¿Qué son los valores atípicos de etiquetado XBRL?
Los valores atípicos de 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 de su grupo industrial. De forma similar a otras comprobaciones de calidad de datos que se ofrecen en la experiencia de Generación de XBRL, los valores atípicos del etiquetado XBRL se utilizan para ayudar a centrar la revisión de esas diferencias en las que se puede revisar su idoneidad basándose en las divulgaciones relacionadas. Actualmente, esta función sólo funciona con los Informes 10-K o 10-Q.
Resultados basados en:
- Los conceptos estándar de las partidas individuales se comparan en relación con los temas de divulgación a los que están asociados en su documento (por ejemplo, los elementos que aparecen en su Divulgación de Combinación de Negocios/Adquisición).
- A continuación, esta combinación se compara con su grupo industrial
- Se ofrecen resultados atípicos cuando esas combinaciones son poco comunes en comparación con el grupo industrial
Si la generación incluye un valor atípico, verá un nuevo mensaje en el panel de Validación XBRL después de la generación, titulado "Insight - Etiquetado de valores atípicos." Este mensaje incluirá el concepto de valor atípico y su correspondiente ubicación en el esquema XBRL.
Al seleccionar "Revisar Usos", el panel Conceptos de XBRL Buscar identificará las ubicaciones de los Documentos relacionados. Además, el esquema XBRL se abrirá directamente en el concepto marcado como atípico.
Después de revisar las selecciones de etiquetas actuales y las opciones alternativas, puede actualizar a un nuevo elemento o marcar la selección como correcta.
Preguntas más frecuentes
¿Quién tendrá acceso a los mensajes?
Cualquier usuario con el rol XBRL Manager podrá ver los valores atípicos.
¿Qué datos se utilizan para entrenar el modelo?
Los valores atípicos se basan en datos XBRL archivados históricamente. Workiva ha analizado y recopilado datos de informes financieros etiquetados para la elaboración de informes conforme a los PCGA de EE.UU. como parte de este proceso y ha aplicado la amplia experiencia de Workiva. Los modelos podrán entrenarse periódicamente con nuevos datos públicos a medida que se disponga de ellos y resulte adecuado.
¿Recogen y utilizan 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?
Actualmente, estos modelos no utilizan más datos específicos de los clientes que los que figuran en los archivos públicos. Recopilaremos metadatos sobre los contextos utilizados (por ejemplo, etiquetas XBRL e información de esquemas) con el fin de supervisar y mejorar las sugerencias que estos modelos hacen a nuestros clientes. No utilizaremos datos financieros de los clientes en estos modelos.
¿Utiliza nuestro modelo información personal identificable (IPI)?
Ninguno de nuestros modelos utiliza IPI.
¿Quién ha desarrollado la capacidad de detección de valores atípicos?
Esta función se desarrolla íntegramente en Workiva. Ninguno de los socios es externo.