В период усиления требований регуляторов, несколько крупных мировых банков представили пилотный проект на Эфириуме, созданный для упрощения соблюдения законодательных норм.

Внутреннее название проекта - Massive Autonomous Distributed Reconciliation platform (Madrec). Инициатор проекта – банковский гигант UBS, работающий над ним вместе с Barclays, Credit Suisse, KBC, SIX и Thomson Reuters. Цель Madrec - облегчить банкам приведение в соответствие с новыми нормами широкого спектра данных об их контрагентах.

Традиционно компании, подпадающие под регулирование, используют так называемые «идентификаторы юридических лиц», которые хранятся в глобальной системе данных для совершения транзакций от имени клиентов, даже если эти клиенты сами не обладают одним из кодов. Однако в рамках масштабного нормативного изменения под названием MiFID II, которое вступит в силу в ЕС 3 января 2018 года, все правомочные юридические лица должны будут обладать этими кодами и использовать их.

Вместо того, чтобы справляться с возникшей проблемой самостоятельно, банки создали платформу Madrec для объединения усилий в общесистемном процессе, который будет осуществляться в облаке Microsoft Azure.

Глава направления исследования и развития блокчейна в UBS Питер Стивенс (Peter Stephens) рассказал, как была создана инфраструктура блокчейна, нацеленная на экономию средств пользователей без потери конкурентных преимуществ.

«Не навреди»
В рамках подготовки к запуску проекта, Стивенс провел экскурсию по лаборатории UBS, где был создан Madrec, и рассказал о том, как блокчейновая платформа поможет справиться с регуляторными вызовами еще до того, как банки с ними столкнулись.

Проект был разработан за 6 месяцев и превратился в сеть умных контрактов, созданную для интеграции с идентификаторами, одобренными Комитетом по надзору за работой юридических лиц (LEI ROC) и другими регуляторами. Согласование справочных данных LEI включаетотраслевую классификацию и информацию от Европейской администрации по рынкам и ценным бумагам (ESMA).

Вместо того, чтобы пойти по традиционному пути, когда каждая компания самостоятельно проверяла информацию и периодически сверяла результаты с другими организациями, сеть умных контрактов на блокчейне будет объединять данные разных банков и сверять их практически в режиме реального времени.

Для этого анонимные справочные данные хэшируются в блокчейне Эфириума, в то время как исходные данные остаются внутри учреждения. Затем интеллектуальные контракты согласовывают данные, позволяя пользователям быстро идентифицировать отклонения от нормы и урегулировать их.

Поскольку все участники проекта будут придерживаться одних и тех же стандартов, Стивенс утверждает, что это улучшит качество работы каждого из них, оставляя при этом возможность для конкуренции в других областях.

«Это общедоступные справочные данные, это не фактор конкурентоспособности», - сказал он. «Это вроде девиза «не навреди и улучшай мир». Для регуляторов это очень удобно, мы включаем также поставщиков данных, не пытаемся подорвать их работу и включаем другие банки».

Разработка проекта
Сначала получившая название Проект Conrad, Massive Autonomous Distributed Reconciliation platform в основном создавалась в лондонском офисе UBS, в лаборатории по исследованию и разработке блокчейна. Лаборатория включает в себя «нейтральную зону», где в данный момент несколько партнеров банка работают на шестью проектами на базе блокчейна, которые будут запущены в следующем году.

Пилотный проект Madrec разрабатывался там же, где и новая цифровая валюта банка UBS - «практические расчетные деньги» (UCS - utility settlement coin), которая будет запущена в следующем году для операций по клирингу и финансовым транзакциям.

Проект Madrec планируется запустить до конца следующего месяца, а последующее, поэтапное развертывание зависит от результатов запуска. Ли Брейн (Lee Braine) из департамента технологического развития банка Barclays отмечает:

«Этот проект облегчает понимание инновационной криптографической технологии, которая позволяет каждому банку сохранять конфиденциальность данных, а также сверять свои собственные данные с базовой информацией, поддерживаемой групповым консенсусом».