¿Qué son los valores atípicos de etiquetado XBRL?
Los valores atípicos del etiquetado XBRL son una función de aprendizaje automático basada en datos XBRL históricos archivados que ayuda a los archivadores XBRL a identificar dónde pueden variar las selecciones de etiquetas con respecto a su grupo industrial. De forma similar a otras comprobaciones de calidad de datos que se ofrecen dentro de la experiencia de Generación de XBRL, los valores atípicos del etiquetado XBRL se utilizan para ayudar a centrar la revisión de aquellas diferencias en las que se puede revisar su idoneidad basándose en las revelaciones relacionadas. Actualmente, esta función solo funciona con los informes 10-K o 10-Q.
Los resultados se facilitan en función de:
- Los conceptos estándar de las partidas individuales se comparan en relación con los temas de divulgación a los que están asociados en tu documento (por ejemplo, los elementos que aparecen en tu Divulgación de Combinación de Negocios/Adquisición)
- A continuación, esta combinación se compara con tu grupo industrial
- Se proporcionan resultados atípicos cuando esas combinaciones son poco comunes en comparación con el grupo industrial
Si la generación incluye un valor atípico, verás un nuevo mensaje en el panel Validación XBRL después de la generación, titulado "Insight - Etiquetado de valor atípico" Este mensaje incluirá el concepto de valor atípico y su ubicación relacionada en el Esquema XBRL.
Al seleccionar "Revisar Usos", el panel "Localizar Conceptos XBRL" identificará las ubicaciones de los documentos relacionados. Además, el Esquema XBRL se abrirá directamente al concepto marcado como atípico.
Tras revisar las selecciones de etiquetas actuales y las opciones alternativas, puedes actualizar a un nuevo elemento o marcar la selección como correcta.
Preguntas frecuentes
¿Quién tendrá acceso a los mensajes?
Cualquier usuario con el rol de Gestor XBRL podrá ver los valores atípicos.
¿Qué datos se utilizan para entrenar el modelo?
Los valores atípicos se basan en datos XBRL archivados históricamente. Como parte de este proceso, Workiva ha analizado y recopilado datos de informes financieros etiquetados para la elaboración de informes conforme a los PCGA estadounidenses y ha aplicado la amplia experiencia de Workiva. Los modelos pueden entrenarse periódicamente con nuevos datos públicos a medida que los datos estén disponibles y sean apropiados.
¿Recogéis y utilizáis nuestros datos para los modelos? En caso afirmativo, ¿qué datos en concreto?
Los modelos de Workiva no recogen ni utilizan datos de los clientes.
¿Utiliza nuestro modelo datos de clientes, por ejemplo, cifras financieras como ingresos o datos de divulgación?
En la actualidad, estos modelos no utilizan más datos específicos de los clientes que los disponibles en las tramitaciones públicas. Recopilaremos metadatos sobre los contextos utilizados (por ejemplo, etiquetas XBRL e información de esquemas) para controlar y mejorar las sugerencias que estos modelos hacen a nuestros clientes. No utilizaremos datos financieros de los clientes en estos modelos.
¿Nuestro modelo utiliza Información Personal Identificable (IPI)?
No. Ninguno de nuestros modelos utiliza IPI.
¿Quién desarrolló la capacidad de detección de valores atípicos?
Esta función se desarrolla íntegramente en Workiva. No participan socios externos.