什么是 XBRL 标记异常值？
XBRL 标记异常值是一项基于历史 XBRL 数据、由机器学习驱动的功能，可帮助 XBRL 提交者识别其标签选择可能与其行业组不同的情况。与 XBRL 生成体验中提供的其他数据质量检查类似，XBRL 标记异常值用于帮助集中审查这些差异，以便根据相关披露审查其适当性。此功能目前仅适用于 10-K 或 10-Q 报告。
结果基于以下因素得出：
- 将标准项目概念与它们在您的文件中相关的披露主题进行比较（例如，出现在您的业务合并/收购披露中的要素）。
- 然后将此组合与您的行业组进行比较
- 当某些组合与行业平均水平相比不常见时，就会提供异常值结果。
如果生成的数据中包含异常值，则在生成后，您将在 XBRL 验证面板中看到一条新消息，标题为“洞察 - 标记异常值”。此消息将包含异常值概念及其相关的 XBRL 轮廓位置。
选择“查看用法”后，XBRL 定位概念面板将显示相关文档位置。此外，XBRL 大纲将直接打开被标记为异常值的概念。
在查看当前标签选择和备选方案后，您可以更新为新元素或将选择标记为正确。
常见问题解答
谁可以访问这些信息？
任何具有 XBRL 管理器角色的用户都可以看到异常值。
用于训练模型的数据是什么？
异常值是根据历史存档的 XBRL 数据确定的。作为此过程的一部分，Workiva 分析并收集了标记为美国通用会计准则 (US GAAP) 报告的财务报告中的数据，并应用了 Workiva 的广泛专业知识。当有可用的、合适的公共数据时，可以定期使用新的公共数据对模型进行训练。
你们是否正在收集和使用我们的数据来构建模型？如果是，具体是哪些数据？
Workiva 的模型不会收集或使用客户数据。
我们的模型是否使用客户数据，例如收入或披露数据等财务数据？
这些模型目前不使用任何客户特定数据，只使用公开文件中可获得的数据。我们将收集有关所用上下文的元数据（例如 XBRL 标签和概要信息），以便监控和改进这些模型向我们的客户提出的建议。我们将不会在这些模型中使用客户财务数据。
我们的模型是否使用个人身份信息（PII）？
不，我们的所有模型都不使用个人身份信息。
谁开发了异常值检测功能？
此功能完全由 Workiva 内部开发。没有外部合作伙伴参与。