Afinando la FDTA – XBRL US exige una mejora en la calidad de los datos

Publicado el 18 de octubre de 2024 por Editor

En una respuesta reciente a la norma propuesta de la Ley de Transparencia de Datos Financieros (FDTA), XBRL US ha solicitado mejoras para optimizar la estandarización y reducir los costos regulatorios.

Campbell Pryde, presidente y director ejecutivo de XBRL US, sostiene que los reguladores deberían adoptar un modelo de datos semántico único, específicamente XBRL, en lugar del enfoque actual basado en propiedades que se describe en la propuesta. Esto ayudará a las agencias a dejar de lado los conjuntos de datos aislados y no interoperables, lo que conducirá a una mejor calidad de los datos, menores costos y mayor flexibilidad tanto para los reguladores como para las entidades informantes.

Pryde destaca los beneficios de un enfoque unificado y señala que XBRL permite que los datos sean legibles y comprensibles por las máquinas, lo que mejora la calidad de los datos mediante reglas de validación y permite que los conjuntos de datos se compartan y analicen fácilmente. La estandarización también impulsa las economías de escala, lo que reduce los costos para los reguladores, las empresas y los usuarios de datos por igual, al tiempo que respalda las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

XBRL US recomienda además la adopción de las taxonomías existentes cuando sea posible, incluidas las desarrolladas por el Consejo de Normas de Contabilidad Financiera (FASB), y destaca la importancia de eliminar posibles “salidas” que podrían debilitar la implementación de la norma. La estandarización es clave para garantizar la transparencia, la eficiencia y la colaboración entre agencias, asegurando que la FDTA alcance su máximo potencial.

XBRL US ha estado trabajando arduamente en esto, y muchos miembros han contribuido con su experiencia para dar forma a su respuesta final. Ahora están alentando a los miembros a enviar sus propios comentarios a las nueve agencias involucradas antes de la fecha límite del 21 de octubre (¡que está a la vuelta de la esquina!). Los reguladores leen estas cartas, y un mayor volumen de presentaciones puede tener un mayor impacto en la norma final. La FDTA es una pieza fundamental de la regulación, por lo que alentamos a nuestros lectores a que den su opinión.

Para ver la respuesta completa, consulte el blog aquí.

Estandarización FDTA US XBRL US

Cómo mejorar la regla FDTA – Respuesta de XBRL US

Publicado el viernes 11 de octubre de 2024

Por Campbell Pryde, presidente y director ejecutivo de XBRL US

Muchos miembros del Congreso y de los tribunales consideran cada vez más que el costo de la regulación gubernamental es una carga y que buscan limitar el alcance de las agencias reguladoras. Al mismo tiempo, los datos recopilados por las agencias reguladoras están adquiriendo mayor importancia para el funcionamiento de una economía moderna. Con el aumento del riesgo geopolítico, ambiental, de mercado, de liquidez, de contraparte y político, la necesidad de contar con información oportuna y completa es esencial para sortear estos riesgos. El costo y la carga de la recopilación de datos deben reducirse y la accesibilidad de los mismos debe mejorarse. Ambos aspectos pueden lograrse mediante la estandarización.

Los reguladores pueden mostrarse reacios a adoptar la estandarización porque creen que limita su flexibilidad para regular como les parezca mejor. Se trata de una trampa que debe evitarse. La estandarización digital impone un enfoque disciplinado y estructurado que da como resultado un marco regulatorio transparente, sólido e imparcial. Cuando los reguladores consideren la implementación de la FDTA, es importante tener en cuenta que constituye el éxito: mejores datos, menor costo, mayor flexibilidad. No deberíamos conformarnos con nada menos.

Con ese fin, instamos a las Agencias a adoptar una única estructura de modelo de datos semánticos (XBRL) en lugar del enfoque basado en propiedades descrito en la propuesta de norma. El enfoque propuesto hará que las Agencias sigan gestionando conjuntos de datos discretos y aislados como lo hacen hoy, que no son interoperables y no se pueden combinar ni compartir ni inventariar automáticamente.

La adopción de un modelo único de datos semánticos ayudará a las agencias a lograr economías de escala y reducirá los costos para los reguladores y las entidades informantes, así como para los usuarios de los datos: ciudadanos, inversores, responsables de formular políticas e investigadores. Los beneficios de la estructura de un modelo único de datos semánticos incluyen:

Los datos generados por las recopilaciones de la Agencia serán legibles y comprensibles por máquinas, lo que eliminará la necesidad de ingresar y verificar manualmente los datos y establecerá un lenguaje digital común para todas las partes interesadas. Los datos serán interoperables, compartibles y se podrán combinar e inventariar juntos. Esto es posible porque, si bien la Agencia, la entidad informante y los datos informados son diferentes, la estructura de los datos es la misma. La naturaleza estructurada, granular y consistente de los datos informados se presta a las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que se está volviendo más crítico para los reguladores, las empresas y los investigadores que manejan datos de gran volumen.
Mejoras en la calidad de los datos, ya que las reglas de validación (comerciales) pueden proporcionar comprobaciones complejas de las reglas contables y comerciales, la integridad, los controles de razonabilidad y más. Los conjuntos de reglas de validación creados para una recopilación de datos a menudo se pueden reutilizar fácilmente para otras recopilaciones de datos debido a la naturaleza altamente estructurada de los datos.
Las economías de escala reducirán los costos regulatorios para recopilar y analizar datos, ya que las nueve agencias pueden aprovechar las mismas herramientas y bases de datos. No necesitan crear aplicaciones personalizadas y pueden “tomar prestado” de otras agencias, manteniendo al mismo tiempo la singularidad de sus propios requisitos de recopilación y análisis de datos.
Las economías de escala reducirán los costos para las entidades que elaboran informes y los consumidores de datos. Los proveedores de software con aplicaciones que admiten un programa de elaboración de informes XBRL suelen aprovechar las mismas aplicaciones para otros programas de elaboración de informes XBRL. Los costos de desarrollo se pueden compartir entre muchas entidades que elaboran informes, lo que da como resultado menores costos para quienes elaboran informes. El costo de mantener tres productos separados para tres situaciones de elaboración de informes será mayor que si se puede desarrollar una sola aplicación y compartir los costos entre muchas. Lo mismo se aplica a las herramientas analíticas. Los productos utilizados para múltiples conjuntos de datos serán menos costosos que los productos que deben adaptarse a conjuntos de datos individuales.
Automatiza la colaboración entre agencias. Siguiendo la misma estructura de modelo de datos semántico, se coordina automáticamente el trabajo de las agencias, sin necesidad de establecer comités de dirección burocráticos para supervisar el trabajo y garantizar la colaboración.
Los organismos tendrán la flexibilidad de elegir entre múltiples formatos de transmisión de datos para “transportar” sus datos, incluidos CSV, JSON, XML y XHTML. El programa de normas también se configurará para adaptarse a los nuevos formatos de transmisión de datos que puedan introducirse en los próximos años, porque el proceso de transmisión es independiente del modelo de datos semánticos y los organismos pueden elegir la transmisión que mejor se adapte a sus datos.
Los organismos podrán actualizar o revisar los requisitos de presentación de informes de manera más sencilla y económica que con el proceso manual en papel que se sigue actualmente; los encargados de la preparación y los usuarios de los datos podrán adaptarse a los requisitos actualizados con una interrupción mínima. Los datos de series temporales permanecerán intactos incluso cuando cambien las necesidades de presentación de informes.
Los requisitos de presentación de informes se mantendrán actualizados y tendrán la flexibilidad necesaria para satisfacer las necesidades de las agencias y de los organismos que establecen las normas. Los emisores se basarán en las normas contables que utilizan actualmente, por ejemplo, las NIIF, los pronunciamientos del GASB y los pronunciamientos del FASB, que se mantendrán actualizados mediante taxonomías desarrolladas y mantenidas por las propias organizaciones de normalización. Las agencias también podrán exigir informes específicos de la agencia mediante taxonomías que desarrollen y que puedan ser utilizadas sin problemas por los emisores al mismo tiempo que las taxonomías creadas por las organizaciones de normalización.

También recomendamos:

Se requiere una taxonomía/esquema para todas las colecciones de la Agencia. Incluso la recopilación de “nombre” y “dirección” en una aplicación tiene un esquema con definiciones y relaciones asociadas.
Reutilizar las taxonomías existentes siempre que sea posible, como la taxonomía GAAP del FASB que utilizan las empresas públicas. Las entidades que presentan informes, como los bancos y las cooperativas de crédito, también se adhieren a los pronunciamientos del FASB. Recrear lo que ya está disponible es costoso, innecesario y dará como resultado datos que no son interoperables.
Establecer un marco de gobernanza para las Agencias para facilitar el intercambio continuo de información y el desarrollo de normas.

Además, instamos a las Agencias a eliminar posibles vías de escape en la norma final que podrían hacer descarrilar la implementación, como el uso del término “en la medida de lo posible”, que podría ser una salida fácil cuando exista alguna resistencia de las partes interesadas. Los programas de normas exitosos que producen los beneficios descritos anteriormente requieren cambios y colaboración que a menudo son difíciles de adoptar, para las entidades informantes, los usuarios de datos y para las propias Agencias. Hay formas de facilitar el camino para todas las partes interesadas, que podrían incluir la implementación gradual del cumplimiento o la adopción de modelos de precios creativos.

La FDTA promete brindar beneficios sustanciales a los reguladores, las entidades informantes y los usuarios de datos. No podemos permitirnos conformarnos con menos.

Lea la carta de comentarios de XBRL US: Respuesta de XBRL US a las agencias conjuntas de la FDTA 21_10_2024

Ley FDTA