”（ELF Code List）以国际标准化组织（ISO）所制定的ISO 20275 “金融服务 – 机构法律形式” 标准为基础，旨在为不同的机构法律形式分配专用的字母数字代码。
在鉴别和验证不同法人机构的真实身份之际，机构法律形式是至关重要的组成部分。然而，无论是在单一的管辖区内还是不同的管辖区间，目前存在的机构法律形式种类多得不胜枚举，导致世界各地的大型组织难以将这些信息转化为结构化数据。该新工具则通过LEI数据库中的200多万条记录进行大量培训，进而将允许银行、企业、政府与其他大型组织更有效地分析其主数据，再基于非结构化的机构注册名称中识别出相应的机构法律形式，最后根据国际标准化组织（ISO）所制定的ISO 20275标准来分配正确的机构法律形式代码。
作为全球领先的金融服务公司，摩根大通已成功测试该机器学习工具，并正在评估将之嵌入其数据管道中。