La Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) publicó recientemente el último de su serie semestral de informes al Congreso, tal como lo exige la Ley de Transparencia de Datos Financieros (FDTA), que ofrece una visión general de la información corporativa legible por máquina en todas las actividades de la agencia. El informe detalla el uso público e interno que hace la SEC de los datos digitales, examina los resultados de las medidas coercitivas y profundiza en las conclusiones sobre el análisis de costo-beneficio, cada vez más importante y en constante evolución, del uso de datos estructurados (pista: los beneficios, una vez más, superan los costos).
La SEC constató que 43 de los 55 formularios de divulgación principales ahora incluyen datos legibles por máquina, con un uso extensivo de iXBRL y XML, cifra que se ha mantenido sin cambios desde el último informe. Se destacaron los esfuerzos interinstitucionales para desarrollar estándares de datos conjuntos, incluyendo herramientas útiles como FSQV e iView, que facilitan el análisis interno. Desde el último informe, los datos legibles por máquina han respaldado diversas acciones coercitivas relacionadas con la manipulación de resultados y las deficiencias en ciberseguridad.
Desde la adopción de XBRL en 2009 e iXBRL en 2018, la SEC ha ampliado progresivamente la divulgación estructurada de información. La FDTA exige estos informes periódicos sobre toda la información legible por máquina hasta 2029, lo que ayuda al Congreso a supervisar el impacto de la adopción de la información estructurada.
Estos informes aportan nuevas pruebas del valor de XBRL en diversos casos de uso, desde la aplicación de la ley hasta la protección de los inversores, y ponen de relieve las ventajas de unos estándares de datos digitales armonizados entre organismos y jurisdicciones.
INFORME SEMESTRAL AL CONGRESO
Sobre el uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas
La Ley de Transparencia de Datos Financieros de 2022 («FDTA»), que fue promulgada el 23 de diciembre de 2022 como Título LVIII de la Ley de Autorización de Defensa Nacional James M. Inhofe para el Año Fiscal 2023,1 exige que la Comisión de Bolsa y Valores («la Comisión») informe semestralmente sobre el uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas.2 La FDTA exige a la Comisión que presente este informe al Comité de Banca, Vivienda y Asuntos Urbanos del Senado y del Comité de Servicios Financieros de la Cámara de Representantes cada 180 días hasta el 23 de diciembre de 2029, cuando expire la disposición que exige el informe.
La sección 5825(b) de la FDTA exige que este informe incluya: (1) una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas por disposiciones específicas de las leyes de valores se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no; (2) un análisis de los costes y beneficios del uso de datos legibles por máquina en la divulgación corporativa a inversores, mercados, la Comisión y emisores; (3) un resumen de las acciones de cumplimiento que resulten del uso o análisis de datos legibles por máquina recogidos bajo las disposiciones legales especificadas; y (4) un análisis de cómo la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila.
Este informe contiene la siguiente nueva información desde el anterior: publicaciones adicionales de la Comisión para la elaboración de normas que adoptan requisitos de etiquetado de datos estructurados, propuestas de estándares conjuntos de datos, estadísticas actualizadas en el análisis de los costes y beneficios del uso de datos legibles por máquina, y acciones adicionales de aplicación resultantes del uso o análisis de datos legibles por máquina que la Comisión recopila.
Identificación de Divulgaciones Corporativas Expresadas como Datos Legibles por Máquina
La Sección 5825(b)(2)(A) de la FDTA exige la identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas según la Sección 7 de la Ley de Valores de 1933 (la «Ley de Valores»),5 la Sección 13 de la Ley de Bolsa de Valores de 1934 (la «Ley de Intercambios»),6 y la Sección 14 de la Ley de Intercambios7 se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no. Por favor, consulte el Apéndice.
Requisitos existentes de datos legibles por máquina
A lo largo de los años, la Comisión ha refinado muchas de sus normas exigiendo formatos abiertos, libres, legibles por máquina y estandarizados, promulgados por organizaciones de normalización o organismos de consenso voluntario de normalización.
En 2005, la Comisión adoptó normas que exigen ciertas divulgaciones en Lenguaje de Marcado Extensible («XML»), que es un lenguaje de datos estructurados legible por máquina que se utiliza frecuentemente para la divulgación en formato estándar. Para dichas presentaciones, a los presentadores se les ofrece normalmente la opción de presentar la presentación directamente según las especificaciones XML para una determinada presentación, o de introducir manualmente la información en un formulario web rellenable desarrollado por la Comisión que convierte para el presentante el formulario completado a formato XML. La Comisión sigue apoyando XML para diversos requisitos de informe.
En 2009, la Comisión adoptó normas que exigen a las empresas operativas proporcionar la información de los estados financieros en sus estados de registro y en los informes periódicos y actuales utilizando el Lenguaje de Reporte Empresarial Extensible («XBRL»), que es un lenguaje de datos estructurados legible por máquina utilizado para la estandarización de la información empresarial, incluida la información relacionada con el rendimiento financiero de las empresas. Ese mismo año, la Comisión exigió igualmente a las sociedades de inversión de gestión abierta («fondos de inversión») que proporcionaran información resumida de riesgo/rentabilidad en sus prospectos en formato XBRL.
En 2018, la Comisión adoptó enmiendas que exigían el uso, de forma gradual, de XBRL en línea para la información del estado financiero de la empresa operativa y la información resumida de riesgo/rentabilidad de fondos.14 Mientras que anteriormente los declarantes generaban un documento HTML con la información de sus estados financieros o resumen de riesgo/rentabilidad y luego etiquetaban una copia de los datos para crear un anexo XBRL separado, El XBRL en línea permite a los filers preparar un único documento que es tanto legible por humanos como por máquina. La Comisión sigue apoyando a Inline XBRL para diversos requisitos de divulgación.
Requisitos de datos legibles por máquina adoptados desde el último informe
Desde el último informe, la Comisión no ha adoptado ninguna norma que exija la presentación o presentación electrónica, total o parcial, en línea XBRL o XML, de cualquier forma, anexo o declaración que contenga las divulgaciones requeridas bajo la Sección 7 de la Ley de Valores, la Sección 13 de la Ley de Bolsa o la Sección 14 de la Ley de Intercambios. Actualmente existen 55 formularios, anexos y declaraciones que contienen las divulgaciones requeridas bajo la Sección 7 de la Ley de Valores, la Sección 13 de la Ley de Intercambio o la Sección 14 de la Ley de Intercambios. Aproximadamente tres cuartas partes (43 de 55) de esos formularios, anexos y estados requieren algunos datos legibles por máquina, mientras que aproximadamente una cuarta parte (12)17 no requieren datos legibles por máquina.
Normas de Datos Conjuntas Propuestas por Agencias
En agosto de 2024, la Comisión, junto con la Oficina del Contralor de la Moneda, la Junta de Gobernadores del Sistema de la Reserva Federal, la Corporación Federal de Seguros de Depósitos, la Administración Nacional de Cooperativas de Crédito, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor, la Agencia Federal de Financiación de la Vivienda, la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas y el Departamento del Tesoro, propusieron una norma para establecer estándares de datos que promovieran la interoperabilidad de los datos regulatorios financieros entre estas agencias.18 Las agencias propuso esta norma según lo exigido por la FDTA. Los estándares conjuntos de datos propuestos incluyen identificadores comunes relacionados con entidades, instrumentos financieros, ubicaciones geográficas, fechas y ciertos productos y monedas. De acuerdo con la FDTA, una vez establecidos estándares conjuntos, cada agencia es responsable de adoptar estándares específicos de cada agencia para ciertas colecciones de información en formulaciones normativas separadas por las agencias o mediante otras acciones tomadas por las mismas. A fecha de este informe, las agencias han recibido más de 140 cartas de comentarios sobre los estándares conjuntos propuestos. Las agencias continúan considerando estos comentarios y trabajan juntas para adoptar una norma final que establezca los estándares conjuntos definitivos.
Análisis de los costes y beneficios del uso de datos legibles por máquina
La sección 5825(b)(2)(B) de la FDTA exige un análisis de los costes y beneficios de utilizar datos legibles por máquina en la divulgación corporativa a inversores, mercados, la Comisión y emisores.
Beneficios
Los estudios demuestran que las divulgaciones legibles por máquina benefician a inversores, mercados y emisores. En cuanto a los inversores y, en general, a los mercados, hacer que las divulgaciones corporativas sean legibles por máquina ha disminuido la asimetría de la información entre empresas e inversores al disminuir los costes de procesamiento de información, hacer que los precios de las acciones sean más informativos (es decir, más reflejos de la información específica de la empresa) y disminuir las ineficiencias y riesgos del mercado. La legibilidad por máquina ha mejorado la competencia del mercado, por ejemplo, reduciendo las ventajas de los internos en comparación con los no internos y las ventajas para los inversores locales en comparación con los no locales. La reducción en los costes de procesamiento de información ha aumentado la monitorización de los emisores por parte de inversores y otras partes externas (por ejemplo, analistas financieros, prensa, agregadores de datos, investigadores académicos y medios financieros), lo que a menudo ayuda a informar a inversores y mercados. Un mayor monitoreo ha llevado a las empresas a proporcionar una mayor divulgación cuantitativa y a informar los beneficios de manera más consistente. Estos beneficios pueden aumentar con el tiempo como herramientas para el uso de los inversores de los datos legibles por máquina se vuelven más accesibles.
En algunos casos, los emisores se han beneficiado de la reducción de comisiones de auditoría y de la mayor puntualidad de los informes de auditoría y financieros gracias a las divulgaciones legibles por máquina. Los emisores han experimentado beneficios adicionales asociados a las divulgaciones legibles por máquina, incluyendo: mayor liquidez; menor coste de capital; mayor retorno de inversión; y mejoró la evaluación de rendimiento y el análisis de adquisiciones. Finalmente, las divulgaciones legibles por máquina han facilitado los esfuerzos de protección al inversor de la Comisión, permitiendo al personal analizar grandes cantidades de información en apoyo a la evaluación de riesgos, la elaboración de normas y las actividades de aplicación, incluyendo como parte de sus aplicaciones de datos estructurados desarrolladas internamente. Las reglas de validación técnica de libre uso también permiten a los emisores comprobar ciertos errores antes de que se envíen los datos legibles por máquina, lo que puede agilizar aún más el proceso de cumplimiento al reducir el tiempo del personal de la Comisión que de otro modo se dedicaría a identificar y comunicar la existencia de errores técnicos a los emisores, y al reducir el tiempo que de otro modo se dedicaría a resolver dichos errores y a volver a enviar el archivo de datos legible por máquina.
Costes
El coste de la divulgación legible por máquina afecta en gran medida a los presentadores y a la Comisión. Los solicitantes deben cumplir con los requisitos de divulgación legible por máquina; y la Comisión exige e implementa requisitos de divulgación legible por máquina. Los inversores y otros usuarios de datos (por ejemplo, analistas financieros, gestores de activos e investigadores académicos) no están obligados a utilizar versiones legibles por máquina de las divulgaciones corporativas, porque las divulgaciones también son legibles por humanos. Además, aunque el software comercial de investigación XBRL está disponible por un coste, inversores y otros usuarios de datos pueden acceder y descargar divulgaciones corporativas legibles por máquina sin coste alguno.
Los solicitantes incurren en costes de cumplimiento para aplicar etiquetas legibles por máquina a sus divulgaciones o pagar a un proveedor externo de servicios de etiquetado para hacerlo. Los costes de cumplimiento para nuevos requisitos de etiquetado tienden a ser más altos, pero generalmente disminuyen a medida que los filers y proveedores de servicios adquieren experiencia y desarrollan nuevas herramientas para adaptarse a los requisitos. Estos costes de cumplimiento probablemente se reducen para aquellos declaradores con experiencia aplicando etiquetas a sus divulgaciones, ya sea mediante otros requisitos de elegibilidad por máquina o mediante el uso de datos legibles por máquina en sus sistemas internos de planificación de recursos empresariales. Los costes de cumplimiento también varían según el tipo de declarante, ya que algunos tipos están sujetos a requisitos de etiquetado más extensos que otros. Por ejemplo, las empresas de desarrollo de negocio (BDC) y los fondos cerrados registrados están sujetos al folleto del Formulario N-2 y al etiquetado de portada, pero los BDC, al estar registrados bajo la Ley de Intercambio, también están sujetos a etiquetado de estados financieros y, por tanto, incurren en costes adicionales de cumplimiento de etiquetado en comparación con los fondos cerrados registrados. Los fondos cerrados registrados están sujetos al folleto y etiquetado de portada del Formulario N-2, pero no están sujetos a etiquetado en estados financieros, por lo que incurren en costes de cumplimiento de etiquetado menores que los BDC.
En cuanto a la magnitud de estos costes de cumplimiento, una encuesta del Instituto Americano de Contadores Públicos Certificados a 1.032 pequeñas empresas informantes en 2018 encontró un coste medio de 2.500 dólares al año para la creación y presentación de XBRL totalmente externalizada. Una encuesta separada a 139 declarantes listados en el Nasdaq y otras empresas respondidas en 2018 encontró costes más altos de cumplimiento XBRL, incluyendo un coste medio de cumplimiento XBRL de 7.500 dólares por Formulario 10-Q. La discrepancia puede deberse a que las empresas cotizadas en el Nasdaq incluyen muchas compañías que no son pequeñas compañías informantes (SRCs). Muchos de estos no SRC tienen estados financieros más largos, detallados y complejos que los SRC, por lo que tienen más etiquetas que deben aplicar a sus documentos, lo que supone más tiempo y esfuerzo para etiquetar divulgaciones discretas (como números, bloques de texto narrativo, casillas de verificación, etc.) y, en última instancia, incrementa los costes de cumplimiento en comparación con los SRC.
Ambas encuestas se realizaron antes de las fechas de cumplimiento para la transición de la Comisión de XBRL a XBRL en línea y antes de la implementación de los requisitos de portada y otros requisitos de etiquetado para informes periódicos. A efectos de la Ley de Reducción de Papeleo de 1995, con sus enmendadas, el personal de la Comisión estimó en la Presentación Inline XBRL de Publicación de Adoptación de Datos Etiquetados, que el efecto de usar XBRL en línea en lugar de XBRL para etiquetar los estados financieros sería reducir la carga interna media agregada existente de 56 horas por respuesta para las empresas informantes en 2 horas durante cada uno de los primeros tres años de los requisitos de XBRL en línea, y aumentar el coste medio total de bolsillo a 6.175 dólares por respuesta. En 2022, el personal de la Comisión actualizó esta estimación de carga a 53 horas por respuesta, señalando que las cargas reales probablemente variarán entre empresas según el tamaño de su organización.
En 2023, la Comisión declaró en una propuesta de publicación normativa que, basándose en la comprensión del personal sobre la fijación de precios de cumplimiento de datos estructurados por terceros, los declarantes más pequeños suelen pagar entre 1.500 y 5.000 dólares al año por servicios y/o software de cumplimiento de datos estructurados de terceros, mientras que los declarantes más grandes suelen pagar entre 5.000 y 30.000 dólares al año por dichos servicios y/o software.38 La Comisión también citó varios factores que afectan al coste del cumplimiento, incluyendo la presentación o presentación específica sobre la cual se requieren datos estructurados, el número de puntos de datos a estructurar, el tamaño de la entidad que proporciona los datos, la industria a la que pertenece, el número de usuarios individuales del software de cumplimiento de datos estructurados, el grado en que la estructuración está completamente externalizada, entre otros.
La Comisión incurre en costes para desarrollar taxonomías y esquemas para nuevas divulgaciones estructuradas y para establecer la infraestructura para la absorción, validación, publicación y uso de datos estructurados. Esto incluye el coste de actualizar el sistema de archivo de Recogida, Análisis y Recuperación de Datos Electrónicos («EDGAR») de la Comisión, la integración de nuevos datos estructurados en bases de datos y aplicaciones internas, y la publicación de conjuntos de datos estructurados. Estos costes pueden variar según el volumen, la complejidad y la novedad de los nuevos requisitos de divulgación estructurada. Por ejemplo, las reglas que añaden un número limitado de nuevas divulgaciones etiquetadas a los formularios ya etiquetados generalmente implicarán menos tiempo y coste de implementación que las reglas que añaden un número significativo de nuevas divulgaciones etiquetadas a los formularios de divulgación previamente no etiquetados. La Comisión también incurre en costes para actualizar taxonomías y esquemas y las funciones relacionadas de captación y validación de EDGAR de forma periódica.
Resumen de las acciones de cumplimiento resultantes del uso o análisis de los datos legibles por máquina que la Comisión recopila
La disponibilidad de datos legibles por máquina que se han presentado a la Comisión ha permitido al personal de la División de Cumplimiento («Enforcement») realizar análisis más eficientes de las divulgaciones y prácticas contables de los emisores individuales, así como análisis más sofisticados de las divulgaciones y prácticas contables en una amplia variedad de emisores. Ambos tipos de análisis, junto con las herramientas tradicionales de investigación, han dado lugar a la presentación de acciones contra emisores e individuos relacionados alegando diversos tipos de mala conducta que violaban las leyes federales de valores. Sin el uso o análisis de datos legibles por máquina, las supuestas violaciones habrían sido significativamente más difíciles de detectar y perseguir de manera rentable o oportuna.
La aplicación utilizó análisis de datos basados en riesgos para descubrir posibles irregularidades en la divulgación contable causadas, entre otras cosas, por prácticas de gestión de beneficios. Los datos legibles por máquina permitieron al personal de Cumplimiento revisar los datos financieros de miles de emisores públicos para detectar indicios de gestión de beneficios u otros tipos de mala conducta financiera. La iniciativa resultó en cargos contra seis empresas cotizadas y varias personas relacionadas durante varios años por violaciones de las leyes federales de valores relacionadas con la realización de ciertas prácticas que daban la impresión de cumplir o superar las estimaciones consensuadas de ganancias por acción (EPS).
La aplicación utilizó y analizó datos legibles por máquina durante la investigación subyacente de una acción presentada en 2023. Mientras realizaba la debida diligencia de antecedentes, Enforcement revisaba estados financieros y notas y pudo visualizar los cambios periodo tras periodo de forma más eficiente gracias a la legibilidad de los datos por máquina.
Entre las acciones que resultan del uso o análisis de datos legibles por máquina recogidos bajo las disposiciones legales especificadas, la Aplicación analizó datos legibles por máquina en relación con una investigación sobre divulgaciones de ciberseguridad por parte de emisores públicos. La investigación dio lugar a cargos contra cuatro empresas cotizadas en octubre de 2024
Análisis de cómo el personal de la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
Aplicaciones actuales utilizadas para analizar datos legibles por máquina
El personal de la Comisión utiliza varias aplicaciones para analizar datos legibles por máquina. Las siguientes aplicaciones se desarrollan internamente y están disponibles para el personal de la Comisión:
n El Perfil de Declaración proporciona acceso instantáneo a ciertos datos clave, como datos financieros, información relacionada con auditorías y otros datos para empresas operativas. Destaca puntos de datos o áreas temáticas potencialmente de alto riesgo y facilita un análisis adicional mediante enlaces a fuentes de datos. Además, el Perfil de Filer permite a los usuarios identificar rápidamente áreas y temas específicos de interés.
n El Visor de Consultas de Estados Financieros («FSQV») ofrece a los usuarios un medio cómodo para comparar datos legibles por máquina (incluyendo notas y anexos), datos de portada y ciertos datos de remuneración ejecutiva para empresas operativas y BDC, así como datos de portada y ciertos datos de prospectos para fondos cerrados registrados y BDCs. FSQV facilita análisis comparativos de datos a lo largo de múltiples presentaciones y periodos. En FSQV, los usuarios pueden consultar divulgaciones narrativas o numéricas etiquetadas. FSQV cuenta con varias funciones, como la capacidad de rastrear los cambios de un filer en las notas a pie de página durante los periodos de informe y compartir consultas con otros usuarios.
n iView aprovecha el Visor XBRL en línea, de código abierto, gratuito y público. iView incluye varios filtros y capacidades de consulta, como la identificación de divulgaciones con etiquetas personalizadas (es decir, los filers crean etiquetas en lugar de usar etiquetas estándar) y la ordenación de datos legibles por máquina por escala (por ejemplo, cantidades en miles, millones o miles de millones). iView también ofrece gráficos de series temporales y análisis de referencia para valores numéricos y seguimiento de cambios en las divulgaciones narrativas.
Usos actuales de datos legibles por máquina en la división
El personal de la División de Finanzas de Empresas («Finanzas Corporativas») utiliza datos legibles por máquina de diversas maneras:
n El personal de Finanzas Corporativas utiliza datos legibles por máquina para ayudar a identificar a los emisores que están sujetos a los requisitos de divulgación y presentación de, y potencialmente sujetos a una prohibición de comercio bajo la Ley de Holding de Sociedades Extranjeras («Comisión Identificó a Emisores»). Específicamente, el personal utiliza datos en los Formularios 10-K, 20-F y 40-F que identifican al auditor (o auditores) que proporcionaron opiniones relacionadas con los estados financieros presentados en el informe anual del emisor, el lugar donde se emitió el informe del auditor y el número de identificación de la Junta de Supervisión Contable de Empresas Públicas («PCAOB») de la(s) firma(s) o sucursal(es) de auditoría que proporcionan la(s) opinión(es).
n El personal de Finanzas Corporativas utiliza varios datos legibles por máquina que aparecen en las portadas de los informes anuales de los registrados (Formularios 10-K, 20-F y 40-F) para identificar, contar, clasificar, comparar y analizar a los registrados y sus divulgaciones (por ejemplo, para identificar más fácilmente y con mayor precisión a los emisores que están listados en una bolsa específica o que se han identificado como emisores conocidos y experimentados).
n El personal de Finanzas Corporativas y el personal de la División de Análisis Económico y de Riesgos («DERA») revisan la información legible de los estados financieros legibles por máquina contenida en los documentos presentados bajo las normas de la Comisión. En relación con estas revisiones, el personal ha enviado cartas de comentarios a algunos emisores individuales sobre los requisitos de etiquetado Inline XBRL. El personal también ha utilizado sus hallazgos para publicar observaciones sobre la calidad de los datos y análisis de etiquetas personalizadas. El 7 de septiembre de 2023, Finanzas de la Corporación publicó una carta modelo a las empresas respecto a sus divulgaciones sobre XBRL. La carta incluía comentarios modelo que, dependiendo de los hechos y circunstancias particulares, y el tipo de presentación bajo revisión, el personal de Finanzas Corporativas puede emitir a ciertas empresas.
n El personal de Finanzas de la Corporación utiliza datos legibles por máquina para realizar evaluaciones preliminares de cumplimiento con los requisitos de divulgación de pago frente a desempeño de la Comisión. El personal de la División de Gestión de Inversiones («Gestión de Inversiones») también utiliza datos legibles por máquina de diversas maneras:
n El personal de Gestión de Inversiones utiliza datos legibles por máquina para las divulgaciones de fondos para detectar fácilmente errores e inconsistencias en las presentaciones y para identificar fondos con características o divulgaciones particulares, así como fondos con ciertas participaciones, exposiciones o parámetros de riesgo. La capacidad de escanear en toda la industria fondos con ciertas divulgaciones y características mejora el programa de revisión de divulgaciones de Gestión de Inversiones, informa las recomendaciones del personal para la elaboración de normas de la Comisión y otras iniciativas políticas, y apoya la coordinación del personal con otras agencias federales.
n El análisis de datos estructurados también puede permitir que el personal de Gestión de Inversiones identifique mejor errores en los datos de fondos y asesores. Por ejemplo, cuando el personal de Gestión de Inversiones identificó errores comunes como resultado del uso de datos estructurados por parte de Gestión de Inversiones, el personal publicó información que destacaba problemas comunes de etiquetado para facilitar una divulgación más precisa de los fondos. El personal de Gestión de Inversiones también analiza los datos estructurados proporcionados por los asesores de inversión en el Formulario ADV para escanear en toda la industria en busca de asesores con ciertas divulgaciones y características, informar las recomendaciones del personal para la elaboración de normas de la Comisión y otras iniciativas políticas, y apoyar la coordinación del personal con otras agencias federales.
n El personal de Gestión de Inversiones también ha utilizado información legible por máquina sobre las tenencias de fondos, entre otros datos, para evaluar el cumplimiento de los fondos con las leyes federales de valores e identificar tendencias y riesgos que enfrenta la industria de fondos. Esta información puede compartirse con las Divisiones de Exámenes y/o Cumplimiento cuando sugiera incumplimiento de la ley u otros riesgos elevados.
Otras divisiones y oficinas utilizan datos legibles por máquina de manera similar:
n El personal de la Oficina del jefe de Contabilidad («OCA») utiliza las aplicaciones analíticas de la Comisión, incluyendo FSQV, iView y otras, para realizar búsquedas basadas en palabras clave y etiquetado XBRL. El personal de la OCA utiliza los resultados de estas búsquedas para realizar investigaciones para consultas contables, recopilación de información relevante para proyectos de establecimiento de normas contables y solicitudes de otros reguladores, así como preparación de respuestas a solicitudes específicas de datos sobre la aplicación de principios contables por parte de los registrados. El personal de la OCA también utiliza los resultados para investigar la identificación de auditores independientes concentrados en sectores específicos, identificar emisores sujetos a la Ley de Responsabilidad de Sociedades Extranjeras y apoyar la Aplicación en asuntos relacionados con auditores.
n Adoptados en 2021, los requisitos de etiquetado relacionados con la tasa de presentación permitirán a EDGAR determinar automáticamente en muchos casos si los cálculos de tasas de presentación del registrado se han realizado correctamente. Las presentaciones que utilicen la herramienta opcional de etiquetado de tarifas de la SEC y las presentaciones de prueba que no superen pruebas específicas de validación serán señaladas antes de que se presente la presentación en vivo correspondiente. Esto permitirá a los presentadores corregir cualquier error en el cálculo de la tasa de presentación sin tener que esperar a que el personal de la Comisión verifique los cálculos manualmente, y sin tener que revisar posteriormente un documento ya presentado y ajustar las tasas debidas por un cálculo erróneo.
Uso público de los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
La sección 5825(b)(2)(1) de la FDTA exige un informe sobre el «público…» uso de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas.» Los usuarios de divulgaciones corporativas legibles por máquina incluyen inversores institucionales, gestores de activos, emisores, analistas financieros y firmas de investigación, inversores individuales, agregadores de datos, la prensa financiera, otros reguladores, y académicos. Por ejemplo, estudios académicos indican que la implementación de los requisitos de datos XBRL parece estar correlacionada con una mayor precisión en las previsiones por parte de los analistas financieros. Además, académicos financieros han utilizado datos de XBRL para estudiar temas como la complejidad en la información financiera y las estructuras de votación de doble clase. Además, miembros del personal de la Junta de Normas de Contabilidad Financiera («FASB») han utilizado datos de XBRL para completar más de 200 proyectos de investigación en los últimos años. Los usuarios públicos obtienen datos de XBRL descargándolos de documentos individuales de la Comisión y de conjuntos de datos agregados que el personal recopila a partir de cada presentación y realiza disponible en la página web de la Comisión.
Los analistas financieros y la prensa también utilizan datos de las presentaciones de la Comisión que están en XML, como datos del Formulario 13F (informes trimestrales de participaciones en acciones presentados por grandes gestores institucionales de inversión). Por ejemplo, desde agosto de 2022 (cuando los conjuntos de datos del Formulario 13F estuvieron disponibles), se han realizado más de 2.088.000 descargas de conjuntos de datos del Formulario 13F.
Conclusión
Las directivas de la FDTA coinciden con los esfuerzos internos de la Comisión y el personal65 para mejorar la gestión y el uso de los datos en toda la agencia, en consonancia con otras directivas legales, así como con los objetivos estratégicos generales para trabajar de forma más eficiente