La comisionada de la SEC, Allison Herren Lee, dio una presentación magistral «La promesa de los datos estructurados: verdadera modernización dela efectividad de la divulgación » en el XBRL US Investor Forum: Ready for Anything – Using Data in Perilous Times. Su discurso se centró en la importancia de la calidad de los datos (y señala la contribución a las mejoras de calidad realizadas por las Reglas de Calidad de Datos de XBRL US) y el potencial de datos estructurados para otras divulgaciones corporativas. Aquí hay algunos aspectos destacados de su discurso:
Sobre la calidad de los datos y el uso de datos estructurados:
… [un] área digna de atención es cómo mejorar la precisión y la calidad de los datos estructurados. Esto es, por supuesto, en última instancia, responsabilidad de la entidad informante … Tenemos razones para creer que ha habido algún progreso en ambos aspectos, con estudios que muestran una disminución en las tasas generales de error de etiquetado después de 2012, y una posible disminución en el uso de etiquetas personalizadas a lo largo del tiempo también. Estoy seguro de que eso es atribuible en parte al trabajo reflexivo del personal de FASB y de la Comisión en la mejora continua de las taxonomías disponibles. También elogio el trabajo del Comité de Calidad de Datos de XBRL en el desarrollo de herramientas para ayudar a mejorar la precisión y la calidad.
Pero, como sabemos, los inversores y otros, incluido el personal de la Comisión, dependen en gran medida de los datos estructurados para analizar la información en las presentaciones de la SEC. De hecho, algunas reglamentaciones recientes citan la disponibilidad de datos estructurados en los estados financieros como base para la eliminación propuesta de otros requisitos de divulgación…
Debido a este nivel de dependencia de los datos estructurados, es crucial que sigamos trabajando para mejorar su calidad. Si bien se han logrado algunos progresos, me interesa escuchar a todos los participantes del mercado sobre las formas en que podríamos verificar el etiquetado XBRL de una manera más completa y sistemática. La calidad de los datos estructurados es tan buena como la calidad del proceso para producirlos. Y si vale la pena hacerlo, vale la pena hacerlo bien.
Al etiquetar datos proxy:
A medida que continuamos modernizándonos, debemos considerar lugares obvios donde la estructuración podría ser relativamente simple y proporcionaría importantes beneficios de transparencia. Por ejemplo, los datos de voto por delegación… ¿De qué tipo de datos estamos hablando aquí? La información más básica que un inversor podría desear: cómo se vota su dinero en las elecciones corporativas y si sus acciones se votan en su mejor interés o de acuerdo con sus instrucciones. Podríamos aportar mucha mayor claridad y transparencia a los inversores con respecto a cómo se están ejerciendo sus derechos de voto con la simple conveniencia de finalizar esta regla y agregar un requisito, como se discute en la propuesta, para etiquetar los datos de votación del Formulario N-PX.
Sobre el etiquetado de datos ESG:
Otra área que podría beneficiarse de los datos estructurados para respaldar la usabilidad y la comparabilidad es en el área del cambio climático y otros riesgos e impactos ESG … el desarrollo de requisitos normalizados de divulgación de información sobre el clima y los criterios ASG debe ser una prioridad para la Comisión. Al considerar esto, también debemos considerar cómo hacer que los datos divulgados bajo dichos requisitos sean lo más utilizables posible, incluso a través de los requisitos de etiquetado.
Sobre el etiquetado de otros datos no financieros:
… las divulgaciones bajo MD&A pueden beneficiarse de un simple etiquetado en bloque que podría mejorar en gran medida la comparabilidad de ciertos tipos relativamente consistentes de información divulgada en MD&A. Y las publicaciones de ganancias, particularmente dada su naturaleza a menudo móvil del mercado, parecen ser otro candidato muy adecuado para el etiquetado.
En los identificadores:
El potencial de vincular más fácilmente los IPJ dentro de los informes regulatorios facilita tanto la investigación como el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como conocer a su cliente y combatir el lavado de dinero. En general, esto promete otro medio para mejorar la usabilidad de los datos en las presentaciones de la Comisión. Quiero destacar otra alternativa que la Comisión ha considerado, que es si los identificadores de datos abiertos disponibles gratuitamente para productos financieros como el Identificador Global de Instrumentos Financieros o (FIGI) deberían permitirse en la presentación de informes. FIGI es una alternativa a los identificadores propietarios como el CUSIP o ISIN. Dado que existen alternativas no comerciales, abiertas y de libre acceso a los identificadores propietarios, tiene sentido considerar cómo permitir su uso cuando se trata de requisitos de informes regulatorios.
DISCURSO
La promesa de los datos estructurados: verdadera modernización de la efectividad de la divulgación
Comentarios en el XBRL US Investor Forum 2020: Listo para cualquier cosa: uso de datos en tiempos peligrosos
Gracias, Al [Berkeley], por la introducción, y gracias a Campbell [Pryde] y Michelle [Savage] por la invitación a estar aquí hoy. Aprecio el trabajo de esta organización y su apoyo a los informes comerciales digitales, incluida la mejora de la calidad y la usabilidad de los datos en las presentaciones de la SEC para inversores, reguladores, académicos y el público en general.
La SEC comenzó su primera incursión en hacer que los datos sean accesibles electrónicamente en 1984 con la introducción de EDGAR como un programa piloto. El informe anual de la SEC de ese año declaró que EDGAR fue diseñado para «acelerar dramáticamente la presentación, el procesamiento, la difusión y el análisis de la información corporativa; revolucionar la forma en que se toman y ejecutan muchas decisiones de inversión; y contribuir a la eficiencia de los mercados de valores». En 1996, la presentación de EDGAR era obligatoria para todos los emisores nacionales. Antes de ese momento, bueno, podía llamar a la puerta de nuestra biblioteca y tomar asiento en la sala de lectura para hojear las presentaciones en papel si quería información del mercado financiero. Por anticuado que parezca, estoy seguro de que no soy el único entre nosotros hoy que pasó tiempo en esa sala de lectura haciendo precisamente eso.
De hecho, cuando comencé a preparar mis comentarios para hoy y profundizar en la historia de los datos electrónicos en la SEC, mi abogado me preguntó si tenía buenas historias de principios de mi carrera relacionadas con la revisión de documentos impresos o la investigación utilizando microfichas y similares. Poco sabía ella que aprendí a escribir en una máquina de escribir manual e hice copias usando algo llamado duplicador de plantillas de mimeógrafo. Entonces, sí, tengo algunas historias épicas de baja tecnología / no tecnología. Ese trasfondo solo hace que el valor de los datos digitales sea muy claro para mí.
Me he fechado contando esa historia para resaltar el cambio radical que ocurrió con las presentaciones electrónicas. La siguiente frontera en este espacio ha sido la estructuración de los datos dentro de estas presentaciones. Como todos ustedes saben, la historia de la Comisión con datos estructurados se remonta al programa XBRL voluntario adoptado en 2005 para los estados financieros de las empresas públicas. El programa voluntario se amplió para incluir información sobre el folleto de los fondos mutuos en 2007. Y esos programas voluntarios se hicieron obligatorios en 2009, junto con algunos requisitos adicionales para las agencias de calificación crediticia ese año. La Comisión dio otro importante paso adelante en 2018 cuando modificó sus requisitos de XBRL para la información de los estados financieros y los folletos para exigir el uso de Inline XBRL. Se espera que esta tecnología, que implica la incorporación de XBRL en los documentos de divulgación para que sean legibles tanto por humanos como por máquinas, reduzca los costos y mejore la calidad de los datos estructurados.
La introducción de requisitos de datos estructurados para la información de estados financieros y prospectos ha tenido beneficios significativos para los inversores, analistas y otros participantes del mercado, lo que hace que sea más fácil y menos costoso extraer, filtrar, comparar y analizar la información en las presentaciones de la SEC. Ha facilitado la comparación entre períodos de tiempo, entre empresas e incluso entre datos en presentaciones de la SEC y otras presentaciones de agencias. Ha permitido un análisis más sofisticado, incluso por parte de nuestro propio personal de la agencia, ya que el aumento de los datos estructurados ha respaldado nuestros propios esfuerzos para incorporar el análisis de datos en nuestros procesos. Los datos estructurados en nuestras presentaciones también permiten un estudio académico sólido. Todo lo cual contribuye al funcionamiento eficiente de los mercados de capitales y a su supervisión por parte de los reguladores.
Y no son solo aquellos que pueden permitirse una tecnología costosa los que se benefician de los datos estructurados. Los inversores minoristas también se dan cuenta de los beneficios en múltiples aspectos. En primer lugar, la mayoría de los inversores minoristas acceden al mercado a través de grandes inversores institucionales, y es más probable que esos inversores aprovechen los datos estructurados en la gestión de sus inversiones. Pero, además, los inversores minoristas se benefician como usuarios intermedios de herramientas que se basan en datos estructurados y como consumidores de análisis facilitados por datos estructurados. Además, el personal de la Comisión extrae y pone a disposición en línea determinados conjuntos de datos para facilitar el acceso abierto.
Los datos estructurados son un factor fundamental para garantizar que EDGAR continúe cumpliendo con su promesa original de revolucionar las decisiones de inversión y mejorar la eficiencia de los mercados de valores. Pero, al igual que los participantes del mercado financiero continúan innovando y evolucionando con respecto a los datos que generan y utilizan, la SEC debe mantener el ritmo y evaluar continuamente cómo mejorar la usabilidad y la calidad de los datos en nuestras presentaciones. Hemos hecho una gran cantidad de reglamentación recientemente en nombre de la «modernización» y la efectividad de la divulgación, y lograr una divulgación modernizada y efectiva debe incluir una consideración cuidadosa de los estándares de datos estructurados como XBRL.
Hoy quiero destacar tres áreas de enfoque a medida que continuamos considerando la efectividad y modernización de la divulgación. Primero, expandir el uso de XBRL fuera de los estados financieros, específicamente a los datos indirectos, el cambio climático y otros datos ambientales, sociales y de gobernanza (o ESG), la discusión y el análisis de la administración (o MD&A) y las publicaciones de ganancias. En segundo lugar, el énfasis continuo en mejorar la precisión y la calidad de los datos estructurados. Y tercero, los beneficios de los identificadores financieros abiertos y de libre acceso.
Más allá de los estados financieros
Hasta la fecha, las necesidades de datos estructurados se han concentrado considerablemente en la información de los estados financieros. Dada la naturaleza de los datos de los estados financieros y su importancia central en el régimen de divulgación, tenía sentido comenzar esencialmente por ahí. Ahora, sin embargo, es hora de tomar lo que hemos aprendido de este proceso y considerar su aplicación en otras áreas.
Lo hicimos en 2019 cuando requerimos la estructuración de la información en las portadas de las presentaciones periódicas. Sin embargo, en muchas otras reglamentaciones, hemos considerado pero nos hemos negado a proponer o adoptar requisitos de estructuración citando los costos para los emisores. Ese es, por supuesto, un factor importante para cuantificar y considerar, pero debemos sopesar esa consideración contra los costos para los inversores y la eficiencia del mercado de manera más amplia cuando no requerimos datos estructurados. Especialmente cuando vemos que los costos del etiquetado disminuyen, debemos asegurarnos de que los costos en ambos lados de la ecuación se analicen y consideren cuidadosamente. A medida que continuamos modernizándonos, debemos considerar lugares obvios donde la estructuración podría ser relativamente simple y proporcionaría importantes beneficios de transparencia.
Por ejemplo, datos de voto por delegación. Dodd-Frank ordenó a la SEC que emitiera reglas que requirieran que los administradores de inversiones institucionales informaran anualmente cómo votaron a los representantes relacionados con la compensación ejecutiva o los llamados votos de «decir sobre el pago». En 2010, la SEC emitió una regla propuesta de conformidad con ese mandato. Según la propuesta, el Formulario N-PX, un formulario utilizado actualmente por las empresas de inversión para informar de sus votos por delegación, se habría modificado para adaptarse a estos nuevos requisitos de información por parte de los gestores de inversiones institucionales. En relación con esa propuesta, hicimos preguntas sobre la posibilidad de estructurar los datos de votación del Formulario N-PX. Diez años después, sin embargo, todavía no hemos finalizado esa regla, ni hemos seguido adelante con los esfuerzos para estructurar los datos de votación informados en el Formulario N-PX.
¿De qué tipo de datos estamos hablando aquí? La información más básica que un inversor podría desear: cómo se vota su dinero en las elecciones corporativas y si sus acciones se votan en su mejor interés o de acuerdo con sus instrucciones. Podríamos aportar mucha mayor claridad y transparencia a los inversores con respecto a cómo se están ejerciendo sus derechos de voto con la simple conveniencia de finalizar esta regla y agregar un requisito, como se discute en la propuesta, para etiquetar los datos de votación del Formulario N-PX.
Las presentaciones N-PX son de naturaleza voluminosa, pero probablemente requerirían relativamente pocas etiquetas de datos sencillas. Por lo tanto, podríamos tomar un gran cuerpo de información importante y aumentar drásticamente su usabilidad a través de una taxonomía relativamente simple.
Otra área que podría beneficiarse de los datos estructurados para respaldar la usabilidad y la comparabilidad es en el área del cambio climático y otros riesgos e impactos ESG. Como todos saben, el clima y otras métricas relacionadas con ESG son cada vez más importantes para los inversores, superando incluso las métricas tradicionales de los estados financieros para muchos. Por supuesto, actualmente hay poco o ningún requisito estandarizado de divulgación de clima o ESG. De hecho, gran parte de esa divulgación ocurre voluntariamente y fuera de las presentaciones de la SEC por completo. Como he dicho en otra parte, el desarrollo de requisitos normalizados de divulgación de información sobre el clima y los criterios ASG debería ser una prioridad para la Comisión. Al considerar esto, también debemos considerar cómo hacer que los datos divulgados en virtud de dichos requisitos sean lo más utilizables posible, incluso a través de requisitos de etiquetado.
Gran parte de nuestros requisitos de estructuración hasta ahora han sido retrospectivos, lo que nos obliga a considerar cómo estructurar la información que actualmente se divulga de manera no estructurada. Al considerar el nuevo clima y otros requisitos ESG, tendríamos la oportunidad de considerar simultáneamente cómo hacer que esos requisitos sean susceptibles de estructuración. En lugar de una aplicación ex post facto de los requisitos de estructuración, los dos podrían desarrollarse en conjunto.
Finalmente, solo mencionaré brevemente, MD&A y publicaciones de ganancias. Como han señalado los comentaristas, incluido XBRL, las divulgaciones bajo MD&A pueden beneficiarse de un simple etiquetado en bloque que podría mejorar en gran medida la comparabilidad de ciertos tipos relativamente consistentes de información divulgada en MD&A. Y las publicaciones de ganancias, particularmente dada su naturaleza a menudo móvil del mercado, parecen ser otro candidato muy adecuado para el etiquetado.
Mejora de la precisión y la calidad
Ahora, una segunda área digna de atención es cómo mejorar la precisión y la calidad de los datos estructurados. Esto es, por supuesto, en última instancia responsabilidad de la entidad informante, pero no existen requisitos específicos para la validación o verificación de etiquetas de datos por parte de terceros. De hecho, en su comunicado de 2018 que adoptó Inline XBRL, la Comisión se negó específicamente a exigir cualquier garantía de auditoría relacionada con XBRL o incluso transparencia en torno a cualquier participación de auditor. A medida que continuamos considerando la mejor manera de incorporar datos estructurados en varios informes de la SEC, también debemos revisar el tema de la verificación de terceros, incluido si en un entorno en línea, la revisión de las etiquetas debe ser parte de la auditoría.
Algunas investigaciones han demostrado tasas de errores materiales en los datos etiquetados en nuestras presentaciones, incluidos los errores en las etiquetas que probablemente sean de crucial importancia para los inversores, como los ingresos, los ingresos netos y los activos. Hay otros problemas que pueden afectar la calidad de los datos en las presentaciones estructuradas, como el uso de etiquetas personalizadas. En reconocimiento de que una taxonomía puede no capturar todos los puntos de datos, los archivadores pueden usar etiquetas de datos personalizadas o extendidas fuera de una taxonomía establecida. Las etiquetas personalizadas se adaptan a circunstancias únicas, pero cuanto mayor es su uso, menos comparabilidad se ofrece y mayor es el potencial de ruido en los datos.
Tenemos razones para creer que ha habido algún progreso en ambos aspectos, con estudios que muestran una disminución en las tasas generales de error de etiquetado después de 2012, y una posible disminución en el uso de etiquetas personalizadas a lo largo del tiempo también. Estoy seguro de que eso es atribuible en parte al trabajo reflexivo del PERSONAL de FASB y de la Comisión en la mejora continua de las taxonomías disponibles. También elogio el trabajo del Comité de Calidad de Datos de XBRL en el desarrollo de herramientas para ayudar a mejorar la precisión y la calidad.
Pero, como sabemos, los inversores y otros, incluido el personal de la Comisión, dependen en gran medida de los datos estructurados para analizar la información en las presentaciones de la SEC. De hecho, algunas reglamentaciones recientes citan la disponibilidad de datos estructurados en los estados financieros como base para la eliminación propuesta de otros requisitos de divulgación. Por ejemplo, en la reciente propuesta de MD&A se sugería eliminar la presentación tabular de cierta información, como las obligaciones contractuales, sobre la base de que los datos de esos cuadros duplicaban en gran medida los datos disponibles en los estados financieros. Por lo tanto, según el razonamiento, los inversores podrían compilar esta información con relativa facilidad en un formato tabular por su cuenta porque está disponible en otros lugares en formato XBRL. Este razonamiento supone que los datos se etiquetan de manera confiable y precisa.
Debido a este nivel de dependencia de los datos estructurados, es crucial que sigamos trabajando para mejorar su calidad. Si bien se han logrado algunos progresos, me interesa escuchar a todos los participantes del mercado sobre las formas en que podríamos verificar el etiquetado XBRL de una manera más completa y sistemática. La calidad de los datos estructurados es tan buena como la calidad del proceso para producirlos. Y si vale la pena hacerlo, vale la pena hacerlo bien.
Identificadores financieros y XBRL
Sé que siguiéndome hay un panel que discutirá el uso y la adopción de identificadores de datos como el Identificador de Personas Jurídicas (o IPJ) por parte de inversores, empresas y reguladores. Observo que el Grupo de Trabajo sobre el IPJ en XBRL publicó una taxonomía del IPJ XBRL que se puede utilizar en aplicaciones XBRL para identificar inequívocamente a las empresas. El potencial de vincular más fácilmente los IPJ dentro de los informes regulatorios facilita tanto la investigación como el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como conocer a su cliente y luchar contra el lavado de dinero. En general, esto promete otro medio de mejorar la usabilidad de los datos en las presentaciones de la Comisión.
La Comisión participa en otros esfuerzos internacionales para aplicar identificadores uniformes, como el identificador único de producto o «UPI». El UPI y quizás otros identificadores de datos únicos también podrían incorporarse a XBRL como alternativas abiertas y de libre acceso a los identificadores propietarios como los CUSIP. Espero con interés escuchar lo que esos panelistas tienen que decir.
A medida que aumenta la utilidad del IPJ y avanza el trabajo en otros identificadores, la Comisión debe considerar cuidadosamente la posibilidad de adaptar sus reglamentos y formularios para incorporarlos. Una ventaja de estos identificadores uniformes es que son abiertos, no están sujetos a licencias comerciales y están disponibles gratuitamente. Es probable que pase un tiempo antes de que se implemente el UPI, por lo que quiero destacar otra alternativa que la Comisión ha considerado, que es si los identificadores de datos abiertos disponibles gratuitamente para productos financieros como el Identificador Global de Instrumentos Financieros o (FIGI) deberían permitirse en la presentación de informes. FIGI es una alternativa a los identificadores propietarios como el CUSIP o ISIN. Dado que existen alternativas no comerciales, abiertas y de libre acceso a los identificadores propietarios, tiene sentido considerar cómo permitir su uso cuando se trata de requisitos de información reglamentaria.
Conclusión
La conclusión es que estamos viviendo en una economía global, y en una era de Big Data. Debemos seguir el ritmo de la sofisticada tecnología y los datos producidos y utilizados por los participantes de los mercados financieros en todo el mundo. Esto significa evaluar cuidadosamente cuándo y cuál es la mejor manera de incorporar datos estructurados al proceso de divulgación, cómo maximizar su confiabilidad y cómo incorporar identificadores financieros ampliamente accesibles que complementen y mejoren la usabilidad de los datos. Aprecio el trabajo que XBRL hace en todos estos frentes y espero aprender de los paneles de discusión de hoy. Gracias de nuevo por recibirme.















