Cводка событий в XBRL сообществе (от 31.10.2019)

Гранулированные данные

Со стороны финансовых регуляторов во всем мире растет интерес к гранулированным данным. Гранулированные данные подразумевают передачу тысяч показателей, например, данных о транзакциях предприятия. Чтобы гарантировать эффективность данных, стандарты должны обеспечить новые способы обмена информацией. На конференции Data Amplified 2019 Майкл Пехоцки, член Совета директоров Международного консорциума XBRL International, генеральный директор компании Business Reporting - Advisory Group, провел дискуссионную сессию, посвященную развитию данных.

Станислав Короп, Центральный банк Российской Федерации, подчеркнул, что огромные объемы, которые обрабатываются при сборе гранулированных данных, требуют новых способов управления данными. В этом вопросе особое значение имеет публикация финальной версии проекта новой спецификации xBRL-CSV. Новая модель предлагает все преимущества структурированных данных в формате XBRL с определениями, возможностью валидации и многоязычными описаниями данных, но применительно к огромному набору данных.

Станислав Короп также предупредил, что кибербезопасность должна быть в центре внимания при управлении большими объемами данных, в качестве которых часто выступает персональная информация. Она должна быть защищена. Ключом к успешному использованию гранулированных данных является обеспечение того, что большой объем данных действительно необходим, данные должным образом отформатированы и переданы, осуществляется эффективное управление данными.

Алессандро Бонара из Европейского центрального банка сосредоточил внимание аудитории на вопросе о том, как регулирующие органы должны использовать гранулированные данные, отметив, что использование данных такого масштаба требует совершенно новых технологий. Чтобы использовать гранулированные данные с максимальной эффективностью, регулирующие органы должны инвестировать в аналитику, искусственный интеллект и машинное обучение. Господин Бонара также отметил, что для успешного использования детализированных данных необходимо установить официальный диалог между регулирующими органами и банками для определения необходимого уровня детализации представляемых данных. Сочетание новых технологий с пониманием того, что нужно регуляторам, должно снизить перегрузку регуляторов информацией.

Пол Хюлст из Центрального банка Нидерландов отметил важность правильной структуризации гранулированных данных и применения стандартов. Пол Хюлст объяснил, что для получения полезных данных, необходимо начинать с определений. Чтобы получить полезные определения, необходимо обратить внимание на логический смысл данных, отталкиваться от самих данных, а не пытаться сформировать данные в заранее определенные категории.

Управление в отчетности

Джон Тернер, генеральный директор Международного консорциума XBRL International, и Роберт Тарола, председатель Совета директоров XBRL International, провели интересную дискуссию, посвященную меняющимся требованиям к управлению финансовой отчетностью в цифровой экосистеме.

Роберт Тарола имеет обширный опыт работы в области аудита в качестве финансового директора и члена совета директоров. Он рассказал о том, что переход от отчетности на бумаге к финансовой отчетности на основе данных предлагает множество преимуществ и требует новых процессов управления.

Совет директоров компании несет ответственность за все раскрытия, которые делают эмитенты, включая разметку данных, которые используются значительным количеством пользователей.

В настоящее время аудиторы компании несут ответственность за обеспечение независимой проверки информации в финансовой отчетности и за то, что раскрытия соответствуют «общепринятой» части принципов бухгалтерского учёта, но они не обязаны рассматривать цифровые аспекты финансовой отчетности в формате Inline XBRL, передаваемой в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC).

Inline XBRL делает машиночитаемые данные неотделимыми от удобочитаемого отчета. Аудиторы и финансовые директора рассматривают цифры, при этом существует реальный разрыв в управлении, когда речь заходит о машиночитаемой стороне, которую получают инвесторы. Компания может быть уверена в том, что ее собственные тэги верны, но это не означает, что их тэги являются общепринятыми и непротиворечивыми.

Есть два класса инвесторов: те, кто повторно вводит финансовую информацию из раскрытий Inline XBRL в свои собственных модели, когда данные подтверждены аудитом, и те, которые полагаются на цифровую информацию, которая не проходила независимую проверку.

При подготовке финансового отчета необходимо быть уверенным в достоверности информации. Это правило распространяется на присвоение тегов.

На конференции Data Amplified были продемонстрированы инструменты, которые обеспечивают не только глубокий сравнительный анализ, но и способны оказывать помощь в проведении обзоров проектов финансовой отчетности. В настоящее время такие инструменты предлагает ряд компаний, например, компания idaciti.

Искусственный интеллект в области финансов

Мария Мора, ведущий инженер по искусственному интеллекту и эксперт XBRL в европейских лабораториях компании Fujitsu, продемонстрировала работу, которую проводит компания Fujitsu в части разработки искусственного интеллекта (ИИ) для финансов. Финансовые услуги требуют более совершенных решений на базе ИИ. Компании хотят применять ИИ в многочисленных ситуациях, требующих высокого уровня доверия, таких как прогнозы продаж, управление рисками для инвестиций и обнаружение фактов отмывания денег и незаконных транзакций.

Компаниям необходимо знать, что они могут доверять результатам ИИ. Им нужна прозрачность, они должны знать, как наиболее эффективно использовать результаты ИИ для преобразования процесса принятия решений.

С традиционным искусственным интеллектом процесс по сути является черным ящиком. Клиенты интересуются, почему получены именно такие результаты. Например, при использовании ИИ для прогнозирования риска инвестиций компания хочет знать, каковы критерии, лежащие в основе прогнозов, и, если риск высокий, что можно изменить для уменьшения риска. ИИ, разрабатываемый компанией Fujitsu, отвечает на эти вопросы и позволяет пользователю понять критерии, лежащие в основе прогноза, факторы, повышающие риск, и действия, которые можно предпринять. В конечном итоге, повышение прозрачности способствует росту доверия. Сокращение издержек является следствием лучшего понимания потенциальных рисков. Компании могут сократить временные затраты при условии, что у них есть возможность понимать, как расставить приоритеты и на чем сосредоточиться. Также компании могут реализовать более эффективную стратегию и распределение ресурсов на основе способности ИИ объяснять, как получены результаты. Как отметила Мария Мора, для решений на базе ИИ требуется огромное количество данных хорошего качества. Мария отметила, что огромная часть работы по разработке ИИ уходит на получение доступа к машиночитаемым данным. XBRL может значительно ускорить этот процесс и способствовать реализации высокого потенциала инновационных решений на базе ИИ.

Стандартизированные данные для трансформации аналитики компаний малого и среднего предпринимательства

На пленарном заседании г-н Се Хайбинь, заместитель генерального директора по финансам нефтегазовой компании PetroChina, рассказал о том, как стандартизированные гранулированные данные оказались полезными для компании PetroChina. Г-н Се Хайбинь рассказал о том, что использование структурированных транзакционных данных имеет решающее значение для улучшения интеграции внутри предприятия и более эффективного бизнес-планирования.

Но гранулированные данные могут быть эффективными и в масштабе компаний малого и среднего предпринимательства (МСП). Г-жа Чжу Хуа представила презентацию инновационной работы, которую выполняет Альянс финансовых услуг «Хубэй Сянъян» с гранулированными данными для анализа данных МСП.

«Хубэй Сянъян» использует гранулированные данные о компаниях МСП, чтобы помогать банкам принимать решения о предоставлении кредитов. Как правило, компаниям МСП трудно привлечь инвесторов. Часто это связано с показателями величины активов и ликвидности. Однако компании МСП важны для экономики, в частности потому что они создают рабочие места. Благодаря сбору гранулированных данных компании МСП могут стать более привлекательными с точки зрения инвестиционных возможностей для банков.

Каждый элемент бизнеса может быть записан и передан в банки через специальную систему: от расходов и доходов до отчетов о поставках, страховых полисов и информации о производстве. Создаются условия, которые снижают финансовые риски кредитования МСП путем предоставления подробных гранулированных данных.

Компании МСП также получают преимущества от ряда интегрированных сервисов, получение которых стало возможными благодаря структурированным данным. Интеллектуальное распознавание счетов, извлечение данных, а также связь с налоговыми и таможенными органами помогают снизить расходы компаний МСП.

В настоящее время на платформе зарегистрировано 20 000 компаний МСП. Это количество показывает, что гранулированные данные могут быть полезны не только для таких масштабных предприятий, как нефтегазовая компания PetroChina, но и для компаний МСП.