XBRLタグの異常値とは何か？
XBRLタグ付けの異常値は、過去のXBRL提出データに基づく機械学習機能であり、XBRL提出者がタグの選択が業界グループと異なる可能性のある箇所を特定するのに役立ちます。XBRL Generationの経験の中で提供される他のデータ品質チェックと同様に、XBRLタグの異常値は、関連する開示に基づいて適切かどうかをレビューすることができる差異に焦点を当てるために使用される。この機能は現在、10-Kまたは10-Q報告書に対してのみ作動する。
結果は以下の通り：
- 標準的な行項目の概念は、文書内で関連付けられ ている開示トピック（例：企業結合／買収の開示に表 示されている要素）に関連して比較される。
- この組み合わせは、業界グループと比較されます。
- これらの組み合わせが業界グループと比較して珍しい場合、異常値結果が提供される。
生成に異常値が含まれる場合、生成後にXBRL Validationパネルに "Insight - Tagging Outlier "という新しいメッセージが表示されます。このメッセージには、異常値の概念と関連するXBRLアウトラインの場所が含まれます。
Review Usages」を選択すると、「XBRL Locate Concepts」パネルが関連文書の場所を特定します。さらに、XBRLアウトラインは、異常値としてフラグが付けられた概念に直接開きます。
現在のタグの選択と代替の選択肢を確認した後、新しい要素に更新するか、選択を正しいものとしてマークすることができます。
よくある質問
誰がメッセージにアクセスできるのか？
XBRL マネージャーのロールを持つユーザーであれば、誰でも異常値を見ることができる。
モデルのトレーニングにはどのようなデータを使用するのか？
異常値は、過去に提出されたXBRLデータに基づいている。Workivaは、このプロセスの一環として、U.S. GAAP報告用にタグ付けされた財務報告書からデータを分析・収集し、Workivaの広範な専門知識を適用した。データが入手可能で適切であれば、モデルは定期的に新しい公開データでトレーニングされる。
我々のデータを収集し、モデルに使用しているか？もしそうなら、具体的にどのようなデータですか？
Workivaのモデルは顧客データを収集したり利用したりしない。
我々のモデルは顧客データ、例えば収益やディスクロージャーのような財務データを使用しているか？
これらのモデルには現在、公的書類から入手可能な以外の顧客固有のデータは使用していない。私たちは、これらのモデルが私たちの顧客に対して行う提案を監視し、改善するために、使用されるコンテキストに関するメタデータ（XBRLタグやアウトライン情報など）を収集します。これらのモデルでは、顧客の財務データは使用しない。
私たちのモデルは個人を特定できる情報（PII）を使用していますか？
どのモデルもPIIは使用していません。
誰が外れ値検出機能を開発したのか？
この機能はすべてWorkiva内で開発されている。外部パートナーは関与していない。