Cosa sono gli XBRL Tagging Outlier?
XBRL Tagging Outlier è una funzione basata sull'apprendimento automatico e basata sui dati XBRL storici presentati, che aiuta i presentatori XBRL a identificare i punti in cui le selezioni di tag possono variare rispetto al loro gruppo di settore. Analogamente ad altri controlli di qualità dei dati forniti nell'ambito dell'esperienza di Generazione XBRL, XBRL Tagging Outlier viene utilizzata per aiutare a focalizzare l'esame di quelle differenze che possono essere esaminate per verificarne l'adeguatezza in base alle relative informazioni. Al momento questa funzionalità funziona solo per i report 10-K o 10-Q.
I risultati sono forniti in base a:
- I concetti di voce standard vengono confrontati in relazione agli argomenti di divulgazione a cui sono associati nel documento (ad esempio, gli elementi che compaiono nell'informativa sulle aggregazioni aziendali/acquisizioni)
- Questa combinazione viene poi confrontata con il tuo gruppo di settore
- I risultati anomali vengono forniti quando queste combinazioni sono insolite rispetto al gruppo industriale
Se la generazione include un outlier, dopo la generazione vedrai un nuovo messaggio nel pannello di convalida XBRL, intitolato "Insight - Tagging Outlier" Questo messaggio includerà il concetto di outlier e la relativa posizione della struttura XBRL.
Selezionando "Rivedi gli usi", il pannello Concetti di individuazione XBRL identificherà le posizioni dei documenti correlati. Inoltre, la struttura XBRL si aprirà direttamente al concetto segnalato come anomalo.
Dopo aver esaminato le selezioni dei tag attuali e le scelte alternative, puoi passare a un nuovo elemento o contrassegnare la selezione come corretta.
Domande frequenti
Chi avrà accesso ai messaggi?
Qualsiasi utente con il ruolo di Responsabile XBRL sarà in grado di vedere gli outlier.
Quali dati vengono utilizzati per addestrare il modello?
I valori anomali si basano sui dati XBRL depositati storicamente. Nell'ambito di questo processo, Workiva ha analizzato e raccolto i dati dei report finanziari etichettati per la rendicontazione U.S. GAAP e ha applicato la vasta esperienza di Workiva. I modelli possono essere addestrati periodicamente su nuovi dati pubblici, se disponibili e adeguati.
Stai raccogliendo e utilizzando i nostri dati per i modelli? Se sì, quali dati in particolare?
I modelli di Workiva non raccolgono né utilizzano i dati dei clienti.
Il nostro modello utilizza i dati dei clienti, ad esempio i numeri finanziari come i ricavi o i dati relativi alla divulgazione?
Al momento questi modelli non utilizzano dati specifici dei clienti, se non quelli disponibili nei documenti pubblici. Raccoglieremo metadati sui contesti utilizzati (ad esempio tag XBRL e informazioni di struttura) al fine di monitorare e migliorare i suggerimenti che questi modelli forniscono ai nostri clienti. In questi modelli non utilizzeremo i dati finanziari dei clienti.
Il nostro modello utilizza informazioni di identificazione personale (PII)?
No. Nessuno dei nostri modelli utilizza PII.
Chi ha sviluppato la capacità di rilevamento degli outlier?
Questa funzione è sviluppata interamente all'interno di Workiva. Non sono coinvolti partner esterni.