Structured Futures es un nuevo blog y una serie de podcasts del Financial Reporting Lab que analizará diferentes perspectivas sobre cómo la tecnología está impulsando el cambio en los informes corporativos. En este primer blog, hablamos con Mohini Singh del CFA sobre las oportunidades que brindan los datos estructurados.
En conversación con Mohini Singh
Mohini, por favor dénos un poco de antecedentes sobre el CFA y su rol / historia.
Mi nombre es Mohini Singh y soy la Directora de Política de Información Financiera de la CFA. El CFA es famoso por establecer tres niveles de exámenes difíciles que, una vez aprobados, confieren el título de Analistas financieros certificados. Básicamente, estamos ayudando a enseñar a los analistas cómo analizar estados financieros. Lo hemos hecho desde 1963, pero hace unos 40 años nos dimos cuenta de que necesitábamos proporcionar a nuestros miembros más que solo el examen y el plan de estudios, por lo que nos expandimos a la función de promoción. Estoy en la División de Informes Financieros dentro del departamento de defensa y abogamos por una mayor.
Entonces, ¿por qué el CFA apoya los datos estructurados?
Bueno, en primer lugar, como mencioné, estamos capacitando a analistas para analizar estados financieros, y si observa los perfiles ocupacionales de nuestros 154,000 miembros, verá que alrededor del 26% son analistas actuales. Por eso queremos que obtengan la información más transparente de una manera que sea fácilmente consumible y por eso creemos que los datos estructurados son tan importantes.
Qué piensan sus miembros sobre XBRL? ¿Lo están usando?
Recientemente les hemos preguntado qué tan conscientes están de XBRL. Si observa los datos de nuestra encuesta y combina aquellos que no tienen conocimiento de XBRL, o solo algunos, es un 90% masivo. Sin embargo, eso no significa que no estén usando datos estructurados o XBRL, simplemente no saben que lo están haciendo. ¿Cómo sabemos que están usando XBRL ?, porque están comprando datos de proveedores de datos y esos proveedores de datos están usando XBRL
Entonces, si los proveedores de datos están usando los datos, ¿qué están haciendo? ¿Se trata de absorber los datos XBRL y volver a empaquetarlos o ha habido innovación?
En realidad, lo que hemos visto es que los proveedores de datos, debido a algunos de los problemas de calidad de los datos, al principio se han centrado en tomar la información de la SEC, normalizarla, limpiarla y luego volver a colocarla. Sin embargo, ahora está llegando al mercado una verdadera innovación, impulsada por la demanda de los inversores. Los proveedores de datos están descubriendo, especialmente en los EE. UU., Donde el enfoque del mandato ha estado en los estados financieros, que los clientes ahora exigen una ampliación de los datos estructurados más allá de lo que la empresa se etiquetó. Por lo tanto, los proveedores ahora, por ejemplo, están estructurando las secciones de divulgación de la administración e incluso las cartas de comentarios de la SEC. Como ejemplo, recientemente utilicé una herramienta llamada IDACTI que me permitió buscar todas las empresas donde hay cartas de comentarios de la SEC sobre medidas que no son PCGA y las respuestas de las empresas, todo en un solo lugar.
… la verdadera innovación está llegando al mercado, impulsada por la demanda de los inversores»
Uno de los factores limitantes para el uso de XBRL por parte de los inversores en los EE. UU. Ha sido la calidad de los datos. Para los países y mercados que están pensando en cambiar a datos estructurados, ¿hay lecciones que aprender?
Absolutamente, una de las cosas que ha hecho la SEC ahora es adoptar XBRL en línea a partir de 2019. Lo que hará es superponer los datos legibles por máquina con datos legibles por humanos, por lo que muchos de los errores, como escalas o fechas incorrectas o valores negativos, deberían desaparecer porque ahora podrá identificar rápidamente el problema antes de presentar la solicitud. Entonces, ESMA ha hecho lo correcto para su mandato de 2020 al ir en línea. Esto debería significar que muchos errores comunes simplemente no ocurrirán en primer lugar. Pero no elimina el problema por completo, la falta de coherencia también causa problemas. Este problema tiene dos partes, etiquetado inconsistente y extensiones. Entonces, por ejemplo, una empresa podría usar una etiqueta para un artículo de línea y otra usar una etiqueta diferente; esto es un problema. Los analistas necesitan que la información sea comparable. Ya sea la SEC o la ESMA, es necesario que haya una guía que ayude a las empresas a utilizar las etiquetas. La otra cosa es que necesitamos reducir el número de extensiones; Estas etiquetas personalizadas creadas por y exclusivas de una empresa individual obstaculizan nuestra capacidad para comparar y analizar las finanzas.
¿Existe un papel para la auditoría o el aseguramiento para garantizar la calidad?
Absolutamente y eso es lo único que encontramos en nuestra encuesta; El 77% de los encuestados quiere alguna forma de seguridad sobre las etiquetas. Ahora que vemos que tanto la ESMA como la SEC adoptan en línea, y es un documento con dos capas, no tiene sentido (para nosotros) que solo audite la capa legible por humanos y no la legible por máquina.
«Las empresas solo piensan en el costo, no en la oportunidad»
Sé que la CFA se ha pronunciado en el debate sobre las empresas más pequeñas y la carga de XBRL. ¿Puedes contarnos tu opinión?
Bueno, hemos escuchado a muchas empresas quejarse de que es una carga realizar el etiquetado, pero no están pensando en las oportunidades. Los inversores invertirán en empresas grandes y pequeñas y, si les dificulta analizar los datos de algunas de esas empresas más pequeñas, es posible que no inviertan en ellas o que cobren una prima de riesgo para reflejar la opacidad. Entonces, lo que están haciendo las pequeñas empresas es pensar solo en el costo, no en la oportunidad.
Escuchamos mucho sobre IA y OCR, ¿se necesitan datos financieros estructurados en el futuro?
Creo que hay un concepto erróneo aquí, algunos dirán que con el advenimiento de la inteligencia artificial y la cadena de bloques, ya no es necesario estructurar los datos. Sin embargo, esto no es cierto, me gusta pensar en blockchain como un sobre, y en ese sobre, necesitas poner bits de información, y si esa información no está estandarizada, los inversores no la usarán. Por lo tanto, debe estandarizar los datos dentro de la cadena de bloques y hacer que la inteligencia artificial lo ayude a hacerlo, por lo que no es uno u otro lo que necesita trabajar en conjunto.
Con la propuesta de ESMA de datos estructurados para empresas europeas a partir de 2020, ¿cree que eso marca un punto de inflexión para el uso de XBRL?
Creo que es maravilloso lo que ha hecho la AEVM con la adopción en 2020. Ahora, con dos de los mercados de capitales más grandes, la UE y los EE. UU., En el camino, solo vamos a avanzar desde aquí, no hay vuelta atrás, y las jurisdicciones que no adopten simplemente se quedarán atrás. Sin embargo, le diría a la AEVM que, si bien han dado el primer paso, deben ir más allá y pensar en estructurar el resto del informe anual. Como dije antes, los inversores ya están pidiendo más estructuración en las secciones de gestión y narrativa. Por lo tanto, la AEVM debería pensar rápidamente en las notas y luego quizás en la mitad delantera. No podemos detenernos en las finanzas de la cara.
La CFA siempre está pensando en la tecnología emergente y su impacto en las finanzas, ¿cómo podríamos ver el lugar de XBRL en el informe de la compañía de 2030?
Lo que espero ver es que las empresas utilicen más la IA, ya que creo que puedes utilizar la IA para estructurar el 80% de tus finanzas con un enfoque humano en el 20% restante. Mi esperanza es que XBRL no solo se centre en las finanzas, sino en los informes anuales y de otro tipo que se presentan a los reguladores.
Thomas Toomse-Smith, del Financial Reporting Lab, entrevistó a Mohini Singh. Si desea seguir los blogs del laboratorio, vaya al siguiente enlace.
Puede ponerse en contacto con el laboratorio en financialreportinglab@frc.org.uk