La Ley de Transparencia de Divulgación Financiera (FDTA) recientemente aprobada requiere que la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) y otros reguladores adopten estándares de datos para, entre otras cosas, la recopilación y el informe de datos municipales. Aunque la ley se aprobó en diciembre de 2022, los detalles de implementación aún están en proceso.
En un discurso reciente, la comisionada de la SEC, Hester Pierce, describió cuatro principios que, en su opinión, deberían guiar a la SEC y a otros reguladores en la implementación de la FDTA (y los proyectos de datos estructurados en general) para garantizar que equilibre efectivamente los beneficios con la carga y los costos.
En primer lugar, en general, cree que los reguladores deberían tener una visión de implementación estratégica para los datos estructurados. Esto significa comprender dónde son más útiles los requisitos de datos estructurados e implementar los requisitos en consecuencia. Además, los reguladores deben tener un plan general que priorice dónde los datos estructurados pueden producir la mayor cantidad de beneficios, incluidas iniciativas para mejorar la utilidad de los datos estructurados para los inversores.
En segundo lugar, las preocupaciones sobre costos deben tomarse en serio y los reguladores deben considerar y sopesar los costos y beneficios al imponer requisitos de datos estructurados. Pierce señala que es particularmente importante ser sensible a los costos que enfrentan los emisores municipales, que a menudo tienen limitaciones presupuestarias. La SEC también podría explorar períodos de incorporación factibles y adaptaciones para entidades más pequeñas.
En tercer lugar, Pierce advierte que los reguladores deberían limitar la necesidad de obtener más datos, teniendo cuidado de no solicitar nuevas recopilaciones de datos que no respondan a una necesidad reglamentaria legítima.
Finalmente, Pierce argumenta que la SEC debe preservar la flexibilidad frente a la tecnología cambiante para garantizar que las reglas no se conviertan en algo que podría volverse obsoleto.
Pierce también señala que las reglas legibles por máquina podrían ser el próximo horizonte, y que las reglas ejecutables por máquina podrían ser la clave para automatizar el cumplimiento en el futuro. {Ed, estamos de acuerdo, ¡se llama taxonomía XBRL!}
Si bien existen algunas preocupaciones en torno a la implementación de datos estructurados en las presentaciones municipales ante la FDTA, los beneficios son claros. Al adoptar un enfoque estratégico, tener en cuenta los riesgos y garantizar que se consulte a los participantes del mercado durante la implementación, la SEC y otros reguladores pueden trabajar para garantizar que la FDTA brinde los beneficios previstos a los inversores, los ciudadanos y la industria financiera.
Escapar del pantano de datos: comentarios antes de la cumbre de datos RegTech 2023
Washington DC
Gracias Craig [Clay] por esa presentación. Permítanme comenzar recordándoles que mis puntos de vista son míos y no necesariamente los de la Comisión de Bolsa y Valores («SEC») o mis compañeros Comisionados. Me intrigó cuando el ex comisionado Luis Aguilar extendió una invitación para hablar en la cumbre de datos RegTech 2023 de hoy. Para mí es importante modernizar la forma en que recopilamos, analizamos y facilitamos el uso de datos por parte del público, y es probable que esta Cumbre sea animada dada la aprobación el año pasado de la Ley de Transparencia de Datos Financieros («FDTA»).
El Comisionado Aguilar sirvió en la SEC de 2008 a 2015. Entre sus muchas contribuciones, al final de su mandato ofreció consejos para futuros comisionados. Después de todo, como señaló, “no existe un manual de capacitación sobre cómo hacer el trabajo de un Comisionado”. Su consejo, que todavía encuentro útil después de cinco años en el trabajo, incluye una advertencia para mantenerse conectado con personas fuera de Washington, DC, y una advertencia de que “si no se siente muy ocupado, o inundado con trabajo—algo anda mal.” Puedo garantizarle, comisionado, que me siento abrumado, pero no demasiado abrumado para escuchar a personas fuera del pantano.
El comisionado Aguilar también aconsejó que “cuando se trata de tomar decisiones, un comisionado de la SEC debe tener cuidado de simplemente aceptar el statu quo. Los mercados de valores se encuentran en un estado de evolución casi constante, lo que exige un grado de apertura mental y adaptabilidad”. Esta necesidad de flexibilidad se extiende a la interacción con la tecnología de regulación, denominada “RegTech”. A medida que estamos inundados con más y más datos, necesitamos nuevas herramientas para recibirlos, almacenarlos, procesarlos, analizarlos y, cuando corresponda, publicarlos. La nueva tecnología también puede ayudarnos a aliviar la carga de cumplimiento de las entidades reguladas.
Los datos estructurados, «datos que se dividen en partes estandarizadas que son identificables y accesibles tanto para humanos como para computadoras», es una herramienta de RegTech. La SEC ha incorporado datos estructurados en su libro de reglas durante años. El ritmo se ha acelerado recientemente y muchas reglamentaciones ahora incorporan datos estructurados. El personal de la SEC, particularmente dentro de nuestra División de Análisis Económico y de Riesgos («DERA»), ha adoptado los datos estructurados con entusiasmo. Difícilmente me atrevo a admitir en esta multitud, pero no siempre he compartido el entusiasmo.
Particularmente ahora que la promulgación de la FDTA por parte del Congreso consolida los datos estructurados en nuestras reglas, estoy pensando más profundamente en estos temas en el espíritu del consejo del Comisionado Aguilar de tener una mente abierta. Como todos saben, la FDTA requiere que las agencias reguladoras financieras, incluida la SEC, participen en la elaboración conjunta de normas para adoptar estándares de datos comunes para la recopilación y el informe de información. Sigo creyendo que existen peligros potenciales al requerir datos estructurados, y creo que incluso ahora que la FDTA es ley, siguen siendo relevantes: estas preocupaciones incluyen el costo de crear datos estructurados, especialmente para entidades más pequeñas; la utilidad de los datos estructurados al público; los peligros de incrustar en reglas tecnología que inevitablemente se vuelve obsoleta; y el resultado probable de facilitar que el gobierno procese datos, que es aumentar el apetito por recopilar cada vez más datos. Ignorar o minimizar estos peligros potenciales podría aumentar los costos y reducir los beneficios de las divulgaciones de datos estructurados. Podría hacerlos menos útiles y más gravosos, al tiempo que generaría resistencias a futuros intentos de incorporar los avances tecnológicos a nuestro marco regulatorio. Con el espíritu de iniciar una conversación para asegurar un mejor resultado, me gustaría ofrecer cuatro principios que deberían guiar a la SEC y otros reguladores a través del proceso de implementación de la FDTA. al mismo tiempo que genera resistencia a futuros intentos de incorporar avances tecnológicos a nuestro marco regulatorio. Con el espíritu de iniciar una conversación para asegurar un mejor resultado, me gustaría ofrecer cuatro principios que deberían guiar a la SEC y otros reguladores a través del proceso de implementación de la FDTA. al mismo tiempo que genera resistencia a futuros intentos de incorporar avances tecnológicos a nuestro marco regulatorio. Con el espíritu de iniciar una conversación para asegurar un mejor resultado, me gustaría ofrecer cuatro principios que deberían guiar a la SEC y otros reguladores a través del proceso de implementación de la FDTA.
- Tener una Visión de Implementación Estratégica.
Primero, los reguladores deben tener una visión estratégica para los datos estructurados. Una visión estratégica requiere que los reguladores entiendan dónde serían más útiles los requisitos de datos estructurados y que implementen los requisitos en consecuencia. Mi colega, el comisionado Mark Uyeda, es mi inspiración aquí: recientemente planteó preguntas sobre el enfoque gradual de la SEC para integrar datos estructurados en nuestras reglas y, en cambio, pidió una implementación más reflexiva de los requisitos de datos estructurados y un «plan general», con miras a donde estos requisitos serían más beneficiosos. Comprender dónde los mandatos de datos estructurados producen los mayores beneficios, y dónde los datos serían de poca ayuda, facilita una mejor priorización. Por ejemplo, los reguladores podrían reconocer que para las presentaciones reglamentarias que los reguladores humanos revisan sin la ayuda de la tecnología y que no están disponibles para el público, el etiquetado puede no ser una prioridad.
Un enfoque estratégico para la implementación también debe incluir iniciativas para mejorar la utilidad y relevancia de los datos estructurados para todos los inversores. Es más probable que las personas utilicen archivos de datos estructurados si son precisos y comparables. Las tasas de error en las presentaciones estructuradas parecen estar disminuyendo, pero los reguladores deberían continuar trabajando con los declarantes para aumentar la precisión. Los reguladores deben resistir el uso excesivo de etiquetas personalizadas, lo que podría socavar la comparabilidad de las presentaciones regulatorias, pero tampoco insistir en las etiquetas estandarizadas cuando su uso dañaría la precisión de los datos al ocultar las distinciones esenciales. El hecho de que los datos estandarizados parezcan ser «comparables» entre empresas no significa que los datos informados por diferentes empresas sean realmente comparables; por otro lado, las etiquetas personalizadas de entidades reguladas situadas de manera similar pueden enmascarar esas similitudes. La implementación de FDTA debe evitar ambos extremos.
La FDTA ofrece suficiente flexibilidad en la implementación de estándares de datos para adaptarse a un enfoque estratégico. La FDTA, por ejemplo, en varios lugares, reconoce la necesidad de escalar los requisitos y minimizar las interrupciones. La FDTA no se centra simplemente en que las agencias produzcan datos estructurados, sino en producir datos que sean útiles para los inversores y la Comisión.
- Tome en serio las preocupaciones sobre los costos.
En segundo lugar, los reguladores deben tomar en serio los costos. En su entusiasmo por los beneficios que pueden traer los datos estructurados, los defensores a veces suenan como si descartaran las preocupaciones por los costos. Los reguladores deben considerar tanto los costos esperados como los beneficios esperados al considerar si imponer requisitos de datos estructurados y cómo hacerlo. La regulación integral a nivel federal y, a veces, a nivel estatal puede imponer cargas significativas a las empresas financieras, especialmente a las más pequeñas. Las entidades reguladas por la SEC, en particular, se enfrentan a una avalancha de nuevas normas de la SEC durante los próximos años. Sin embargo, el efecto acumulativo de los mandatos individuales que los reguladores creían que impondrían solo costos mínimos puede ser pesado.
Los requisitos de datos estructurados no son diferentes. Incluso si asumimos que todos los beneficios promocionados por los defensores de los datos estructurados se materializarán, debemos considerar detenidamente si esos beneficios valen los costos que asumirán las empresas y el efecto potencial sobre la competencia entre las empresas reguladas si esos costos resultan demasiado altos, nuevamente en particular para firmas más pequeñas. Los costos parecerán especialmente onerosos para las empresas que implementan mandatos de datos estructurados si no ven los beneficios correspondientes. Las tarifas para el identificador de entidad legal requerido pueden ser bajas, pero es probable que otros costos de implementación sean mucho más sustanciales, más difíciles de medir, dependientes de la granularidad de los requisitos de etiquetado y altamente variables entre los declarantes. Las estimaciones comúnmente utilizadas como evidencia que muestra el bajo costo de informar datos en forma estructurada generalmente se relacionan con estados financieros, que pueden no ser representativos de los costos de usar datos estructurados para cumplir con los diversos requisitos de información de la Comisión. Considere, por ejemplo, una regla reciente de la SEC que requiere que las empresas de desarrollo comercial etiqueten la información de los estados financieros, ciertos elementos de divulgación del prospecto y la información de la portada del Formulario N-2 utilizando Inline XBRL, cuyo costo estimado fue de aproximadamente $161 179 por empresa de desarrollo comercial. por año. Para un fondo cerrado para etiquetar en formato Inline XBRL ciertos elementos de divulgación del prospecto e información de la portada del Formulario N-2, estimamos un costo de $8,855 por año.
Los reguladores deben ser particularmente sensibles a los costos que enfrentan los emisores municipales. Dentro de esta categoría se encuentra una amplia diversidad de emisores, muchos de los cuales son muy pequeños, tienen un presupuesto limitado y emiten bonos con poca frecuencia. Los defensores de los datos estructurados para los emisores municipales argumentan que los datos estructurados podrían ser un «requisito previo para un mercado de valores municipal eficiente, que beneficiará tanto a los emisores como a los inversores». Sin embargo, el marco regulatorio inusual para los valores municipales plantea dudas sobre si los mandatos de datos estructurados de hecho aumentarán la transparencia en este mercado. Quedan preguntas críticas sobre cómo será la implementación de los valores municipales. La FDTA requiere que la Comisión «adopte estándares de datos para la información enviada a la» MSRB, pero gran parte de los datos informados por los emisores municipales se proporcionan de forma voluntaria. En consecuencia, una implementación fallida de la FDTA podría hacer que las entidades municipales reduzcan estas presentaciones voluntarias o eviten los costos de informar datos estructurados. Si los costos son lo suficientemente altos, los emisores municipales podrían salir por completo de los mercados de valores y recaudar dinero de otras maneras. A medida que avanzamos hacia la implementación, debemos prestar mucha atención a las experiencias de los gobiernos locales de todo el país. Por ejemplo, Florida implementó recientemente un mandato de datos estructurados para los estados financieros de los emisores municipales. Espero escuchar si los costos de este esfuerzo fueron generalmente consistentes con algunas de las estimaciones de costos que han aparecido en los últimos meses. Deberíamos tomarnos en serio la directiva de la FDTA de “consultar a los participantes del mercado” al adoptar estándares de datos para valores municipales.
Por varias razones, espero que los costos no sean una preocupación importante en la mayoría de los casos. Primero, los costos de datos estructurados parecen haber disminuido con el tiempo. Si esa tendencia continúa, podría hacer que los costos sean menos urgentes para las entidades más pequeñas. Las herramientas que hacen que el archivo de datos estructurados sea más barato, más fluido y menos propenso a errores también ayudarán. Por ejemplo, cambiar a Inline XBRL impone costos iniciales de archivador, pero elimina la necesidad de preparar dos versiones de documentos, una para humanos y otra para máquinas. Los formularios web rellenables que requieren que el declarante no tenga ninguna experiencia técnica particular ni que contrate a un proveedor de servicios de datos estructurados de terceros pueden reducir significativamente los costos del declarante.
En segundo lugar, las empresas pueden encontrar que el costo inicial de integrar Inline XBRL en las operaciones reduce los costos de cumplimiento a largo plazo, ayuda a los gerentes a monitorear las operaciones de la empresa y facilita el análisis de los datos de la empresa y la contraparte. Responder a las demandas regulatorias de datos puede ser más fácil para las empresas con datos estructurados. En ese sentido, la FDTA prevé un futuro en el que las empresas ya no tendrán que presentar los mismos datos a diferentes reguladores en diferentes formularios. Además, como ha señalado mi colega, la comisionada Caroline Crenshaw, las pequeñas empresas que realizan presentaciones estructuradas pueden disfrutar de una mayor cobertura de analistas y menores costos de capital.
En tercer lugar, la FDTA conserva explícitamente la autoridad de «adaptación» preexistente de la SEC (y otras agencias) y, en varios lugares, autoriza a los reguladores a «escalar los requisitos de información de datos» y «minimizar los cambios perjudiciales para las personas afectadas por esas reglas». Además, según la FDTA, la SEC solo necesita adoptar los estándares de datos en la medida en que sea «factible» y «practicable». Basándose en esta autoridad, la SEC debe explorar períodos de incorporación gradual extendidos, exenciones permanentes para ciertas entidades o presentaciones, u otras adaptaciones apropiadas, particularmente para entidades más pequeñas, incluidos los emisores municipales que se encuentren por debajo de un umbral específico.
- Limite adecuadamente la necesidad de obtener más datos.
En tercer lugar, los reguladores deben limitar su apetito por los datos. La recopilación de montones de datos sin una necesidad regulatoria clara socava la legitimidad regulatoria. El objetivo debe ser recopilar solo los datos que los reguladores necesitan para realizar sus misiones legales limitadas, no todos los datos o incluso todos los datos que podrían ser útiles algún día.
A medida que los datos se vuelven más baratos y fáciles de recopilar, almacenar y analizar, los reguladores tienden a querer más. Los mandatos de datos estructurados, por lo tanto, pueden parecer una gran oportunidad para exigir más datos de las entidades reguladas. Después de todo, si se hace bien, una vez que las empresas integren el etiquetado de datos en sus operaciones, la producción de datos requerirá solo el clic de un botón, o tal vez ni siquiera tanto esfuerzo. Además, debido a que los datos son electrónicos, los reguladores ya no tropezarán con cajas en los pasillos como solían hacer, por lo que el costo de nuestra parte también será bajo. Y las nuevas herramientas de análisis de datos permiten a los reguladores analizar los datos de manera más eficiente. Una mejor tecnología para recopilar, almacenar y analizar datos no debe convertirse en una licencia para apetitos regulatorios sin restricciones. La FDTA, tal vez reflejando el reconocimiento de esta preocupación por parte del Congreso, no autorizó nuevas recopilaciones de datos, sino que se concentró en hacer que la recopilación de datos existente fuera más eficiente. Incluso si el punto de datos existe y podemos solicitarlo, almacenarlo y procesarlo fácilmente, debemos solicitarlo solo si tenemos una necesidad regulatoria legítima para ello y recopilar la información no sería inapropiado de otro modo.
- Manténgase al día con las tecnologías cambiantes.
Finalmente, los reguladores deben especificar estándares de una manera que preserve la flexibilidad frente a la tecnología que cambia rápidamente. Las reglas son difíciles de escribir y aún más difíciles de reescribir una vez que están escritas. Las reglas de múltiples agencias pueden ser particularmente inflexibles porque las agencias tienen que actuar en concierto. La experiencia nos enseña que incorporar requisitos tecnológicos específicos en el texto de la regla puede cargar a las entidades registradas con cargas innecesarias a medida que cambia la tecnología. Se encuentran en la necesidad de mantener el sistema obligatorio pero obsoleto junto con un sistema nuevo y superior que no cumple con nuestros requisitos reglamentarios de hace décadas. Hasta hace muy poco, por ejemplo, los agentes de bolsa mantenían una tecnología de escritura única, lectura múltiple, también conocida como WORM, para cumplir con nuestras reglas de mantenimiento de registros junto con la tecnología real, sistema de mantenimiento de registros que utilizaron con fines operativos y para responder a las solicitudes de registros reglamentarios. Cuando escribimos reglas, puede que nos resulte difícil imaginar una tecnología superior a la que está comúnmente disponible en ese momento; después de todo, la mayoría de los reguladores financieros no son tecnólogos. Pero la experiencia nos muestra que nuestras reglas generalmente son mucho más duraderas que la tecnología que exigen. Apenas el mes pasado, finalmente propusimos hacer la transición de muchas presentaciones de agentes de bolsa de papel a formatos electrónicos, un cambio que probablemente parecía obvio e inevitable durante casi dos décadas.
¿Por qué los estándares de datos estructurados deberían ser diferentes? Ya hemos visto una evolución en los estándares ampliamente aceptados a lo largo del tiempo, ya que el Lenguaje de informes comerciales extensible («XBRL») ha dado paso a Inline XBRL. Los reguladores deben tener en cuenta esta experiencia al formular estándares de datos estructurados, lo que puede significar buscar formas de evitar la incorporación de cualquier tecnología de datos estructurados en particular en nuestras reglas. Una forma de hacer esto puede ser establecer objetivos amplios, por ejemplo, que las presentaciones deben ser legibles por humanos y máquinas, interoperables y no patentadas, en la regulación y guardar las especificaciones técnicas para los manuales de presentación.
Es posible que la FDTA no nos permita este grado de flexibilidad y, en la medida en que los estándares cambiantes impongan costos a los participantes del mercado, puede ser más prudente proceder a través de la elaboración de reglas mediante notificación y comentarios. Otra posibilidad puede ser especificar estándares de informes en una sección independiente de nuestras reglas, lo que podría facilitar que la Comisión y otros reguladores financieros realicen actualizaciones según lo justifiquen los cambios tecnológicos.
- Mirando hacia el futuro
Permítanme cerrar mirando más allá de la FDTA a lo que podría deparar el futuro. A medida que los reguladores imponen requisitos de etiquetado a las entidades reguladas, deben explorar cómo podrían usar datos estructurados para hacer que sus propias reglas sean más fáciles de encontrar, analizar y seguir para las entidades. Las reglas legibles por máquina son una forma de facilitar el cumplimiento normativo. Algunos comentaristas también han abordado la posibilidad de reglas ejecutables por máquina, que las empresas teóricamente podrían usar para automatizar el cumplimiento. Con el libro de reglas codificado en el sistema operativo de una empresa, el sistema, por ejemplo, podría producir de forma automática y precisa una divulgación requerida. Uno podría incluso imaginar a algunos gobiernos dando un paso distópico más allá y enviando requisitos sustantivos a través de un código de software directamente a los sistemas informáticos de una empresa. Tal visión puede no parecer muy lejana de algunas de las propuestas actuales de la SEC, que parecen tener la intención de desplazar el juicio de los participantes del mercado privado, pero las reglas legibles por máquina están más en línea con mi enfoque de gobierno limitado.
Si bien la SEC no ha tomado medidas concretas para hacer que su libro de reglas sea legible por máquina, una de las organizaciones reguladoras con las que trabaja la SEC sí lo ha hecho. El año pasado, la Autoridad Reguladora de la Industria Financiera («FINRA») comenzó a desarrollar un libro de reglas legible por máquina que tiene como objetivo mejorar el cumplimiento firme, mejorar la gestión de riesgos y reducir los costos. FINRA creó una taxonomía de datos para términos y conceptos comunes en las reglas e incorporó la taxonomía en sus cuarenta reglas vistas con más frecuencia. Aunque su paso inicial fue de alcance limitado, despertó interés. Otros reguladores han llevado a cabo experimentos similares con reglas legibles por máquina.
La SEC podría seguir el ejemplo de sus hermanas reguladoras e intentar integrar reglas legibles por máquina en su libro de reglas, pero existen algunos obstáculos. Luchamos por escribir nuestras reglas en un lenguaje sencillo; ¿podríamos reducirlos con éxito a taxonomías? ¿Se volverían las reglas menos basadas en principios y más prescriptivas para que fueran más fáciles de etiquetar? Para empezar a rodar la pelota, podríamos tomar pasos más graduales, como etiquetar cartas de no acción y cartas de comentarios en las presentaciones.
- Conclusión
El consejo del comisionado Aguilar para los futuros comisionados incluyó una advertencia de “elegir sabiamente sus compromisos para hablar”. Elegí sabiamente hablar con un grupo de personas tan comprometidas con los datos regulatorios de alta calidad. El comisionado Aguilar aconsejó: “Haga su debida diligencia y escuche a todas las partes, en particular a aquellas cuyas opiniones pueden no coincidir con las suyas. Te volverás más informado (y más sabio)”. Espero escuchar de usted, especialmente en asuntos en los que no estamos de acuerdo.