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Mejorando XBRL para el modelado de datos

¿Cómo se puede mejorar XBRL para ayudar a los autores de taxonomías para sistemas de informes de gran tamaño?

Un artículo reciente identificó el potencial de conflicto entre los enfoques de modelado de XBRL y la Metodología de Puntos de Datos (DPM). Sin embargo, ninguna discusión estaría completa sin revisar por qué la Autoridad Bancaria Europea (EBA) y la Autoridad Europea de Seguros y Pensiones Ocupacionales (EIOPA) optaron por utilizar DPM y luego traducir a una taxonomía XBRL, en lugar de comenzar con XBRL en primer lugar.

¿Fue una falta de funciones en XBRL, fue una falta de comprensión o simplemente una falta de herramientas? Este artículo sostiene que todavía faltan algunas características, muchas de las cuales están en el plan de trabajo del Modelo de Información Abierto (OIM) de XBRL International. pero aún no se han abordado algunos temas como el «control de versiones».

La otra idea clave es que no parece haber ningún incentivo para que los proveedores de software creen el tipo de herramientas de modelado de datos que necesitan los grandes autores de taxonomías XBRL.

Al revisar los requisitos clave de los grandes marcos de presentación de informes, como los de EBA CRD y EIOPA Solvency, este documento evalúa el estado de las especificaciones XBRL para cumplirlos y permitir que XBRL proporcione capacidades de gestión de datos maestros para los marcos de presentación de informes.

Se puede encontrar una versión PDF en — www.ubpartner.com

Los beneficios y problemas de XBRL

Las especificaciones XBRL están diseñadas para dar soporte a un conjunto diverso de aplicaciones de generación de informes de información empresarial en todo el mundo. Actualmente existen más de doscientos marcos de generación de informes XBRL importantes creados en torno a este estándar abierto, existe una gran comunidad de expertos y una gama cada vez mayor de proveedores de software.

Una de las fortalezas de los estándares XBRL, aparte del núcleo común, es su independencia entre sí, lo que permite a los diseñadores de taxonomías XBRL elegir las especificaciones que desean utilizar. Sin embargo, su debilidad es que el desarrollo como especificaciones independientes significa que hay poca interoperación entre ellas.

Esto es particularmente notorio para los desarrolladores de grandes marcos de generación de informes. Para ayudar a entender cuáles son los problemas específicos, vale la pena revisar los comentarios de la EBA durante sus recientes presentaciones sobre DPM 2.0, también conocido como «DPM Refit». La EBA presentó un caso para profundizar el uso de DPM frente a un enfoque XBRL más estandarizado. La diapositiva siguiente es un ejemplo de cómo comparan su DPM con XBRL.

Creemos que muchas de las observaciones de la EBA están sesgadas debido a su decisión de basar su sistema interno de almacenamiento de datos en DPM. Responderíamos en nombre de la comunidad XBRL que:

  • La taxonomía XBRL producida por las herramientas DPM no proporciona una guía semántica obvia para las definiciones, ya que está compuesta por unos pocos conceptos de alto nivel y desglosada en numerosas dimensiones; por ejemplo, existe globalmente un concepto para «activos», mientras que la taxonomía IFRS tiene muchos tipos. de activos que son subconjuntos del concepto más amplio. La taxonomía de la Directiva sobre riesgo de crédito (CRD) de la ABE es el llamado «modelo altamente dimensional». Bueno para las computadoras, pero deficiente para ayudar a la comprensión del lector, lo cual es importante para transmitir requisitos en sistemas de informes heterogéneos.
  • El proceso DPM también genera numerosas reglas de bajo nivel para comprobar la calidad de los datos, en lugar de una regla semántica de alto nivel, como «todos los totales deben sumar». Comprobar la coherencia de un volumen tan grande de reglas DPM de bajo nivel (alrededor de 8.000) de forma automatizada es algo dudoso.
  • Muchas de las diferencias citadas en la diapositiva de la EBA están relacionadas con la implementación específica, por lo que cuestiones como la integración y los identificadores invariantes solo existen según el punto de vista del observador.

Sin embargo, el problema del «versionado» es real. XBRL incluye una versión superficial y pautas de mejores prácticas para documentar las diferencias entre versiones, pero nada más. En contra de esto, la afirmación de la EBA de que DPM apoya la «historización» de conceptos se basa en su implementación patentada de DPM. Si XBRL va a proporcionar alguna forma de ‘gestión de datos maestros’ para grandes marcos de informes, entonces el control de versiones es una característica crítica. Sin embargo, vale la pena señalar que el intercambio de datos tiene requisitos de versiones diferentes a los de los sistemas de análisis de datos, como se analiza con más detalle más adelante, pero el requisito es importante para todos los sistemas XBRL.

La EBA también tiene previsto adoptar el nuevo modelo de información abierta (OIM) de XBRL y, en particular, el formato xBRL-CSV para los envíos con el fin de reducir el tamaño de los archivos de los informes. Sin embargo, una vez más, en lugar de centrarse en mejorar el diseño y el potencial de rendimiento de XBRL, ha optado por utilizar una estructura CSV que utiliza explícitamente el «DPM-ID», una construcción del sistema de almacenamiento de datos de la EBA que está semánticamente «vacío» y no proporciona ninguna ayuda para optimizar el procesamiento de XBRL. Para obtener más información sobre este enfoque y por qué creemos que es una mala idea, consulte el artículo anterior «DPM vs XBRL».

Entonces, hoy en día, si la EBA comenzara de nuevo, la gran pregunta sería: «¿Seguirían usando DPM para definir el modelo de los datos a recopilar o usarían XBRL?».

Nuestra opinión es que la EBA todavía encontraría una falta de herramientas de «desarrollo de taxonomía» con las que construir un «buen» modelo semántico que sea fácil de mantener. Creemos que la iniciativa OIM es un gran paso en la dirección correcta, pero las especificaciones XBRL independientes aún obstaculizan el proceso. Las siguientes secciones revisan los detalles de OIM y hacia dónde se dirigen, además de algunas recomendaciones para mejorar las capacidades de modelado XBRL.

Por ahora, el DPM funciona para la EBA y la EIOPA como un mecanismo útil para sus sistemas internos (podrían utilizar mejor XBRL, pero eso es para más adelante). El verdadero problema que la EBA revela a la comunidad XBRL es que definir marcos de información a gran escala en XBRL es un proceso en gran medida manual y complejo. Otros marcos de gran tamaño, como la taxonomía IFRS, experimentan problemas similares. Entonces, ¿qué se debe mejorar?

Estándares OIM y Future xBRL

El Modelo de Información Abierta (OIM, por sus siglas en inglés) es un esfuerzo estratégico de XBRL International para simplificar y modernizar aspectos importantes del Estándar XBRL mediante la definición de un modelo que represente el significado del estándar, sin referencia a una sintaxis específica, es decir, elimina la dependencia de XML. El OIM define formatos múltiples e intercambiables, que pueden ir modificándose con el tiempo.

  • xBRL-CSV: condensa los datos en un formato tabular muy compacto para permitir la recopilación de grandes cantidades de datos.
  • xBRL-JSON: proporciona datos XBRL en un formato más sencillo de procesar y presentar.
  • xBRL-XML: sigue admitiendo una amplia gama de requisitos de generación de informes.

Las habilidades y el esfuerzo para desarrollar reglas para validar los datos (fórmulas XBRL) han demostrado ser otra área de preocupación para los autores de taxonomías. El XBRL Standards Board (XSB) ha proporcionado recientemente un camino a seguir para las fórmulas XBRL en un mundo OIM:

  • Comenzando con Fórmula 2.0, que eliminará la sintaxis XPath y formalizará la especificación de XF, o Fórmula basada en texto, que proporciona la misma funcionalidad que la Fórmula XBRL, pero es más rápida de escribir y más fácil de leer.
  • Finalmente, el plan es desarrollar una nueva especificación que incluirá reglas tanto para la instancia XBRL como para la taxonomía, basándose en las nuevas especificaciones de taxonomía de OIM. Esto también implica un cambio de nombre a «Reglas XBRL 3.0» para reconocer su importancia.

De manera confusa para algunos, en XBRL existe otra manera de verificar relaciones simples de los datos proporcionados usando la especificación de Cálculo. Idealmente, esto debería proporcionar un mecanismo más simple para definir los principales ‘controles de calidad’ que se encuentran en los modelos de informes financieros, por ejemplo, roll-ups, roll-forward y agregaciones. La especificación de cálculo se está actualizando y el plan para la versión 2.0 incluye capacidades de agregación dimensional. La fórmula XBRL entonces solo se usaría para reglas más complejas, así como para validaciones estructurales.

La OIM mantendrá esta flexibilidad para los autores de taxonomías, pero aún deja preguntas como «¿Debería utilizar fórmulas o cálculos XBRL?»:

  • La EBA desarrolla la fórmula XBRL a partir de su notación DPM, que los usuarios empresariales definen como parte de sus plantillas de hojas de cálculo, pero no describe las relaciones inherentes en las tablas ni utiliza cálculos para sumar jerarquías básicas.
  • La taxonomía NIIF en la que se basa el ESEF de la Autoridad Europea de Gestión de Valores (ESMA) utiliza cálculos y fórmulas, pero no utiliza tablas. En marcos de ‘Informes abiertos’ como ESEF, el emisor desarrolla sus propias estructuras de tablas. Un modelado deficiente de estos significa que los cálculos a menudo se omiten o se incluyen solo parcialmente en la taxonomía, lo que genera numerosos problemas de calidad de los datos.

Entonces, ¿OIM llega lo suficientemente lejos? Creemos firmemente que es necesario que la comunidad XBRL reflexione un poco más sobre cómo los hipercubos, las tablas, los cálculos y las fórmulas pueden trabajar juntos para ayudar a ofrecer mejores modelos XBRL.

Gestión de grandes marcos de informes

Si se va a utilizar XBRL para modelar sistemas de recopilación a gran escala, entonces debemos volver a algunas de las cuestiones subyacentes planteadas por la EBA, la EIOPA y las ANC europeas, que no sólo implementan la recopilación de informes de la EBA y la EIOPA de miles de los bancos y empresas de seguros europeos, sino que también los amplían a los requisitos de presentación de informes locales.

Es un área muy amplia para cubrir, por lo que es mejor comenzar dividiendo los temas en subáreas más pequeñas:

  • Desarrollo y mantenimiento de taxonomía.
  • Versionado
  • Archivos grandes
  • Una gran cantidad de fórmulas XBRL complejas

Desarrollo y mantenimiento de taxonomía

El modelado de datos es, sin duda, la decisión más importante para un equipo de generación de informes de datos. Determina la arquitectura y el camino que seguirá el proyecto. El modelado de conjuntos de datos grandes y complejos siempre ha planteado a los diseñadores decisiones y problemas.

Las taxonomías XBRL de gran tamaño (diccionarios de datos) pueden hacer referencia a otras taxonomías XBRL (eXtensibles) como bloques de construcción y pueden separarse en numerosos puntos de entrada, cada uno de los cuales contiene múltiples definiciones de tabla o ELR, que facilitan el modelado de las partes individuales. Esto ayuda, pero no es suficiente para ayudar realmente a los diseñadores a desarrollar un modelo semántico «bueno» y de alto rendimiento y gestionarlo a lo largo del tiempo, ni incentiva a los desarrolladores a crear el tipo de herramientas que respaldarían a los diseñadores en este proceso, como.

  • La especificación de dimensiones XBRL se utiliza para definir hipercubos, mientras que las bases de vínculos de tabla pueden utilizar las dimensiones y pueden vincularse a hipercubos; sin embargo, cada base de vínculos de tabla debe especificarse de forma independiente, es decir, codificarse. Más código equivale a más desarrollo y más mantenimiento. ¿Por qué no existe la posibilidad de producir una especificación de base de vínculos de tabla directamente a partir del hipercubo de informes? Esto animaría a los diseñadores de taxonomías a pensar detenidamente en la estructura del hipercubo y las tablas.
  • La especificación Table Linkbase define una capa de presentación tabular para renderizado. Sin embargo, no proporciona ninguna ‘aritmética tabular’ simple, como totales de filas, totales de columnas o subtotales. Esta idea de ‘agregación dimensional’ se ha propuesto antes y ha resurgido en Cálculos 2.0. El diseñador podría usar el código de fórmula hoy en día, como lo muestra la EBA, pero si el proceso está automatizado y es parte del modelo subyacente, entonces se reduce el código y los diseñadores de taxonomía estarán más estructurados en sus diseños de tablas.
  • Los diseñadores están claramente interesados en los formatos xBRL-CSV y xBRL-JSON. Añadir algunas ideas simples para ayudar a crear y gestionar definiciones a lo largo del tiempo reduce el código y pone el foco en el modelo:
  • o Método para la generación directa de xBRL-CSV a partir de definiciones de tablas e hipercubos.
  • o Vinculación bidireccional de definiciones de Table Linkbase y xBRL-CSV.
  • o Representación directa de datos xBRL-CSV en tablas definidas por Table Linkbase.

Creemos que la incorporación de características tan simples garantiza que las especificaciones XBRL se vinculen entre sí de una manera más coherente y solidaria, es decir, que «reunifiquen» los módulos de especificación individuales. Podríamos llamar a esto «gestión maestra de informes», lo que sugiere una forma más estructurada y metódica de desarrollar una taxonomía, en lugar de utilizar una «mezcolanza» de diferentes herramientas.

Versionado

Con el tiempo, todos los marcos de presentación de informes se desarrollarán y cambiarán a medida que sea necesario actualizar los elementos, la arquitectura, las reglas y las especificaciones utilizadas. Desde una perspectiva XBRL, dos áreas han sido el foco del Grupo de Trabajo de Mejores Prácticas XBRL:

Para la mayoría de los proyectos XBRL que implican el intercambio de información empresarial, estos son suficientes. Aunque no existe ninguna especificación técnica que permita que el software actualice automáticamente los sistemas de la versión antigua a la nueva de la taxonomía.

La visión de la EBA sobre el ‘versionamiento’ es mucho más profunda. Quieren revisar cuándo se hizo referencia por primera vez a un «concepto» (punto de datos), cuándo se modificó y cuándo quedó obsoleto, además de saber quién realizó el cambio y por qué. Por lo tanto, su visión se acerca mucho más a la «Gestión de datos maestros», donde se recopilan metadatos sobre el modelo para que el modelo en sí pueda revisarse.

  • Cabe señalar que la EBA confunde las cosas cuando afirma que «… (XBRL) no puede manejar la evolución de un punto de datos entre versiones, lo que los hace inadecuados para los análisis de series temporales. Creemos que esto confunde los sistemas de recopilación con los sistemas de análisis. Los sistemas de análisis requieren un enfoque diferente, ya que los datos de origen llegan en muchos canales diferentes, deben transformarse y almacenarse de una manera específica para que sean eficientes para el análisis, como las series temporales. En los sistemas de recopilación, la cuestión es cómo facilitar a los remitentes saber qué datos recopilar, cómo comprobar su validez y cómo hacer que el proceso de transferencia sea eficiente. Estos dos objetivos pueden entrar en conflicto, por lo que la mayoría de las organizaciones dividen los dos sistemas.

Los beneficios para XBRL de un modelo de taxonomía más detallado y control de versiones de elementos son:

  • Proporcionar un método estandarizado para que los proveedores de XBRL actualicen los materiales asociados con una versión más nueva de la taxonomía ayudaría y reduciría significativamente los costos para los proveedores y, por lo tanto, para los usuarios.
  • Comprender cómo las definiciones y reglas de los datos han cambiado con el tiempo proporciona información importante para el análisis y la toma de decisiones operativas.

Es cuestionable qué tan importante es esto para la mayoría de los proyectos XBRL, pero para marcos de informes más complejos y más grandes, claramente ayudaría a su gestión. Una advertencia es que agregar ‘versiones’ a XBRL es una tarea grande y algo que necesitaría un ‘caso de uso’ de la vida real como guía.

Rendimiento de validación de grandes conjuntos de datos

Las preocupaciones sobre el tiempo de procesamiento de informes grandes siempre han estado presentes, pero el tamaño de lo que se define como un archivo de datos «grande» ha aumentado exponencialmente. Cualquier prueba de rendimiento dependerá del entorno en el que se ejecuta, es decir, si se le da al programa más memoria y más rendimiento de la CPU, debería ejecutarse más rápido. Por lo tanto, la pregunta debería reformularse como «¿Está funcionando de manera eficiente?» para que escale.

Cuando se analiza el rendimiento en grandes marcos de informes, como EBA CRD y EIOPA Solvency, los problemas aparecen principalmente con conjuntos de datos basados en registros, expresados como tablas «abiertas». Una tabla abierta es aquella en la que hay un número ilimitado de filas, columnas u hojas. El formato de registro o los datos transaccionales a menudo se organizan en una fila por registro, es decir, se agrupan en una fila múltiples hechos relacionados. En otras tablas, que contienen relativamente pocos puntos de datos agregados, el rendimiento siempre ha sido bueno para la mayoría de los procesadores XBRL.

La especificación xBRL-CSV se desarrolló específicamente para manejar los problemas resultantes de grandes conjuntos de datos basados en registros. En primer lugar, comprime los datos, por lo que los archivos de informes son más pequeños y más fáciles de transmitir. En segundo lugar, si la estructura CSV sigue el diseño de la tabla, es decir, según su «formato de registro», entonces los datos podrían leerse como filas, lo que proporciona una agrupación «natural» de los datos asociados, mejorando significativamente el rendimiento de las fórmulas XBRL en archivos grandes. mesas abiertas.

Esto proporciona una enorme mejora de rendimiento con respecto a xBRL-XML, donde dichas tablas se expresan como un único hecho por fila y un procesador XBRL debe «reagrupar» las filas individuales, lo que obliga a procesadores como el XPE de UBPartner a emplear un «optimizador» para determinar la mejor manera de agrupar. y filtrar los datos para una fórmula determinada.

Tenga en cuenta que, cuando se combinan grandes conjuntos de datos con numerosos controles de calidad de datos de bajo nivel, como los creados con el DPM de la EBA, se observa un aumento de los tiempos de procesamiento. Lamentablemente, el enfoque propuesto por la EBA para la recopilación de datos CRD en xBRL-CSV no ayuda, ya que decidió por primera vez introducir por completo la notación DPM directamente en el modelo XBRL seleccionando el siguiente formato xBRL-CSV fijo:

DPM_ID, Valor, Unidad

Esto es como el modelo xBRL-XML de un hecho por línea y luego agregar una búsqueda adicional utilizando el ‘DPM-ID’ semánticamente vacante como clave en el archivo CSV. Una indirección que, desde el punto de vista de las autoridades nacionales competentes y los remitentes, no ofrece ventajas. En cambio, restringe el rendimiento de la validación y dificulta la conversión entre otros formatos.

La incorporación de capacidades semánticas, como la aritmética tabular, en el modelo subyacente ayuda a los procesadores XBRL a comprender la estructura de los datos con los que están trabajando y luego se pueden formalizar los «optimizadores» para mejorar el rendimiento en función de los datos y su estructura.

Lo anterior también debe vincularse con la especificación del Indicador de presentación de XBRL, que también proporciona un mecanismo para ayudar a dividir grandes conjuntos de datos en secciones lógicas más pequeñas. Estas secciones lógicas pueden vincularse a las tablas y a los conjuntos de fórmulas. Poder identificar las subsecciones adecuadas de los datos y sus construcciones de taxonomía asociadas permite a los procesadores XBRL:

  • Reducción del alcance de fórmulas y cálculos, que actualmente apuntan al conjunto de datos completo.
  • Oportunidad de dividir el procesamiento en operaciones más pequeñas, que utilizan un subconjunto del modelo y los datos y tienen el potencial de procesarse independientemente.

Mejoras en la fórmula XBRL

La capacidad de incorporar reglas de validación en una taxonomía es una de las características más poderosas de XBRL para el intercambio de datos y la fuente de una mejor calidad de los datos. Hoy, como se mencionó, tenemos dos métodos: cálculos y fórmula XBRL. La primera es simple y fácil de implementar, pero limitada, mientras que las fórmulas XBRL ofrecen mucho más, pero son difíciles de desarrollar, ya que están ligadas a XML. Además, un diseñador de una taxonomía ‘abierta’, como ESMA ESEF o US GAAP, actualmente no puede escribir reglas para verificar la extensión de la taxonomía creada por el emisor.

En respuesta al último problema, XBRL US ha creado su propio sistema de reglas (DQR) con una tecnología diferente, XULE. Si bien esto proporciona una solución inmediata, no ayuda a la estandarización en toda la comunidad XBRL.

Como se destacó anteriormente, XSB anunció recientemente la Fórmula 2.0, eliminando la dependencia de XML y formalizando el uso de XF (fórmula basada en texto). XBRL Rules 3.0 planea romper con las especificaciones existentes y se espera que aproveche en gran medida la experiencia adquirida por XBRL US. Lo anterior debería ayudar significativamente a los diseñadores de taxonomía y permitir una definición más sencilla de reglas comerciales de calidad con las que verificar el documento de instancia y cualquier extensión de taxonomía.

Además, XBRL Europa ha reconocido que la arquitectura DPM de la EBA y la EIOPA tiene ciertas características específicas con tres modelos en uno: puntos de datos, plantillas y dimensiones semánticas que necesitan un «puente» para ayudar a pasar a las nuevas características XBRL. Ha creado un grupo de trabajo para revisar ‘XF-DPM’, lo que ayudaría a traducir entre las reglas DPM y las fórmulas XBRL, pero también posiblemente mejoraría el rendimiento de las fórmulas XBRL resultantes. Sin embargo, todavía se vería afectado por la definición de ‘controles de calidad de datos’ a nivel de punto de datos, por lo que produciría muchos de estos, en lugar de utilizar la semántica incorporada en un modelo XBRL dimensional.

Conclusiones

XBRL continúa creciendo y brinda soporte a una gama cada vez más amplia de marcos de informes. OIM es un paso crucial para garantizar el futuro al admitir formatos alternativos; sin embargo, el XSB también debe centrarse en recomendaciones que simplifiquen y requieran menos recursos para diseñar y desarrollar una taxonomía XBRL que sea consistente y eficaz.

Cuando la EBA y la EIOPA comenzaron su andadura en XBRL, este sistema ofrecía un método basado en estándares para recopilar los datos que necesitaban para supervisar su mercado. Sin embargo, XBRL no contaba con las características que les permitieran modelar los datos en XBRL, y en su lugar utilizaron DPM como herramienta de modelado. Ahora hay pocos incentivos para cambiar esta configuración y, de hecho, la propuesta de la EBA para la reforma de DPM es trasladar el marco de presentación de informes más hacia la arquitectura DPM.

La comunidad XBRL necesita ofrecer ese incentivo. El XSB entregó el formato OIM y XBRL-CSV y realizó importantes propuestas sobre la actualización de las Fórmulas. Sin embargo, esto no satisface la necesidad de utilizar XBRL como base para un sistema de «gestión de informes maestros». También significa que hay pocos incentivos para que los proveedores proporcionen herramientas para ayudar a las ANC, del mismo modo que la EBA y la EIOPA están desarrollando sus propios sistemas de gestión de datos utilizando DPM.

Creemos que la visión de la OIM debe ampliarse a:

  • Reunificar el conjunto de especificaciones.
  • Armonización de dimensiones/tablas/especificaciones de colección.
  • Agregue capacidad de control de versiones.

Lamentablemente, la especificación de estándares lleva tiempo para lograr un consenso y luego desarrollar las especificaciones. La comunidad XBRL se basa en voluntarios que contribuyen a este proceso, por lo que es importante que el trabajo sea relevante y prioritario si queremos ver beneficios tangibles en un plazo realista. Los autores sugieren que se comience por ampliar la hoja de ruta de OIM para que los usuarios y desarrolladores tengan una imagen más clara de los desarrollos futuros y dar orientación a autores como la EBA y la EIOPA.

Los autores son David Bell, Kapil Verma y Martin DeVille de UBPartner. Envíe comentarios, correcciones e ideas alternativas a info@ubpartner.com.

Publicado originalmente: https://medium.com/xbrl-made-simple/improving-xbrl-for-data-modelling-ce1382364661

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La SEC aborda la divulgación para empresas extranjeras en los mercados estadounidenses

Publicado el 15 de junio de 2024 por Editor

El 6 de junio, en el Programa sobre Sistemas Financieros Internacionales de la Facultad de Derecho de Harvard, el Comisionado Mark T. Uyeda de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) habló sobre la evolución del panorama de los requisitos de divulgación para las empresas extranjeras que acceden a los mercados de capitales de Estados Unidos. Uyeda enfatizó el compromiso continuo de la SEC con la divulgación veraz y describió los enfoques históricos y actuales para regular las empresas extranjeras.

Históricamente, la SEC ha reconocido las circunstancias únicas de las empresas extranjeras, adaptando sus regulaciones para equilibrar la protección de los inversores estadounidenses con los aspectos prácticos que enfrentan los emisores extranjeros. Desde 1935, las empresas extranjeras deben presentar informes anuales ante la SEC, pero a diferencia de sus homólogas con sede en Estados Unidos, no están sujetas a informes trimestrales. Sin embargo, las decisiones recientes de la SEC muestran un cambio hacia requisitos de divulgación más frecuentes y detallados, incluidos aquellos relacionados con minerales conflictivos, extracción de recursos y recompra de acciones.

Uyeda señaló que el marco regulatorio actual a veces resulta en inconsistencias. Por ejemplo, si bien las empresas extranjeras deben divulgar trimestralmente información sobre recompra de acciones, están exentas de informes de ganancias trimestrales. La postura cambiante de la SEC plantea interrogantes sobre los principios que guían estas decisiones y la necesidad de una filosofía regulatoria coherente. Es complicado, pero crucial, mantener un equilibrio que considere los desafíos únicos que enfrentan las empresas extranjeras y al mismo tiempo garantice datos comparables y de alta calidad para los inversores estadounidenses. Un enfoque cada vez mayor en estándares interoperables y comparables a nivel mundial, respaldados por datos XBRL, puede ayudar a allanar ese camino.

Lea el discurso de Uyeda aquí.

EMPRESAS DIVULGACIÓN SEC EXTRANJERA

Palabras en el Programa de la Facultad de Derecho de Harvard sobre sistemas financieros internacionales, Simposio entre Estados Unidos y China de 2024

Comisionado Mark T. Uyeda
Cambridge, Massachusetts, EE.UU.
6 de junio de 2024

Gracias por la introducción, John [Gulliver], y por permitirme ser parte del 21º Simposio anual entre Estados Unidos y China del Programa sobre Sistemas Financieros Internacionales. La relación entre Estados Unidos y China es importante para los mercados de capital globales y aprecio la participación en esta conferencia de muchos participantes conocedores de las relaciones chino-estadounidenses, incluidos nuestros distinguidos visitantes de la República Popular China.

Hoy es un día particularmente especial para la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (“SEC” o la “Comisión”). En esta fecha, hace noventa años, el presidente Franklin D. Roosevelt promulgó la Ley de Bolsa de Valores de 1934 (la “Ley de Bolsa”).[1] Esa legislación creó la SEC,[2] y la agencia se ha adaptado a casi un siglo de cambios en los mercados de capital, la tecnología y las prácticas comerciales. En la cultura china, la longevidad se asocia con la sabiduría. Es de esperar que los inversores y los participantes del mercado vean a la SEC como un regulador más sabio hoy que en 1934. A medida que la SEC sigue envejeciendo, espero con ansias ver cómo las acciones futuras de la agencia reflejarán esa mayor sabiduría.

Desde los primeros días de existencia de la SEC, la agencia ha reconocido la naturaleza única de las empresas extranjeras[3] que acceden a los mercados de capitales estadounidenses, y sus reglas han otorgado un trato diferente a las empresas extranjeras. Por ejemplo, en julio de 1935, la SEC creó formularios separados para que los utilizaran las empresas extranjeras para registrar una clase de valores según la Ley de Bolsa.[4] Al crear estos diferentes formularios, la SEC explicó que sus requisitos para las empresas estadounidenses deben adaptarse a las “circunstancias peculiares” de las empresas extranjeras y que “[e]n vista de la disparidad entre las leyes y prácticas existentes en [diferentes ] países[,] era necesario introducir una gran flexibilidad en los requisitos”.[5] Más tarde, en 1935, la SEC eximió a las empresas extranjeras de sus reglas que rigen las solicitudes de poderes y el comercio de valores de una empresa por parte de directores y funcionarios.[6]

Estas decisiones de la década de 1930 siguen vigentes hoy, pero los mercados de capitales están en constante evolución. En 2024, habrá conexiones significativas entre los mercados de capital globales en Europa, Asia, Estados Unidos y otros lugares. Al mirar el futuro de las empresas extranjeras que acceden a los mercados de capitales estadounidenses, ¿cómo debería regular la SEC a esas empresas? Hoy compartiré algunas ideas sobre este tema que reflejan mis puntos de vista individuales como Comisionado de la SEC y no necesariamente reflejan los puntos de vista de toda la Comisión o de mis compañeros Comisionados.

Divulgación por parte de empresas extranjeras

La filosofía regulatoria subyacente de las leyes federales de valores es la divulgación veraz.[7] Al recomendar legislación para leyes de valores al Congreso, el Presidente Roosevelt declaró: “[La legislación] impone al vendedor la carga de decir toda la verdad. El propósito de la legislación es proteger al público con la menor interferencia posible a negocio honesto.”[8]

Como ha reconocido la SEC, las empresas extranjeras son diferentes de las estadounidenses [9] y, en consecuencia, pueden soportar mayores costos para cumplir con los mismos requisitos de divulgación. Por lo tanto, una cuestión fundamental en la regulación de las empresas extranjeras por parte de la SEC es si, y en qué medida, la sustancia y la frecuencia de la divulgación por parte de las empresas extranjeras debería diferir de la de las empresas estadounidenses. En un extremo del espectro, las empresas extranjeras estarían sujetas exactamente a los mismos requisitos de divulgación que las empresas estadounidenses, con excepciones limitadas cuando seguir dichos requisitos violaría leyes extranjeras. En el otro extremo, las empresas extranjeras proporcionarían sólo la divulgación requerida según los requisitos de su país de origen.

Al abordar este tema hoy, me centraré en la divulgación fuera de los estados financieros.[10] Al considerar cuál debería ser la filosofía regulatoria de la SEC para la divulgación no financiera en el futuro, es importante comprender la historia del enfoque regulatorio de la agencia. Primero discutiré la frecuencia con la que las empresas extranjeras deben proporcionar información, seguido del fondo de la información.

Frecuencia de divulgación por parte de empresas extranjeras

Desde 1935, tanto las empresas estadounidenses como las extranjeras deben presentar un informe anual ante la SEC.[11] Hoy en día, este informe para empresas extranjeras se conoce como Formulario 20-F. A partir de 1967, las empresas extranjeras deben presentar un informe, denominado Formulario 6-K, sobre cualquier información importante divulgada por la empresa conforme a las leyes de su país de origen, informada públicamente de conformidad con los requisitos de la bolsa de valores o proporcionada a sus accionistas.[12] A diferencia de las empresas estadounidenses, a las empresas extranjeras nunca se les ha exigido que presenten informes trimestrales y, a menos que lo exija el Formulario 6-K, nunca se les ha exigido que presenten informes sobre la ocurrencia de un evento corporativo importante, como la entrada en una fusión. acuerdo o salida de un funcionario ejecutivo.

Durante décadas, este enfoque regulatorio proporcionó una fuerte distinción en la frecuencia de presentación de informes entre empresas estadounidenses y extranjeras. Sin embargo, este enfoque ha comenzado a cambiar.[13] En 2012, la SEC introdujo una nueva presentación anual sobre el uso de minerales conflictivos por parte de las empresas que se aplicaba por igual a empresas estadounidenses y extranjeras.[14] En 2020, la SEC implementó un requisito de presentación anual con respecto a los pagos realizados por empresas estadounidenses y extranjeras dedicadas a la extracción de recursos.[15] Finalmente, el año pasado, la SEC emitió una norma para exigir a las empresas estadounidenses y extranjeras que proporcionen información trimestral sobre las recompras de valores de capital propio de la empresa.[16]

Aunque el Congreso exigió las normas sobre minerales en conflicto y extracción de recursos,[17] la SEC podría haberlo hecho, pero decidió no utilizar su autoridad exenta[18] para excluir a las empresas extranjeras del requisito de presentación. Por el contrario, la norma de recompra de acciones no fue impuesta por el Congreso. Su aplicación a empresas extranjeras representó un alejamiento significativo de la práctica anterior de la SEC. En última instancia, un tribunal anuló la norma a finales del año pasado debido a violaciones de procedimiento por parte de la SEC al adoptar la norma,[19] y no se producirá la presentación trimestral sin precedentes por parte de empresas extranjeras para la recompra de acciones. No obstante, las decisiones de la SEC con respecto a sus reglas sobre minerales conflictivos, extracción de recursos y recompra de acciones se desvían de la posición de larga data de la agencia de exigir la divulgación por parte de empresas extranjeras anualmente en el Formulario 20-F y cuando la información material se hace pública de otro modo de conformidad con Formulario 6-K.

Sustancia de la divulgación por parte de empresas extranjeras

Pasando al fondo de los requisitos de divulgación para las empresas extranjeras, comenzamos en 1979, el año en que la SEC introdujo el Formulario 20-F.[20] Al adoptar el nuevo formulario, la agencia declaró que “los inversores [estadounidenses] en valores extranjeros deberían recibir información lo más parecida posible y practicable a la proporcionada a los inversores en valores de emisores nacionales”.[21] Sin embargo, la SEC también reconoció que “existen diferencias en diversas leyes, negocios y costumbres contables nacionales que la [SEC] debería tener en cuenta al evaluar los requisitos de divulgación para [empresas] extranjeras”.[22] Al sopesar estas dos consideraciones, la agencia adoptó requisitos de divulgación anual para las empresas extranjeras que se basaban en los requisitos para las empresas estadounidenses,[23] pero no hizo que los requisitos fueran “sustancialmente similares”, como se propuso.[24]

La siguiente actualización integral del Formulario 20-F fue en 1999.[25] Ese año, la agencia revisó los requisitos de divulgación del informe anual para ajustarlos a los estándares internacionales de divulgación respaldados por la Organización Internacional de Comisiones de Valores (“IOSCO”). Al explicar su justificación para cambiar los requisitos de divulgación del Formulario 20-F para que coincidan con los estándares de IOSCO, la SEC explicó que “a los emisores les resultaría más fácil ofrecer o cotizar valores fuera de su país de origen si prepararan un documento de divulgación básico que, con un mínimo de adaptación nacional , puede ser aceptado en múltiples jurisdicciones [y que] [e]ste documento de divulgación serviría como un ‘pasaporte internacional’ a los mercados de capitales del mundo al reducir las barreras a las ofertas y cotizaciones transfronterizas”.[26] La SEC también reiteró lograr un equilibrio entre “ampliar las oportunidades de inversión disponibles para los inversores estadounidenses” y “garantizar que [los inversores] reciban un alto nivel de información comparable a la proporcionada por las empresas estadounidenses”.[27]

Desde 1999, los cambios en los requisitos de divulgación para las empresas extranjeras han sido en gran medida poco sistemáticos.[28] Estos cambios generalmente se dividen en tres categorías. En primer lugar, para la divulgación ordenada por el Congreso –particularmente de la Ley Sarbanes-Oxley[29] y la Ley Dodd-Frank[30] – la SEC se ha mostrado reacia a ejercer su autoridad de exención general y, en cambio, ha optado por aplicar requisitos de divulgación por igual a Empresas estadounidenses y extranjeras.[31] En segundo lugar, cuando la SEC ha eximido a las empresas extranjeras de obligaciones de divulgación, el requisito es parte de la declaración de poder, que no se aplica a las empresas extranjeras, ni se relaciona con la remuneración de los ejecutivos.[32] En tercer lugar, en las normas de divulgación recientes que no fueron ordenadas por el Congreso y que no se relacionan con materiales de representación, la SEC generalmente ha exigido la misma divulgación tanto a las empresas estadounidenses como a las extranjeras.[33] Al explicar sus decisiones, la SEC afirmó que la divulgación requerida es tan importante para las decisiones de inversión en empresas extranjeras como lo es en empresas estadounidenses[34] y el deseo de la agencia de información consistente y comparable en todas las empresas.[35]

Necesidad de una filosofía regulatoria coherente para la divulgación por parte de empresas extranjeras

Dada la historia del enfoque regulatorio de la SEC, las recientes decisiones de la agencia de tratar en su mayoría a empresas estadounidenses y extranjeras por igual con respecto a los requisitos de divulgación son confusas y han llevado a inconsistencia.

Por ejemplo, ¿es la información sobre recompra de acciones más importante que la información sobre ganancias, de modo que la divulgación trimestral fuera necesaria pero no las ganancias? ¿Por qué hay deferencia hacia los requisitos del país de origen de las empresas extranjeras para la divulgación de la remuneración de los ejecutivos, pero no hacia otras áreas, como la recuperación de la remuneración de los ejecutivos[36] o la divulgación de los riesgos relacionados con el clima? ¿Cuál es el estándar sobre cuándo la SEC ejercerá su autoridad para eximir a las empresas extranjeras de los requisitos generales de divulgación exigidos por el Congreso, a la luz de las consideraciones históricas de la agencia sobre las diferencias en leyes y costumbres comerciales[37] y las crecientes oportunidades de inversión para los inversores estadounidenses?[38]

La falta de una filosofía regulatoria claramente articulada para alinear las obligaciones de divulgación de las empresas extranjeras con las de las empresas estadounidenses perjudica tanto a los inversores como a las empresas en l largo plazo. Como declaró la SEC en 1979 cuando adoptó el Formulario 20-F, “[e]l examen de… la regulación de valores en los mercados internacionales… debe ser… continuo y evolutivo…”[39] Sin embargo, en los últimos 45 años, la agencia ha llevó a cabo sólo una revisión exhaustiva de sus requisitos de divulgación para empresas extranjeras.[40]

Para eliminar la confusión y la inconsistencia que plagan las decisiones recientes de la SEC sobre la divulgación de información de empresas extranjeras, la agencia debería considerar publicar sus puntos de vista en un libro blanco o en un documento conceptual, y solicitar comentarios del público sobre qué principios deberían guiar la futura elaboración de reglas. El enfoque histórico de la SEC de diferentes estándares de divulgación para empresas estadounidenses y extranjeras no ha resultado en fallas de mercado a gran escala. En la medida en que ha habido problemas con la divulgación de información de las empresas extranjeras, a menudo implican fraude manifiesto y errores y omisiones materiales,[41] que son preocupaciones que ocurrirían independientemente de si una empresa presenta formularios aplicables a empresas extranjeras o a empresas estadounidenses. La SEC debería incorporar esta importante consideración al desarrollar sus principios sobre los requisitos de divulgación de información de las empresas extranjeras.

Definición de emisor privado extranjero

Si la SEC lleva a cabo esta tarea, entonces una cuestión que también debería examinarse es qué empresas extranjeras deberían calificar para el régimen de divulgación previsto en el Formulario 20-F y el Formulario 6-K.

Actualmente, una empresa extranjera puede utilizar el Formulario 20-F y el Formulario 6-K si cumple con la prueba de “emisor privado extranjero”. Generalmente, las condiciones para un emisor privado extranjero se basan en si la mayoría de los residentes estadounidenses poseen los valores con derecho a voto de la empresa y si la mayoría de las operaciones de la empresa se realizan en los Estados Unidos.[42] El hecho de que las operaciones de una empresa se realicen en los Estados Unidos se basa en los siguientes factores: (1) si sus directores o funcionarios ejecutivos son ciudadanos o residentes estadounidenses; (2) si sus activos están ubicados en los Estados Unidos; o (3) si su negocio se administra principalmente en los Estados Unidos.[43]

Esta prueba para emisores privados extranjeros se remonta al menos a 1983.[44] En ese momento, la SEC declaró que “las [empresas] extranjeras que generalmente son propiedad de personas estadounidenses y están administradas por ellos se consideran esencialmente [empresas] estadounidenses”[45] y, por lo tanto, fueron excluidos de calificar como emisores privados extranjeros. Si bien una prueba basada en la propiedad y la gestión puede haber sido suficiente en aquel entonces, puede que no refleje las realidades de los mercados de capital, las estructuras corporativas y las prácticas comerciales globales de hoy.

Imaginemos dos empresarios, uno en Estados Unidos y otro en China. Cada uno inicia una empresa de inteligencia artificial. Después de años de crecimiento exitoso, ambos empresarios toman la misma decisión de cotizar las acciones de su empresa únicamente en Nasdaq, pero conservan el poder de voto mayoritario. Sin embargo, las similitudes terminan ahí. El fundador estadounidense incorporó su empresa en Delaware, con todos sus empleados, activos y operaciones en los Estados Unidos. El fundador chino ha constituido su empresa en las Islas Caimán, con todos sus empleados, activos y operaciones en China. En este ejemplo, Estados Unidos es el único mercado de capitales y la fuente de requisitos de divulgación de información para ambas empresas. Las dos empresas compiten por el capital de los inversores estadounidenses. La empresa estadounidense debe cumplir con todo el alcance de las leyes federales de valores de EE. UU., incluida la divulgación pública de información financiera trimestralmente, el cumplimiento de las reglas de solicitud de poderes y la notificación de ciertos eventos importantes dentro de los cuatro días hábiles. Por el contrario, la empresa china sólo debe presentar un Formulario 20-F anualmente y un Formulario 6-K en circunstancias potencialmente limitadas. ¿Es este resultado apropiado?

Si cree que la respuesta es “no”, entonces este ejemplo demuestra un posible error de la prueba para calificar como emisor privado extranjero, ya que no considera si la empresa extranjera debe cumplir con estrictos requisitos de divulgación de una jurisdicción distinta a la del país. Estados Unidos. Anteriormente, muchos emisores privados extranjeros probablemente tenían la cotización principal de sus acciones en una bolsa de divisas, y la cotización en la Bolsa de Nueva York o Nasdaq era secundaria. Es posible que la principal moneda extranjera haya tenido estrictos requisitos de divulgación. Fue bajo este escenario que la SEC estableció las formas actuales de calificar como emisor privado extranjero y las obligaciones de divulgación del Formulario 6-K.[46] Además, el mayor uso de estructuras corporativas que separan el poder de voto y el interés económico puede permitir que más empresas extranjeras mantengan la mayoría de su poder de voto fuera de los Estados Unidos y al mismo tiempo coticen sus acciones únicamente en una bolsa estadounidense. En consecuencia, hoy en día cada vez más emisores privados extranjeros pueden cotizar sus acciones únicamente en una bolsa estadounidense. Por ejemplo, un estudio sugiere que de las 265 empresas chinas que cotizan en una bolsa estadounidense, el 89% cotizaba únicamente en la bolsa estadounidense.[47]

Esta cuestión merece atención, y la SEC debería considerar evaluar si los emisores privados extranjeros deberían limitarse a empresas cuyos valores también coticen en una bolsa de valores extranjera. También se debe considerar si las divisas cumplen ciertos estándares de calidad. El objetivo de estudiar este tema con más detalle no es limitar el número de empresas extranjeras que acceden a los mercados de capitales estadounidenses. Más bien, es para garantizar que el trato que la SEC da a las empresas extranjeras refleje los mercados de capital globales actuales y no coloque a las empresas estadounidenses en una desventaja competitiva[48] ni prive a los inversores estadounidenses de recibir la información adecuada.

HFCAA y una cultura de cumplimiento

Por último, compartiré algunas ideas sobre el impacto de la Ley de Responsabilidad de Empresas Extranjeras (“HFCAA”),[49] que se convirtió en ley en diciembre de 2020. El objetivo general de la HFCAA es garantizar que la Junta de Supervisión Contable de Empresas Públicas (“PCAOB”), que regula a los auditores de empresas públicas en los Estados Unidos, tiene la capacidad de inspeccionar firmas de auditoría y que ninguna jurisdicción extranjera impide dichas inspecciones.[50] Inicialmente, la PCAOB determinó que no podía inspeccionar firmas de auditoría con sede en China continental y Hong Kong.[51] Sin embargo, aproximadamente dos años después de que la HFCAA entrara en vigor, la PCAOB recibió acceso para realizar inspecciones[52]

Los resultados de las inspecciones iniciales mostraron deficiencias significativas en las dos empresas inspeccionadas.[53] Sin embargo, como señaló la presidenta de la PCAOB, Erica Williams, no es inusual ver altas tasas de deficiencia para empresas en jurisdicciones que están siendo inspeccionadas por primera vez.[54] Tengo la esperanza de que la PCAOB pueda continuar inspeccionando firmas de auditoría en China continental y Hong Kong, y que las tasas de deficiencia de tales inspecciones disminuyan en el futuro.

Una tasa de deficiencia baja es un ejemplo de una cultura de cumplimiento en una empresa de auditoría. Una cultura sólida puede beneficiar a la empresa a través de más compromisos de auditoría, una mayor contratación y retención de empleados y un menor riesgo regulatorio. Además, una sólida cultura de cumplimiento también puede dar como resultado una mayor detección de errores durante el trabajo de auditoría, lo que resultará en estados financieros más precisos para los inversores. Si bien el objetivo inmediato de la HFCAA es darle a la PCAOB la capacidad de inspeccionar empresas, el impacto final de la legislación puede ser empresas de mayor calidad y estados financieros más precisos. Estos beneficios beneficiarán tanto a las empresas extranjeras como a los inversores estadounidenses.

Conclusión

Para concluir, la SEC ha desarrollado mucha sabiduría durante los últimos noventa años. Sin embargo, la agencia no puede dormirse en los laureles en un futuro lleno de nuevas innovaciones y más mercados globales. Esto es particularmente cierto para el enfoque regulatorio de la SEC hacia las empresas extranjeras que buscan capital en Estados Unidos. Para brindar mayor certeza a estas empresas y, en última instancia, proteger a los inversores estadounidenses, la agencia debería articular una filosofía sobre cuándo la divulgación por parte de empresas extranjeras debería ser equivalente a la divulgación por parte de empresas estadounidenses. Como parte de este proceso, la SEC debe garantizar que su definición de “emisor privado extranjero” refleje los mercados de capital y las estructuras corporativas actuales y capte a las empresas extranjeras apropiadas.

Al modernizar y mejorar sus regulaciones, la SEC puede atraer no sólo a más empresas extranjeras, sino también a las de mejor calidad, para que coticen sus acciones en las bolsas estadounidenses. En última instancia, esto beneficia a los inversores estadounidenses al brindarles la oportunidad de diversificar aún más su cartera mediante la propiedad de valores extranjeros, sin los costos consiguientes de utilizar un corredor extranjero. Las empresas extranjeras también se beneficiarían del acceso a los mercados de capitales con mayor liquidez del mundo.

Gracias. Espero que las discusiones de anoche y de los próximos dos días sobre cuestiones importantes en la relación entre Estados Unidos y China sean productivas.

[1] Ley de Bolsa de Valores de 1934, Pub. L. 73-291 (6 de junio de 1934).

[2] Ídem. en la Sección 4(a).

[3] La referencia de este discurso a “compañías extranjeras” incluye, cuando corresponda, los términos “emisor extranjero” y/o “emisor privado extranjero”, cada uno según se define en las leyes federales de valores.

[4] Véase el formulario de adopción de regla 20, comunicado No. 34-324 (15 de julio de 1935) y el formulario de adopción de regla 21, comunicado No. 34-325 (15 de julio de 1935).

[5] Comunicado No. 34-323, Comunicado No. 34-324 y Comunicado No. 34-325 (15 de julio de 1935).

[6] Véase el comunicado 34-412 (6 de noviembre de 1935).

[7] Véase, por ejemplo, Louis Loss, Joel Seligman y Troy Paredes, Securities Regulator, Cap. 1.G Batalla de Filosofías (7ª. 2023).

[8] S. Rep. No. 47 en 6-7 (1933) y HR Rep. No. 85 en 1-2 (1933).

[9] Ver nota 5, supra, y texto adjunto.

[10] En 2007, la SEC comenzó a permitir que las empresas extranjeras presentaran estados financieros preparados de conformidad con las Normas Internacionales de Información Financiera, emitidas por el Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad, sin conciliación con los principios de contabilidad generalmente aceptados en Estados Unidos. Véase Aceptación de emisores privados extranjeros de estados financieros preparados de conformidad con las normas internacionales de información financiera sin conciliación con los PCGA de EE. UU., Comunicado No. 34-57026 (21 de diciembre de 2007) [73 FR 985 (4 de enero de 2008)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2008/01/04/E7-25250/acceptance-from-foreign-private-issuers-of-financial-statements-prepared-in-accordance-with .

[11] Formulario de adopción de reglas 10-K, comunicado 34-445 (20 de diciembre de 1935).

[12] Adopción de reglas relativas a valores extranjeros, Comunicado No. 34-8066 (28 de abril de 1967) [32 FR 7845 (30 de mayo de 1967)] (“Formulario 6-K que adopta el comunicado”) y Adopción del Formulario 6 -K, Publicación No. 34-8069 (28 de abril de 1967) [32 FR 7854 (30 de mayo de 1967)].

[13] Además de las reglas de la SEC descritas en este párrafo, el Congreso agregó la sección 13(r) de la Ley de Bolsa a través de la Ley de Reducción de Amenazas de Irán y Derechos Humanos de Siria de 2012. Esta sección requiere que las empresas estadounidenses y extranjeras revelen información relacionada a actividades, transacciones y tratos con ciertas entidades relacionadas con Irán.

[14] Minerales de conflicto, Comunicado No. 34-67716 (22 de agosto de 2012) [77 FR 56273 (12 de septiembre de 2012)] (“Comunicado de adopción de minerales de conflicto”), disponible en https://www.federalregister. gov/documents/2012/09/12/2012-21153/conflict-minerals.

[15] Divulgación de pagos por parte de emisores de extracción de recursos, Comunicado No. 34-90679 (16 de diciembre de 2020) [86 FR 4662 (15 de enero de 2021)] (“Emisores de extracción de recursos que adoptan el comunicado”), disponible en https: //www.federalregister.gov/documents/2021/01/15/2020-28103/disclosure-of-paids-by-resource-extraction-issuers.

[16] Modernización de la divulgación de recompra de acciones, Comunicado No. 34-99778 (3 de mayo de 2023) [88 FR 36002 (1 de junio de 2023)] (“Comunicado de adopción de recompra de acciones”), disponible en https://www.federalregister. gov/documents/2023/06/01/2023-09965/share-repurchase-disclosure-modernization.

[17] Ley Dodd-Frank de Reforma de Wall Street y Protección al Consumidor, Pub. L. 111-203 §1502 y §1504 (2010).

[18] 15 USC 78 mm(a).

[19] Cámara de Comercio de EE.UU. contra SEC, 88 F.4th 1115 (5th. 2023).

[20] Normas, formulario de registro e informe anual para emisores privados extranjeros, No. 34-16371 (29 de noviembre de 1979) [44 FR 70132 (6 de diciembre de 1979)].

[21] Ídem. al 70133.

[22] Ídem.

[23] Ídem.

[24] Emisores privados extranjeros, comunicado No. 34-14128 (2 de noviembre de 1977) [42 FR 58684 (10 de noviembre de 1977)].

[25] Normas Internacionales de Divulgación, Publicación No. 34-41936 (28 de septiembre de 1999) [64 FR 53900 (5 de octubre de 1999)], disponible en https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR -1999-10-05/pdf/99-25699.pdf.

[26] Normas Internacionales de Divulgación, Publicación No. 34-41014 (2 de febrero de 1999) [64 FR 6261 (9 de febrero de 1999)], disponible en https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR -1999-02-09/pdf/99-2931.pdf.

[27] Ídem.

[28] En 2008, la SEC adoptó nuevos requisitos de divulgación en el Formulario 20-F como parte de un conjunto más amplio de enmiendas a las reglas que rigen a las empresas extranjeras. Sin embargo, a diferencia de las enmiendas de 1979 o 1999, estos cambios no tenían un objetivo subyacente, como acercar las obligaciones de divulgación de las empresas extranjeras a las de las empresas estadounidenses o implementar estándares internacionales de divulgación. Consulte Mejoras en los informes de emisores extranjeros, publicación No. 34-58620 [73 FR 58300 (6 de octubre de 2008)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2008/10/06/E8-22760/foreign -mejoras-en-los-informes-del-emisor.

[29] Ley Sarbanes-Oxley de 2002, Pub. L. 107-204 (2002).

[30] Ley Dodd-Frank de Reforma de Wall Street y Protección al Consumidor, Pub. L. 111-203 (2010).

[31] Véase, por ejemplo, Certificación de divulgación en los informes trimestrales y anuales de las empresas, comunicado No. 34-46427 (28 de agosto de 2002) [67 FR 57276 (9 de septiembre de Quarterly-and-Annual-reports , Divulgación requerida por las Secciones 406 y 407 de la Ley Sarbanes-Oxley de 2002, Publicación No. 34-47235 (23 de enero de 2003) [68 FR 5110 (31 de enero de 2003)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2003/01/31/03- 2018/disclosure-required-by-sections-406-and-407-of-the-sarbanes-oxley-act-of-2002, Informe de la administración sobre el control interno de los informes financieros y la certificación de la divulgación en los informes de la Ley de Bolsa (5 de junio de 2003) [68 FR 36636 (18 de junio de 2003)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2003/06/18/03-14640/managements-report-on-internal-control-over- informes-financieros-y-certificación-de-divulgación-en, Divulgación de seguridad minera, comunicado No. 34-66019 (21 de diciembre de 2011) [76 FR 81761 (dic. 28, 2011)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2011/12/28/2011-33148/mine-safety-disclosure, Minerales en conflicto que adoptan la liberación, Emisores de extracción de recursos que adoptan la liberación y estándares de listado para la recuperación de compensación otorgada erróneamente, Comunicado No. 34-96159 (26 de octubre de 2022) [87 FR 73076 (28 de noviembre de 2022)] (la “Regla de recuperación”), disponible en https://www.federalregister. gov/documents/2022/11/28/2022-23757/listing-standards-for-recovery-of-erronefully-otorgado-compensación.

[32] Véase, por ejemplo, Executive Compensation Disclosure, comunicado n.º 34-54302A (29 de agosto de 2006) [71 FR 78338 (29 de diciembre de 2006)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents /2006/12/29/06-9932/executive-compensation-disclosure, Aprobación de los accionistas de la compensación ejecutiva y la compensación Golden Parachute, comunicado No. 34-63768 (25 de enero de 2011) [76 FR 6009 (2 de febrero de 2011) )], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2011/02/02/2011-1971/shareholder-approval-of-executive-compensation-and-golden-parachute-compensation, Divulgación del índice de pago, Publicación No. 34-75610 (5 de agosto de 2015) [80 FR 50103 (18 de agosto de 2015)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2015/08/18/2015-19600/pay -ratio-disclosure, Divulgación de cobertura por parte de empleados, funcionarios y directores, comunicado No. 34-84883 (20 de diciembre de 2018) [84 FR 2402 (6 de febrero de 2019)], disponible en https://www.federalregister .gov/documents/2019/02/06/2018-28123/disclosure-of-hedging-by-employees-officers-and-directors y Pay Versus Performance, comunicado No. 34-95607 (agosto de 2019). 25 de septiembre de 2022) [87 FR 55134 (8 de septiembre de 2022)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2022/09/08/2022-18771/pay-versus-performance.

[33] Véase, por ejemplo, Acuerdos sobre uso de información privilegiada y divulgaciones relacionadas, comunicado n.º 34-96492 (14 de diciembre de 2022) [87 FR 80362 (29 de diciembre de 2022)], disponible en https://www.sec. gov/rules/2022/12/insider-trading-arrangements-and- related-disclosures#33-11138, Publicación de adopción de recompra de acciones, gestión de riesgos de ciberseguridad, estrategia, gobernanza y divulgación de incidentes, publicación No. 34-97989 (26 de julio) , 2023) [88 FR 51896 (4 de agosto de 2023)] (“Liberación de adopción de ciberseguridad”), disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2023/08/04/2023-16194/cybersecurity-risk -management-strategy-governance-and-incident-disclosure, Empresas de adquisición con fines especiales, empresas fantasma y proyecciones, comunicado No. 34-99418 (24 de enero de 2024) [89 FR 14158 (26 de febrero de 2024)], disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2024/02/26/2024-01853/special-Purpose-acquisition-companies-shell-companies-and-projections, y La mejora y estandarización de las divulgaciones relacionadas con el clima para inversores, comunicado No. 34-99678 (mar. 6, 2024) [89 FR 21668 (28 de marzo de 2024)] (“Divulgación de adopción de divulgación relacionada con el clima”), disponible en https://www.federalregister.gov/documents/2024/03/28/2024-05137 /the-enhancement-and-standardization-of-climate- related-disclosures-for-investors, pero que se ha suspendido en Order Issuing Stay, comunicado No. 34-11280 (4 de abril de 2024) [89 FR 25804 (abril de 2024) 12, 2024)], disponible en https://www.sec.gov/files/rules/other/2024/33-11280.pdf.

[34] Véase, por ejemplo, Cybersecurity Adopting Release en 51919.

[35] Véase, por ejemplo, Divulgación relacionada con el clima que adopta la publicación en 21822.

[36] Si bien la Regla de Recuperaciones generalmente no exime a las empresas extranjeras, contiene una excepción limitada para cuando la recuperación de una compensación violaría la ley del país de origen de una empresa extranjera adoptada antes de la fecha en que se publicó la Regla de Recuperaciones en el Registro Federal. Consulte 17 CFR 240.10D-1(b)(iv)(B).

[37] Véase la nota 22, supra, y el texto adjunto.

[38] Véase la nota 27, supra, y el texto adjunto.

[39] Formulario 20-F Adopción de autorización en 70133.

[40] Véase la nota 25, supra, y el texto adjunto.

[41] Véase, por ejemplo, In the Matter of Cloopen Group Holding Limited, comunicado No. 34-99483 (6 de febrero de 2024), disponible en https://www.sec.gov/files/litigation/admin/2024/ 34-99483.pdf.

[42] Véase 17 CFR 240.3b-4(c).

[43] Ídem.

[44] Valores Extranjeros, Comunicado No. 34-20264 (6 de octubre de 1983) [48 FR 46736 (14 de octubre de 1983)].

[45] Ídem. en 46738.

[46] Como explicó la SEC en 1967 cuando adoptó el Formulario 6-K y partes de la prueba actual para calificar como emisor privado extranjero, “Durante su estudio [1965], la Comisión notó la mejora en la presentación de información financiera por [empresas] extranjeras, como resultado de cambios en las leyes corporativas extranjeras, requisitos bursátiles y divulgación voluntaria por parte de las propias empresas”. Formulario 6-K Adopción de autorización en 7846.

[47] Véase Empresas chinas que cotizan en las principales bolsas de valores de EE. UU. (8 de enero de 2024), disponible en https://www.uscc.gov/sites/default/files/2024-01/Chinese_Companies_Listed_on_US_Stock_Exchanges_01_2024.pdf. El estudio señala que 29 empresas cotizan en la Bolsa de Valores de Hong Kong, además de una bolsa estadounidense. El cálculo supone que, si una empresa no cotiza en la Bolsa de Valores de Hong Kong, tampoco cotiza en ninguna otra bolsa de divisas.

[48] Las empresas extranjeras pueden beneficiarse de ahorros de costos al no requerir servicios legales y de otro tipo para preparar o revisar la divulgación requerida a las empresas estadounidenses, pero no a las extranjeras. La ventaja competitiva de las empresas extranjeras también puede ser comercial debido a que sus competidores, incluidas las empresas públicas estadounidenses, tienen menos información sobre ellas a través de los documentos presentados ante la SEC.

[49] Pub. L. 116-222 (2020).

[50] Véase la sección 2 de la HFCAA.

[51] Véase el Informe de determinación de HFCAA, comunicado No. 104-HFCAA-2021-001 (16 de diciembre de 2021), disponible en https://assets.pcaobus.org/pcaob-dev/docs/default-source/international/ documentos/104-hfcaa-2021-001.pdf?sfvrsn=acc3b380_4.

[52] Véase PCAOB asegura acceso completo para inspeccionar e investigar empresas chinas por primera vez en la historia (15 de diciembre de 2022), disponible en https://pcaobus.org/news-events/news-releases/news-release-detail /pcaob-asegura-acceso-completo-para-inspeccionar-investigar-empresas-chinas-por-primera-vez-en-la-historia.

[53] Véase PCAOB publica informes de inspección de 2022 para empresas de auditoría de Hong Kong en China continental (10 de mayo de 2023), disponibles en https://pcaobus.org/news-events/news-releases/news-release-detail/pcaob- Publicaciones-2022-informes-de-inspección-para-empresas-de-auditoría-de-hong-kong-en-china-continental.

[54] Ídem.

Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/sec-addresses-disclosure-for-foreign-companies-in-us-markets/

La-SEC-aborda-la-divulgacion-para-empresas-extranjeras-en-los-mercados-estadounidensesDescarga

IA y XBRL – Etiquetado automático acaso

Publicado el 23 de junio de 2024 por Editor

En el artículo más reciente de una serie de investigaciones sobre XBRL e IA, UBPartner (proveedor y miembro de software XBRL desde hace mucho tiempo) ha explorado el potencial del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para automatizar la identificación y el etiquetado de información clave en los informes anuales.

La investigación realizada por el propio Revathy Ramanan de XII mostró que los LLM, cuando se alimentaban con archivos xBRL-JSON estructurados de los informes 10K iXBRL de la SEC, obtenían buenos resultados al responder consultas financieras. Esto sugiere la importancia de utilizar etiquetas semánticas proporcionadas por las empresas para mejorar el análisis de datos. Sin embargo, el proceso inverso (usar IA para etiquetar informes financieros con XBRL) presenta un conjunto diferente de desafíos.

Kapil Verma y Martin DeVille, de UBPartner, han estado probando el potencial de utilizar la IA de procesamiento del lenguaje natural para simplificar el proceso de etiquetado XBRL. Se propusieron ver si el procesamiento del lenguaje natural puede identificar elementos relevantes (números y textos) en los documentos que necesitan ser etiquetados, y si el procesamiento del lenguaje natural puede seleccionar las etiquetas XBRL correctas para el elemento.

Los resultados iniciales muestran una calidad inconsistente, generalmente alrededor del 70-80%, pero con algunos valores atípicos. El enfoque de NLP etiquetó correctamente los elementos estándar de los estados financieros, sin embargo, tuvo dificultades con el análisis HTML de estructuras de tablas complejas y el modelo necesita mucho más desarrollo antes de que sea útil. El uso de LLM como GPT-4 podría mejorar el proceso, aprovechando la comprensión profunda del lenguaje para digerir mejor los elementos textuales.

Sin embargo, fundamentalmente, Verma y DeVille señalan un movimiento hacia los informes «digitales primero» -que comienzan con la publicación en HTML, manteniendo la estructura subyacente del informe más legible- como el mayor cambio que permitirá el análisis de IA en los próximos años.

La capacidad de “copilotar” el etiquetado XBRL con IA podría mejorar los informes financieros digitales, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la coherencia, al tiempo que deja las decisiones donde corresponde: en manos de la dirección.

Para una mirada en profundidad a la investigación, lea el blog de Verma y DeVille aquí.

LLM de IA CHATGPT ML

Informes financieros digitales e inteligencia artificial

¿Es factible el etiquetado XBRL automático utilizando sistemas de IA y LLM?

La investigación de Patronus AI ha puesto de relieve los aparentes desafíos que enfrentan los grandes modelos de lenguaje (LLM), como el GPT-4 de OpenAI, al analizar los datos financieros contenidos en las presentaciones de la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC). El estudio encontró que incluso con acceso a archivos extensos, el modelo de mejor rendimiento en ese momento, GPT-4-Turbo, logró solo una tasa de precisión del 79%. XBRL International (XII) se sorprendió al descubrir (…y también los autores de este artículo) que no habían utilizado las etiquetas de datos XBRL disponibles para estos informes en el análisis.

Investigaciones adicionales realizadas por XBRL International (XII) mostraron que “los sistemas de inteligencia artificial como GPT-4 de OpenAI demuestran un rendimiento mejorado al responder consultas financieras cuando se alimentan con archivos xBRL-JSON estructurados convertidos a partir de informes XBRL en línea 10K de la SEC”. Al igual que XII, encontramos que este es un resultado obvio, es decir, que el uso de etiquetas semánticas proporcionadas por las empresas de sus propios datos financieros produciría mejores resultados y que los datos estructurados pueden proporcionar beneficios significativos al análisis de la divulgación financiera.

Sin embargo, ¿qué pasaría si invirtiera el proceso y pidiera a AI y LLM que etiqueten un informe financiero con XBRL?

UBPartner ha estado realizando una investigación fundamental sobre el uso del procesamiento del lenguaje natural para identificar información clave en un informe anual. A continuación, se presenta un resumen de los resultados iniciales de UBPartner, además de un vistazo a lo que los últimos avances en LLM podrían ofrecer para mejorar el rendimiento y una visión inicial de hacia dónde se dirige esto. Este es parte de una serie de artículos que analizan cuestiones clave en torno a los informes digitales utilizando XBRL.

Capacidad de IA que avanza rápidamente

En los últimos años, el interés en la inteligencia artificial (IA) se ha desarrollado rápidamente; en particular, el área de modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas generales de generación de lenguaje ha avanzado exponencialmente con el lanzamiento de Chat GPT-4 de Open AI, marzo de 2023. Los LLM se han convertido rápidamente en el centro de atención debido a su capacidad de producir respuestas de texto y código similares a las humanas a indicaciones en lenguaje natural en segundos. Han aparecido aplicaciones en varios dominios, tales como: agentes de búsqueda conversacionales, Chatbots, resúmenes de texto, generación de contenido, traducción de idiomas, análisis de datos y algunos incluso los utilizan para generar código informático.

Dado este nivel de comprensión del «lenguaje», los LLM también deberían poder recibir capacitación para ayudar a comprender las declaraciones financieras y, potencialmente, ir más allá del simple análisis y resumen. La capacidad de identificar piezas clave de información en grandes fragmentos de texto sugiere que los LLM podrían ayudar. para identificar métricas, párrafos y secciones específicas en un informe financiero, como los proporcionados a la SEC de EE. UU. o a la ESMA en el marco del ESEF. Esto luego podría usarse para etiquetar la información clave con XBRL.

Hoy en día, los informes financieros deben ser etiquetados manualmente por humanos que necesitan comprender tanto los informes financieros como XBRL. Por lo tanto, el uso de IA ahorraría mucho esfuerzo y potencialmente etiquetaría los datos de una manera más consistente, especialmente si se considera que el próximo conjunto importante de informes XBRL serán los informes de sostenibilidad.

La naturaleza de los informes financieros

La declaración financiera anual es un documento que describe no solo la situación financiera de una empresa, sino también su estrategia actual y futura, y mucho más. Las empresas están obligadas por ley a presentar dichos documentos en la mayoría de los países. Entonces, ¿qué son los informes financieros digitales?

“Los informes financieros digitales son informes financieros que utilizan un formato estructurado y legible por máquina, en lugar de los enfoques tradicionales de informes financieros que eran versiones en papel o electrónicas de informes en papel, como HTML, PDF o un documento de un procesador de textos que solo pueden leer los seres humanos. Un informe financiero digital puede ser leído tanto por humanos como por procesos basados en máquinas”, según Informes financieros digitales, Wikilibros.

Los informes financieros digitales requieren la identificación de elementos clave de información, tanto numérica como textual, y su posterior etiquetado con conceptos contables estandarizados, generalmente NIIF o PCGA locales. A continuación, se presentan algunas características comunes de estos informes y marcos:

  • Los datos numéricos suelen organizarse en tablas (estados básicos, como el de pérdidas y ganancias o el balance general, o datos detallados en una nota de divulgación) que tienen su propia estructura de filas y columnas. La mayoría de los seres humanos reconocen instintivamente la estructura de las tablas, aunque no todos los detalles. El texto suele organizarse en bloques, es decir, notas de divulgación relacionadas con números específicos, conjuntos de números o tablas.
  • Si bien el diccionario de las NIIF o los PCGA locales está estandarizado, cada empresa selecciona los elementos que informa en su declaración financiera anual. El conjunto de hechos que informa un banco es muy diferente al de una empresa industrial.
  • Cada empresa, incluso dentro de una industria, tiene su propio contexto y términos específicos y puede tener información específica de la empresa que puede necesitar ser divulgada.
  • Los organismos de normalización contable o las agencias de mercado disponen de una lista de etiquetas estandarizadas para los conceptos que se encuentran normalmente en un informe financiero, que se actualiza continuamente. En los últimos 10 a 15 años, estas etiquetas se han puesto a disposición como parte de una taxonomía XBRL que proporciona un diccionario común con metainformación sobre el tipo de elemento, unidades, etc. También incluye las relaciones entre elementos, a menudo a través de una estructura jerárquica, es decir, podemos ver que «ganancia o pérdida» es igual a «ingresos» menos «costes»; y que «ingresos» es la suma de una lista de partidas de ingresos, y así sucesivamente.

Etiquetado XBRL

XBRL es un estándar para transmitir datos comerciales entre sistemas informáticos en un formato estándar. Esto ha demostrado ser extremadamente atractivo para los marcos de informes regulados. En la actualidad, existen unos 216 marcos de informes regulatorios que utilizan XBRL en todo el mundo.

Inicialmente, XBRL se basaba únicamente en el formato XML. Este formato es ideal para informes complejos centrados en datos, donde normalmente los datos se pueden representar en tablas definidas. Pero XML no es muy legible para humanos, y una declaración financiera anual tendría que ir acompañada de un documento HTML, PDF o Word asociado para que lo revisaran los humanos, lo que generaba duplicación de datos e inconsistencias. El formato Inline XBRL (iXBRL) fusiona los datos XBRL legibles por máquina con un documento HTML, por lo que es legible para humanos y, al mismo tiempo, permite que los sistemas extraigan y analicen la información que se ha etiquetado.

Mediante un visualizador XBRL en línea especial, el lector puede ver las etiquetas financieras que ha utilizado la empresa y, por lo tanto, puede comprender el «modelo» detrás de los estados financieros. Estas herramientas pueden revelar qué elementos del informe han sido etiquetados, los cálculos entre los elementos del estado y otras referencias a las directrices IFRS o GAAP relevantes para el elemento. El elemento crítico tanto para el emisor como para el receptor es que el software XBRL puede utilizar estas definiciones para validar automáticamente el archivo, es decir, ¿la información proporcionada es del tipo de datos correcto? ¿Los cálculos cuadran? ¿Los datos duplicados son consistentes? etc. Los arquitectos de taxonomía también tienen un rico lenguaje de reglas, XBRL Formula, con el que definir otros tipos de reglas más complejas que se deben verificar, como, por ejemplo, si contiene los datos obligatorios.

A pesar de la disponibilidad de herramientas de etiquetado comerciales, la incorporación de fragmentos XBRL en un informe HTML requiere un conocimiento profundo de XBRL, la jerarquía taxonómica específica y los principios y prácticas contables subyacentes. Por lo tanto, la mayoría de las herramientas actuales dependen de que un humano elija y aplique la etiqueta pertinente a cada elemento de datos y texto.

Algunos proveedores afirman utilizar el etiquetado con inteligencia artificial en sus productos. Si los analizamos más de cerca, la mayoría son software de mapeo de texto difuso que pueden identificar fácilmente palabras que son «similares» a los conceptos de la taxonomía. Pueden presentarse bien, pero en el uso real del etiquetado producen muchas coincidencias «falsas positivas». Estos «falsos positivos» requieren tiempo para identificarse y corregirse, por lo que el beneficio real es muy cuestionable.

Existen otros enfoques para ayudar a las personas a etiquetar o revisar informes, como la ‘categorización experta’ de elementos de taxonomía que puede ayudar a que el proceso de mapeo sea más eficiente al mostrarle a la persona que etiqueta las cuentas que son las etiquetas más obvias para el contexto específico. Este «sistema experto» se utiliza en las herramientas de mapeo XBRL de UBPartner, pero no ofrece automatización.

La auditoría del uso de etiquetas XBRL es fundamental para los inversores que utilizan informes financieros digitales y analizan los datos. Es evidente que los auditores se benefician enormemente de la estandarización y validación que XBRL aporta a los informes financieros anuales. Un visualizador iXBRL resulta útil para revisar documentos individuales, pero las herramientas de evaluación comparativa más potentes requieren una base de datos XBRL. Sin embargo, incluso muchos de estos sistemas no pueden exponer por completo problemas simples en los que se ha utilizado la etiqueta incorrecta para un elemento en el contexto específico. Las revisiones manuales de la lista de elementos etiquetados requieren mucho tiempo y son costosas.

Sin embargo, ¿qué pasaría si la IA y, en particular, el aprendizaje automático (ML) y los LLM que tienen una buena comprensión del lenguaje, pudieran usarse para etiquetar el informe principal con un grado de «confiabilidad», de modo que los humanos solo tuvieran que mirar algunos aspectos restantes? ¿Áreas ambiguas?

UBPartner ha estado explorando el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para ver cómo podría ayudar a automatizar el proceso de elaboración de declaraciones anuales digitales, reduciendo así los errores y mejorando la legibilidad para los inversores. Es muy pronto y hay algunos problemas difíciles de superar, pero la tecnología está mejorando rápidamente.

Etiquetado de evidencia inicial con IA

UBPartner emprendió una investigación sobre el etiquetado XBRL de IA a principios de 2023, antes del lanzamiento de ChatGPT4. El proyecto utilizó un enfoque de procesamiento del lenguaje natural (PLN) más tradicional: un enfoque de canalización centrado en tareas específicas, que ofrece opciones de personalización y control de grano fino. Los LLM como GPT-4 se basan en arquitecturas de transformadores. Estos modelos se entrenan de principio a fin con grandes cantidades de datos de texto y aprenden a generar texto en función de los patrones y estructuras presentes en los datos de entrenamiento y son mejores en modelos de propósito general capaces de realizar una amplia gama de tareas de PNL.

Enfoque de canalización de PNL

En un nivel alto, cualquier proceso de procesamiento del lenguaje natural se puede dividir en cinco pasos distintos, como se muestra en la siguiente figura.

Pasos de alto nivel en el proceso de PNL

En primer lugar, el paso de tokenización decodifica y segmenta el texto de entrada en palabras y oraciones. Luego, los tokens se introducen en el análisis léxico, donde las palabras se vinculan con su lema. Este paso vincula las diferentes variantes de una palabra con la raíz y, al mismo tiempo, captura el tipo de variaciones en un modelo léxico.

El análisis sintáctico toma el modelo léxico y determina la estructura de la oración según las reglas gramaticales formales. Asocia símbolos POS a las palabras de la oración.

El modelo sintáctico se alimenta del análisis semántico, donde se relacionan las palabras con su significado y se determinan las relaciones entre las palabras. La estructura sintáctica se analiza más a fondo para determinar el significado de la oración en el contexto del texto (análisis pragmático o del discurso).

El análisis pragmático permite una comparación significativa de dos oraciones redactadas de forma diferente, pero con un significado similar, lo que resulta útil para encontrar el concepto XBRL correcto haciendo coincidir las etiquetas de la taxonomía y el texto del informe XHTML.

Resultados iniciales

Inicialmente, el proyecto UBPartner utilizó ejemplos de presentaciones ante la SEC de EE. UU. para probar y entrenar el enfoque. Entonces, efectivamente, estaba analizando el mismo tipo de datos que el artículo de Patronus AI.

Las preguntas clave de la investigación fueron:

  1. ¿Puede la PNL identificar números y texto relevantes en el estado financiero que deben etiquetarse?
  2. ¿Puede NLP identificar las etiquetas XBRL correctas para el elemento identificado en la taxonomía XBRL?

La expectativa era que el enfoque NLP proporcionaría mejores resultados que los enfoques actuales de procesamiento de cadenas utilizados en algunas herramientas XBRL actuales. Por lo tanto, el enfoque calculó una puntuación tanto para la PNL como para la búsqueda de texto difuso para comparar los resultados. También se miden factores para identificar si la PNL podría proporcionar las características de rendimiento necesarias para que estas herramientas funcionen en un entorno de producción.

La prueba de concepto (PoC) utilizó el motor de procesamiento XBRL (XPE) de UBPartner y bibliotecas como CoreNLP, HtmlUnit y Bellsoft Liberica JDK, que son de código abierto. Para una empresa específica, la POC:

  1. Creé asignaciones para los conjuntos de datos reportados de presentaciones anteriores y de las etiquetas de elementos XBRL en la taxonomía.
  2. Luego, las asignaciones se utilizaron para encontrar el texto HTML relevante y la etiqueta que debería aplicarse al texto identificado.
  • Las etiquetas de taxonomía, extraídas mediante XPE, se pasaron por un proceso CoreNLP para generar anotaciones, gráficos semánticos y definiciones canónicas de los conceptos (lemas).
  • Después de preparar los datos del mapeo, el programa buscó identificar las etiquetas XBRL para las celdas de la tabla en la estructura de datos de prueba.

Para empezar, el POC se limitó a los datos tabulares. Las presentaciones financieras de una organización para períodos sucesivos generalmente informan sobre partidas similares, por lo que se espera que las presentaciones anteriores proporcionen el conocimiento necesario para identificar texto y metadatos en documentos futuros.

El informe resumido a continuación muestra el porcentaje de etiquetas correctas e incorrectas y las tablas que fueron etiquetadas incorrectamente para algunas de las muestras más interesantes.

Resultados de PoC de muestra

La tabla muestra que el rendimiento de la PoC fue muy inconsistente (ver Compañía C); sin embargo, la POC encontró entre el 70 y el 80 % de las etiquetas para la mayoría de los informes en el conjunto de datos más amplio. Los estados financieros estándar (como balance general, estados de flujo de efectivo, propiedad, planta y equipo, etc.) se etiquetaron con precisión.

Una revisión más detallada mostró que el algoritmo falla principalmente en el paso de análisis HTML, donde las estructuras de las tablas son demasiado complicadas o no estándar para procesar y generar los modelos y asignaciones. Sin embargo, se descubrió que el procesamiento de PNL mejoraba constantemente la cantidad de etiquetas encontradas en comparación con la coincidencia de cadenas.

El rendimiento del programa estuvo entre 10 y 100 segundos, lo cual es aceptable para una aplicación orientada al usuario, ya que se espera que el proceso de etiquetado automático se ejecute una vez.

Este modelo podría desarrollarse más para mejorar los resultados anteriores y ampliarse para centrarse en otras secciones, pero siempre habría nuevas estructuras y términos que encontraría por primera vez que le causarían problemas. Entonces, ¿podría mejorarse el proceso de identificación de etiquetas utilizando modelos LLM?

Uso de LLM para etiquetar

Desde el punto de vista del procesamiento del lenguaje natural, los resultados iniciales de UBPartner POC no fueron mejores que la investigación de Patronus AI utilizando ChatGPT. Sin embargo, los LLM no incorporan el conocimiento contenido en el modelo semántico XBRL de US GAAP o la taxonomía IFRS, la estructura típica y características de las Divulgaciones Financieras, ni las etiquetas XBRL de los informes anteriores utilizados para entrenar el modelo UBPartner. Entonces, ¿cómo se pueden incorporar estos en el uso de LLM para etiquetar las divulgaciones financieras?

Para comprender completamente el potencial, puede resultar útil comprender cómo funcionan los LLM con más detalle y elementos como los transformadores, los vectores, el concepto de incrustaciones, el aumento de la recuperación y las ventanas de contexto. La sección siguiente describe algunos de los conceptos importantes de los LLM, pero puede omitirla si lo desea.

Arquitectura de modelos de lenguaje de gran tamaño

Los transformadores son un tipo específico de red neuronal y sustentan todos los LLM actuales. Convierten volúmenes de datos sin procesar en una representación comprimida de su estructura básica, utilizando vectores. Una idea central detrás de los transformadores es el concepto de «atención», que sopesa la relevancia de diferentes entradas contextuales, permitiendo que el modelo se centre en las partes más importantes al predecir la salida.

Las incrustaciones se realizan asignando cada elemento de los datos entrantes a un vector en un espacio altamente dimensional. Dado que los vectores cercanos son similares por construcción, las incrustaciones se pueden utilizar para encontrar elementos similares o para comprender el contexto o la intención de los datos.

Los LLM pueden ser inconsistentes y se dice que «alucinan», lo cual no es una buena característica para una herramienta de marcado de divulgación financiera. Ocurre cuando los LLM no tienen suficiente información para generar una respuesta precisa. La generación de recuperación aumentada (RAG) es un método para mejorar la calidad de las respuestas de los LLM al basar el modelo en fuentes específicas de conocimiento para complementar la representación interna de la información del LLM. RAG reduce las posibilidades de que un LLM filtre datos confidenciales o «alucine» información incorrecta o engañosa. RAG también reduce la necesidad de que los usuarios entrenen continuamente el modelo completo y actualicen sus parámetros a medida que evolucionan las circunstancias. De esta forma, RAG puede reducir los costos computacionales y financieros.

Los tokens son las unidades que utilizan los Transformers para procesar y generar datos, y la ventana de contexto es el mayo r número de tokens que un LLM puede procesar en un momento dado. Es su memoria en tiempo real y es similar a lo que la memoria de acceso aleatorio (RAM) es para los procesadores de las computadoras. El tamaño de la última ventana de contexto Gemini de Google es de 10 millones de tokens, alrededor de 7,5 millones de palabras o alrededor de 15.000 páginas, que es 50 veces más grande que cualquier otro LLM.

Las secuencias largas de texto, como las declaraciones financieras, son costosas y difíciles de modelar; específicamente, los costos de ejecutar un LLM tienen una complejidad cuadrática en relación con la longitud de la secuencia. Los transformadores sufren mucho por la degradación del rendimiento cuando trabajan con secuencias más largas de lo que fueron entrenados. Google Gemini 1.5 ha introducido una combinación de expertos (MoE): varios LLM. El principio es que, en lugar de tener un modelo experto grande, se reúne un grupo de modelos expertos más pequeños especializados en ciertas regiones de la entrada.

El análisis pragmático permite una comparación significativa de dos oraciones redactadas de forma diferente, pero con un significado similar, lo que resulta útil para encontrar el concepto XBRL correcto haciendo coincidir las etiquetas de la taxonomía y el texto del informe XHTML.

LLM y los informes financieros

En el contexto del etiquetado de declaraciones financieras con XBRL, puede crear una representación del modelo de taxonomía, estructuras estándar en declaraciones financieras (estados, notas, etc.) y la estructura de taxonomía y etiquetas semánticas. El cambio radical de LLM es que la similitud ya no se basa en una simple búsqueda de palabras clave, sino en una comprensión ontológica en la que elementos similares están muy juntos en el espacio de incrustación.

Las incrustaciones se pueden utilizar con modelos generales, GPT4, Gemini, Llama para realizar búsquedas de similitudes en un documento y obtener una buena «comprensión» (representación) del informe de una empresa. Esto permite que el sistema tome decisiones más inteligentes en todo el documento. También permite una comprensión más precisa e intuitiva de las similitudes entre idiomas, regiones e industrias.

Mirando hacia el futuro con el etiquetado con IA

La prueba de concepto inicial que utilizó el enfoque tradicional de IA para la PNL fue un comienzo, pero los resultados significaron que el modelo habría necesitado un desarrollo significativamente mayor. Este esfuerzo de desarrollo podría no tener fin ya que existen infinitas posibilidades para presentar e informar resultados financieros.

Los LLM ofrecen un modelo inicial que comprende el lenguaje general. El uso de RAG y los avances que herramientas como Gemini de Google han logrado en el campo de los «múltiples expertos» promete ofrecer mejores resultados con un menor esfuerzo de desarrollo.

Desde el punto de vista de los conjuntos de datos con los que entrenar dichos modelos, la UE tiene planes de desarrollar el Punto de Acceso Único Europeo (ESAP), similar al sistema EDGAR de EE. UU., tanto para los informes de divulgación financiera (ESEF) como para los de sostenibilidad (ESRS). Esto proporcionaría la profundidad de los informes bien definidos para proporcionar la capacitación sobre la divulgación financiera y el historial de etiquetas XBRL. Mientras tanto, XII ha proporcionado el sitio web de presentaciones XBRL y se puede utilizar para recuperar miles de informes europeos.

La calidad de los datos también está mejorando a medida que las empresas se familiarizan más con los requisitos de etiquetado ESEF y XBRL. Las taxonomías como ESEF, que se basan en la taxonomía de referencia IFRS del IASB, ya incluyen controles de calidad de datos a través de fórmulas XBRL y bases de datos de cálculo. ESEF agrega una lista extensa de reglas de presentación que la presentación también debe cumplir para ser aceptada. Además, la mayoría de los países europeos requieren que los informes sean auditados ya que las entidades que informan son empresas que cotizan en bolsa o grandes empresas privadas para ESRS. El Comité de Calidad de Datos XBRL de EE. UU. (DQC) ha introducido un conjunto de reglas patentadas como una forma de mejorar la calidad de los informes de la SEC de EE. UU.

Sin embargo, como se ha comentado en artículos anteriores, el cambio radical será el paso hacia un enfoque «digital primero». En este enfoque, las empresas empiezan con la publicación en HTML, en lugar de la conversión a PDF. Esto garantiza que la estructura subyacente de los informes sea más clara y la legibilidad de las etiquetas de bloque (secciones de texto más grandes, tablas) las hará mucho más propicias para el análisis de IA.

Por lo tanto, creemos que a medida que se desarrollen las técnicas de inteligencia artificial y los LLM se vuelvan más capaces, este será un enfoque más fructífero que la PNL estándar. Sin embargo, la pregunta aún persiste: ¿serán estos sistemas totalmente confiables de modo que un director financiero confíe totalmente en su informe financiero etiquetado utilizando técnicas de inteligencia artificial? Es decir, ¿cumplirá la prueba de «software objetivo» de Charlie Hoffman, en la que el software procesará la información de una manera que es tan bueno como un humano podría haber realizado esa tarea/proceso o incluso mejor de lo que un humano podría haber realizado esa tarea/proceso (ver más aquí).

Una observación adicional cubierta en artículos anteriores es que las declaraciones financieras contienen tanto datos semiestructurados (en tablas) como datos no estructurados en texto o etiquetas de bloque. Piense en el diseño basado en tablas de los estados financieros versus los estados financieros que contienen aspectos financieros clave. Todos los primeros se presentan de una manera ligeramente diferente según el tipo de empresa, pero todos siguen las normas IFRS o GAAP locales. Estos datos provienen de fuentes altamente estructuradas, sistemas de consolidación financiera. Como se identificó en nuestras publicaciones anteriores, ya existe una tendencia en la que los proveedores de software del sistema financiero incorporan el XBRL en sus sistemas. Etiquetar los datos en esta etapa o cuando se generan las tablas es mucho más fácil. Los datos etiquetados pueden luego pasarse a un ‘software de publicación digital’ como Reportl (Friends Studio) o Pomelo para etiquetar las partes restantes del documento. Implementar el etiquetado de IA de esta manera, centrándose en las áreas no estructuradas, tendría sentido desde el punto de vista del esfuerzo y la precisión.

Conclusiones

En los próximos años, es probable que veamos una tendencia general hacia informes digitales, con una variedad de soluciones de informes, como las mencionadas anteriormente, y por lo tanto deberíamos ver resultados mucho mejores del etiquetado automático utilizando herramientas de IA.

Creemos firmemente que el uso de IA podría permitir a las empresas y auditores reducir significativamente los costos y centrar más su atención en mejorar la calidad de los datos etiquetados, en lugar del etiquetado manual.

A medida que este artículo se va imprimiendo (en formato digital, por supuesto), observamos un flujo de nuevos avances en los programas de maestría en derecho. Es demasiado para cubrir y este no pretende ser un artículo sobre procesamiento del lenguaje natural.

Sin embargo, si le gusta la IA, como a nosotros, busque artículos sobre modelos de lenguaje pequeños, menos recursos informáticos y «mayor rentabilidad»; el nuevo modelo GPT-4o más rápido de OpenAI; Google presenta un nuevo agente de inteligencia artificial «multimodal» que puede responder consultas en tiempo real a través de video, audio y texto llamado Proyecto Astra; Meta también lanza su modelo Llama 3, con capacidades muy mejoradas como el razonamiento.

Los autores son Kapil Verma y Martin DeVille de UBPartner

Por favor envíe comentarios, correcciones y cualquier idea alternativa a info@ubpartner.com.

Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/ai-and-xbrl-automatic-tagging/

IA-y-XBRL-Etiquetado-automatico-acasoDescarga

FSB destaca la importancia de la calidad de los datos en IA para la estabilidad financiera

Publicado el 15 de junio de 2024 por Editor

La funcionaria del Tesoro de los Estados Unidos, Nellie Liang, presidenta del Comité Permanente de Evaluación de Vulnerabilidades del Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), se dirigió a la Mesa Redonda OCDE-FSB sobre Inteligencia Artificial en Finanzas. Liang enfatizó el potencial transformador de la IA en las finanzas, pero también destacó la necesidad de una calidad sólida de los datos para gestionar los riesgos asociados con la implementación de la IA.

Liang describió cómo las instituciones financieras están aprovechando cada vez más la IA para reducir costos, gestionar riesgos y personalizar servicios. Sin embargo, estos beneficios conllevan riesgos sustanciales, particularmente relacionados con la precisión del modelo y la integridad de los datos.

La confiabilidad de los resultados de la IA depende en gran medida de la calidad de los datos subyacentes. Los datos inexactos o sesgados pueden llevar a una toma de decisiones errónea, lo que es particularmente peligroso en contextos financieros. Liang enfatizó que gestionar la calidad de los datos es esencial para garantizar que los modelos de IA sean efectivos y seguros, haciéndose eco de la necesidad de contar con marcos estrictos de gobernanza y supervisión.

Desde una perspectiva regulatoria, Liang abogó por la mejora de los marcos existentes para abordar los desafíos únicos que plantea la IA. Sugirió que los reguladores se centren en amplificar los riesgos conocidos, como los problemas de calidad de los datos, y adaptar los mecanismos de supervisión para atender los nuevos riesgos impulsados por la IA. Garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en las aplicaciones de IA sigue siendo fundamental para salvaguardar la estabilidad financiera.

XBRL International reconoce el papel crucial de los datos estructurados de alta calidad para aprovechar todo el potencial de la IA y al mismo tiempo mitigar sus riesgos. A medida que la IA siga evolucionando, mantener estándares de datos rigurosos y una supervisión regulatoria será vital para garantizar la estabilidad y la integridad del sistema financiero global.

Para conocer los comentarios completos de Nellie Liang, consulte aquí.

FSB DE CALIDAD DE DATOS de IA

Comentarios sobre la inteligencia artificial en las finanzas

4 de junio de 2024

Declaraciones de Nellie Liang, subsecretaria de Finanzas Internas de EE. UU. y presidenta del Comité Permanente de Evaluación de Vulnerabilidades de la Junta de Estabilidad Financiera, en la Mesa Redonda OCDE – FSB sobre Inteligencia Artificial en Finanzas, París, 22 de mayo de 2024.

I. INTRODUCCIÓN

Gracias a la OCDE y al FSB por organizar la mesa redonda de hoy, Inteligencia artificial en finanzas, y por invitarme a hablar.

La inteligencia artificial o “IA” tiene el potencial de transformar muchos aspectos de nuestras vidas y de nuestra sociedad y, en el último año y medio, ha capturado nuestra imaginación. Pero, al igual que las oleadas tecnológicas anteriores que ofrecieron grandes oportunidades, también trae consigo desafíos y temores.

Las empresas financieras llevan muchos años utilizando algunos tipos de IA. Sin embargo, los avances recientes en la capacidad informática y los últimos avances en IA –como la IA generativa o GenAI– representan un avance espectacular en sus capacidades. Los nuevos modelos de IA pueden ingerir una amplia gama de datos, generar contenidos y tener una mayor capacidad para evolucionar por sí solos y automatizar la toma de decisiones. Estas tecnologías se están desarrollando rápidamente, y tanto las empresas como los reguladores aún se encuentran en las primeras etapas de comprensión de cómo las instituciones financieras podrían utilizar los modelos más nuevos de IA. Es crucial que sigamos profundizando nuestra comprensión de los posibles beneficios y riesgos y que aseguremos que el marco regulatorio siga el ritmo. Esta es una gran empresa. Eventos como el de hoy son una parte importante para construir nuestra comprensión.

Mis comentarios de hoy se centrarán en cómo los responsables de las políticas financieras están aprendiendo sobre el uso de nuevas herramientas de inteligencia artificial por parte de las empresas financieras y qué tipos de riesgos podrían introducir estas herramientas al sistema financiero. La adopción de nuevas tecnologías en las finanzas no es nueva. Las empresas financieras están innovando continuamente para aumentar la eficiencia y ofrecer nuevos servicios. Los formuladores de políticas tienen experiencia con tecnologías cambiantes y han desarrollado marcos regulatorios centrados en la construcción de barreras protectoras, independientemente de la tecnología subyacente utilizada. En otras palabras, no estamos empezando desde cero al pensar en cómo abordar los riesgos de la IA y al mismo tiempo permitir que se aprovechen sus oportunidades. La pregunta principal hoy es si los nuevos modelos de IA son fundamentalmente distintos de la tecnología existente o si se utilizarán de una manera tan diferente que los marcos regulatorios actuales no sean suficientes o no se apliquen.

Con ese marco en mente, comenzaré mis comentarios de hoy con una caracterización de la tecnología y cómo las instituciones financieras utilizan la IA en la actualidad. Estos usos actuales pueden ayudarnos a pensar en cómo las empresas financieras perciben sus oportunidades y cómo podrían querer utilizar la IA en el futuro. Luego consideraré los riesgos potenciales y nuestro marco regulatorio financiero para evaluar y abordar estos riesgos. Terminaré con algunas preguntas para que este grupo las considere.

II. DEFINIENDO LA IA

La inteligencia artificial es un concepto amplio y se resiste a una definición precisa. Aquí usaré la IA para describir cualquier sistema que genere resultados (que pueden ser pronósticos, contenido, predicciones o recomendaciones) para un conjunto determinado de objetivos. A partir de este marco conceptual de lo que hacen los sistemas de IA, podemos pensar que la tecnología subyacente se divide en tres categorías: inteligencia artificial “temprana”, aprendizaje automático y modelos generativos de IA más nuevos. Estas categorías siguen aproximadamente el orden en que se desarrollaron, pero muchos modelos de IA combinan elementos de estas tres categorías.

En primer lugar, la IA temprana describe modelos basados en reglas. Muchos lenguajes de programación de computadoras son básicamente IA basada en reglas y se han utilizado desde la década de 1970. Generalmente, estos sistemas resuelven problemas utilizando reglas específicas aplicadas a un conjunto definido de variables. Todos tenemos un servicio al cliente experimentado que utiliza una IA basada en reglas. Hacemos una pregunta que conduce a preguntas de seguimiento predefinidas, hasta que obtenemos una respuesta predeterminada o presionamos cero suficientes veces como para que podamos hablar con un humano. Los modelos internos de previsión de pérdidas o el comercio algorítmico temprano, por ejemplo, también podrían considerarse formas de inteligencia artificial temprana. Estamos muy familiarizados con este tipo de herramientas en finanzas.

En segundo lugar, a diferencia de los sistemas basados en reglas, el aprendizaje automático identifica relaciones entre variables sin instrucción o programación explícita. En el aprendizaje automático, los datos son la entrada clave y el sistema identifica patrones a partir de los datos. El aprendizaje se puede reforzar, por ejemplo, proporcionando retroalimentación al sistema sobre si el resultado es bueno o malo. A partir de esta retroalimentación, el modelo de aprendizaje automático puede aprender a funcionar mejor en el futuro. El aprendizaje automático también está integrado en muchos procesos existentes para las instituciones financieras. Por ejemplo, se ha utilizado durante mucho tiempo para desarrollar herramientas de detección de fraude. El aprendizaje automático también permite que la aplicación de banca móvil de su teléfono lea cheques escritos a mano.

Los últimos modelos de IA se caracterizan por su capacidad para generar contenido nuevo, desde texto hasta imágenes y vídeos. En lugar de limitarse a un conjunto definido de respuestas potenciales en un formato definido, GenAI puede producir una variedad de respuestas en una variedad de formatos. Por ejemplo, “Dame recomendaciones sobre dónde comer en París, pero compuesto como un poema en pentámetro yámbico”. Estos modelos son flexibles y a menudo dinámicos, y aprenden de la experiencia al generar respuestas y asimilar nueva información. Los sistemas de IA más avanzados, que aún se están desarrollando, pretenden ser altamente autónomos con capacidades que igualen o superen las capacidades humanas.

III. USO DE LA IA

Nuestra experiencia con cambios tecnológicos anteriores puede ayudarnos a comprender cómo las instituciones financieras podrían estar abordando la inteligencia artificial más nueva y brindarnos información sobre sus posibles beneficios y oportunidades.

Comenzaré con algunas ideas sobre dónde podríamos ver estos beneficios.

Primero, ¿cuáles son los mejores casos de uso? Muchos casos de uso surgen de la capacidad de la IA para procesar mejor volúmenes y tipos de información que de otro modo serían poco prácticos o imposibles de analizar. En el contexto de las empresas financieras, la IA se puede utilizar para dos propósitos: en primer lugar, se puede utilizar para reducir costos o riesgos y aumentar la productividad, por ejemplo, automatizando algunas funciones administrativas o brindando un servicio al cliente de rutina. Por ejemplo, al analizar una gama y una cantidad de datos más amplia, la IA puede identificar patrones que sugieran actividad sospechosa. En segundo lugar, la IA se puede utilizar para desarrollar nuevos productos, como servicios más personalizados. Por ejemplo, al procesar más datos de más fuentes para comprender mejor a sus clientes, la IA puede permitir una mayor personalización de las experiencias financieras en línea de los clientes. 1 

Dicho esto, dado que la IA depende en gran medida de los datos con los que se entrena, no todas las herramientas de IA son igualmente adecuadas para cada tipo de tarea. Por ejemplo, los modelos de lenguaje grandes, por definición, se entrenan principalmente con lenguaje. Como resultado, pueden ser más adecuados para tareas basadas en el lenguaje, como el servicio al cliente, que para tareas como evaluar el valor en riesgo, y muchas instituciones financieras están explorando el uso de modelos de lenguaje grandes para respaldar los chatbots de los clientes. 2

En segundo lugar, ¿cuáles son los costos de desarrollo y adopción? Las herramientas de IA pueden requerir una inversión significativa, por ejemplo, para desarrollar o comprar la herramienta, o invertir en recursos computacionales. Si bien algunos costos operativos han disminuido y la capacidad informática se ha ampliado, las demandas de recursos serán una consideración importante para los tipos de casos de uso que las empresas persiguen o priorizan. Al mismo tiempo, quedarse atrás de los competidores que utilizan la IA para mejorar sus servicios podría tener costos.

Además, las instituciones financieras también deben trabajar dentro de estructuras de gobernanza y límites de apetito de riesgo adecuados. Por ejemplo, si una herramienta reemplazara a los operadores humanos, ¿qué tan costoso sería un error por no involucrar una intervención humana activa? Si una herramienta no reemplaza a un operador humano, ¿seguiría habiendo ganancias de productividad?

No tenemos una imagen completa de las formas en que diversas instituciones financieras utilizan la IA. El trabajo del FSB en 2017 destacó muchos usos, ahora relativamente maduros, como la suscripción de crédito y la ejecución comercial. Más recientemente, muchas autoridades están realizando encuestas y solicitando la opinión del público, además de hablar directamente con las empresas. A partir de este trabajo, vemos que la IA se utiliza en tres áreas principales. En primer lugar, la IA se utiliza para automatizar las funciones administrativas y ayudar al cumplimiento. Las herramientas de detección de fraudes y finanzas ilícitas son un ejemplo de ello. En segundo lugar, la IA se utiliza para algunas aplicaciones orientadas al cliente, como los chatbots de servicio al cliente. Por último, algunas instituciones financieras están buscando formas de incorporar la IA en sus ofertas de productos. Algunas de estas aplicaciones son familiares, como las estrategias comerciales, pero dependen más de la IA que en el pasado.3 Algunos fondos de cobertura anuncian que sus estrategias se basan enteramente en IA predictiva, mientras que anteriormente la IA podría haberse utilizado para informar a los tomadores de decisiones humanos. En otros casos, la IA ha dado lugar a nuevos tipos de productos. Por ejemplo, algunos corredores de seguros están experimentando con nuevo software para ayudar a sus clientes, por ejemplo, a gestionar el riesgo de la cadena de suministro, basándose en imágenes satelitales procesadas por IA. 4

Aún es temprano, pero las empresas están siguiendo una amplia gama de estrategias sobre cómo utilizar las nuevas herramientas de IA. Parecen estar actuando con cautela, especialmente cuando experimentan con GenAI y, al mismo tiempo, realizan cambios en la gobernanza interna. 5 Algunas empresas de tecnología financiera que están sujetas a menos regulación pueden estar actuando más rápidamente.

IV. RIESGOS

Como destacan estos casos de uso, la IA puede ofrecer importantes beneficios a las instituciones financieras al reducir costos y generar ingresos. Pero a medida que las instituciones financieras exploran nuevas formas de beneficiarse de la IA, tanto los formuladores de políticas como las instituciones financieras deben considerar los riesgos potenciales más amplios. Podemos considerar estos riesgos en algunas categorías: primero, riesgos para instituciones financieras individuales; segundo, riesgos para el sistema financiero en general; tercero, cambios en el panorama competitivo; y finalmente, implicaciones para consumidores e inversores.

Riesgos para las instituciones financieras: consideraciones microprudenciales

Un riesgo clave para las instituciones financieras que utilizan herramientas de inteligencia artificial es el riesgo de modelo. El riesgo de modelo se refiere a las consecuencias de un mal diseño o mal uso de los modelos. Abordar el riesgo del modelo incluye gestionar la calidad, el diseño y la gobernanza de los datos. Los datos, el diseño y la gobernanza de los modelos son componentes críticos para el desarrollo eficaz y seguro de la IA y su uso. Por ejemplo, es importante considerar dónde las limitaciones de los datos pueden sesgar los resultados de un modelo. Los modelos entrenados con datos históricos, por definición, se basarán únicamente en los ejemplos históricos de estrés o eventos atípicos contenidos en los datos subyacentes. Si bien este tipo de eventos se destacan en nuestra memoria, son relativamente pocos y es poco probable que se repitan de la misma manera. Esta limitación significa que algunos modelos que podrían usarse para el comercio pueden ser menos sólidos o predictivos en futuros períodos de tensión.

También es fundamental considerar cómo se utiliza el modelo. Incluso si un modelo está bien diseñado, puede presentar riesgos si se usa o interpreta de manera inapropiada. A medida que las empresas se sienten más cómodas con los modelos y resultados de la IA, puede resultar fácil olvidarse de cuestionar los supuestos subyacentes de los modelos o realizar análisis independientes. Hemos visto este tipo de dependencias en el pasado. Por ejemplo, antes de la crisis financiera, los bancos y los participantes del mercado dependían de las agencias de calificación crediticia hasta tal punto que reducían su capacidad de realizar evaluaciones independientes. 6 Las nuevas herramientas de IA pueden crear o exacerbar algunos de estos desafíos existentes para la gobernanza y la supervisión. Estas herramientas pueden ser menos claras en su razonamiento, más dinámicas y más automáticas. Por ejemplo, la velocidad y la independencia de algunas herramientas de IA exacerban el problema de la excesiva dependencia, ya que la oportunidad para la intervención humana puede ser muy breve. Esto es particularmente cierto para aplicaciones como estrategias comerciales debido a la velocidad requerida.

De manera relacionada, el uso de herramientas de inteligencia artificial puede aumentar la dependencia de vendedores y proveedores de servicios críticos. Si bien el uso de terceros puede ofrecer a las instituciones financieras beneficios significativos, estas dependencias pueden introducir algunos riesgos. Por ejemplo, las herramientas de inteligencia artificial requieren una potencia informática significativa y pueden aumentar la dependencia de un número relativamente pequeño de proveedores de servicios en la nube. Es probable que haya menos visibilidad de las herramientas de IA desarrolladas por los proveedores que de las desarrolladas internamente.

Los riesgos operativos relacionados con la IA también pueden provenir de fuera de la institución financiera. Estos incluyen ciberataques basados en IA, fraudes y falsificaciones profundas. Las herramientas GenAI ampliamente disponibles ya están ampliando el grupo de adversarios y permitiendo que todos los adversarios se vuelvan más competentes. Si bien las tácticas no suelen ser nuevas (como el phishing), se han vuelto más efectivas y eficientes en el último año. Por ejemplo, en un incidente reportado a principios de este año, un empleado de una institución financiera multinacional fue engañado para que transfiriera 25 millones de dólares después de asistir a una videoconferencia con una IA falsa del director financiero de la empresa. 7

Estabilidad financiera y consideraciones macroprudenciales

También deberíamos considerar si el uso de la IA por parte de las empresas financieras podría presentar riesgos para la estabilidad financiera, es decir, riesgos para el sistema financiero en general. Por ejemplo, los modelos de IA pueden introducir o amplificar interconexiones entre empresas financieras si los resultados del modelo están más correlacionados porque dependen de las mismas fuentes de datos, o si las empresas utilizan el mismo modelo. En algunos casos, la salida de un modelo puede ser una entrada para otro modelo. Estas interconexiones pueden exacerbar el comportamiento gregario o la prociclicidad. Cuando los modelos informan estrategias comerciales que se ejecutan automáticamente, pueden ser más probables incidentes como fallas repentinas. La complejidad y la opacidad también son motivo de preocupación. En la medida en que los modelos no sean transparentes en su razonamiento o no se basen en una gama más amplia de datos, es difícil predecir cómo podrían funcionar.

Cambios en el panorama competitivo

La IA tiene el potencial de cambiar el panorama competitivo de los servicios financieros. Esto podría suceder de varias maneras. En primer lugar, las importantes inversiones en potencia informática y datos necesarios para desarrollar modelos de IA pueden beneficiar a determinadas instituciones sobre otras. Las instituciones pequeñas con menos acceso a los datos pueden verse perjudicadas en su capacidad para desarrollar o acceder a la IA. Las instituciones que no han migrado a los servicios en la nube pueden tener menos posibilidades de acceder o utilizar la IA. Alternativamente, es posible que las inversiones necesarias para desarrollar modelos de IA sean tan significativas que las instituciones financieras converjan en un solo modelo, nivelando así el campo de juego entre instituciones grandes y pequeñas.

Además, la dinámica competitiva fuera de las instituciones financieras puede ser relevante. Las herramientas de inteligencia artificial y los servicios en la nube de los que dependen estas herramientas están siendo desarrollados con mayor intensidad por un puñado de empresas que no son instituciones financieras. La IA también puede atraer nuevos participantes a los servicios financieros, incluidos proveedores de tecnología que tal vez quieran utilizar datos recopilados en otros contextos.

Consumidores e inversores

En mis comentarios de hoy, me he centrado principalmente en el impacto de la IA en las instituciones financieras y el sistema financiero, pero también me gustaría dedicar unos momentos a las implicaciones potencialmente significativas para los consumidores e inversores.

Podemos pensar en estas implicaciones en dos líneas. En primer lugar, si bien los datos siempre han sido fundamentales para los servicios financieros, la IA intensifica aún más esta demanda de datos. Como resultado, la IA puede amplificar las preocupaciones existentes sobre la privacidad y la vigilancia de los datos. Y, si se recopilan datos, deben almacenarse, lo que genera preocupaciones sobre la seguridad de los datos.

En segundo lugar, los resultados de las herramientas de IA tienen implicaciones importantes para los consumidores e inversores. Los prestamistas que utilizan modelos de IA pueden desarrollar una imagen más completa de la solvencia utilizando muchas más variables, incluidos datos de fuentes menos tradicionales. 8 Los asesores de inversiones también están experimentando con el uso del aprendizaje automático o la inteligencia artificial predictiva para brindar asesoramiento más personalizado. Sin embargo, un área particular de preocupación es la posibilidad de que las herramientas de inteligencia artificial perpetúen el sesgo. Los datos históricos, ya sea que se utilicen en modelos tradicionales o en IA, incorporan resultados históricamente sesgados. La confianza de un prestamista en tales datos históricos puede ser particularmente problemática si el razonamiento de un modelo no es claro y si una decisión puede resultar en que a un consumidor se le niegue el servicio o el crédito de manera indebida. Además, con el uso cada vez mayor y más variado de datos, los consumidores enfrentarán desafíos para corregir las imprecisiones en sus datos. También es importante tener cuidado de que las fuentes alternativas de datos, que pueden ser menos transparentes y ocultar sesgos incrustados, no sean sustitutos de la raza, el género o el origen étnico.

V. MARCO PARA ABORDAR LOS RIESGOS

Muchos de los riesgos que he descrito son familiares para los reguladores financieros. Cuando consideramos la mejor manera de evaluar y mitigar los riesgos financieros que plantean los nuevos desarrollos de la IA, una vez más, no empezamos de cero. Por ejemplo, los principios de la gestión de riesgos de modelos establecen un marco para el diseño, la gobernanza, la auditoría y la calidad de los datos del modelo. Los principios de gestión de riesgos de terceros abordan los riesgos asociados con proveedores y otros proveedores de servicios críticos. Las leyes de préstamos justos, crédito justo y privacidad de datos están diseñadas para abordar los riesgos para los consumidores, y las leyes de valores están diseñadas para proteger a los inversores. Del mismo modo, las herramientas de IA utilizadas para el cumplimiento, como el cumplimiento ALD/CFT, deben cumplir con estos requisitos regulatorios. Si bien este marco no es específico de la tecnología de IA, se aplica a la IA y está diseñado para abordar los riesgos independientemente de la tecnología utilizada.

Es a partir de este punto de partida que consideramos si la IA presenta riesgos que no se abordan adecuadamente en el marco existente. Estos riesgos podrían ser del mismo tipo, pero de mayor magnitud, o pueden ser tipos de riesgos completamente nuevos. La tecnología se está desarrollando rápidamente y debemos trabajar para garantizar que el marco político siga el ritmo. Con ese fin, me gustaría concluir planteando varias preguntas para ayudar a guiar esta discusión:

En primer lugar, ¿dónde podría la IA amplificar algunos riesgos conocidos y familiares? Por ejemplo, hace mucho que comprendemos la importancia de la calidad de los datos a la hora de modelar el riesgo crediticio y de mercado. Dado que la IA depende cada vez de más tipos diferentes de datos, estas preocupaciones pueden verse amplificadas.

En segundo lugar, ¿presenta la IA distintos tipos de riesgos? También puede ser que la IA presente tipos de riesgos categóricamente diferentes. Por ejemplo, la IA actúa de acuerdo con objetivos definidos y puede resultar complicado especificar todos los objetivos relevantes. Es posible que desee que la IA maximice las ganancias, pero dentro de límites legales y éticos que pueden ser difíciles de definir por completo. Si un modelo de IA actúa por sí solo y es capaz de actualizar su razonamiento sin intervención humana, esto puede socavar la responsabilidad por irregularidades o errores.

En tercer lugar, ¿hay cambios en el panorama competitivo que podrían tener implicaciones para el marco regulatorio? La IA puede cambiar el panorama competitivo. Estos cambios podrían ocurrir tanto entre las empresas financieras; por ejemplo, las empresas con mayor acceso a datos o a poder computacional pueden estar mejor posicionadas para competir. También podría ocurrir entre empresas financieras y no financieras, ya que algunas empresas no financieras ya tienen un acceso significativo a datos y potencia informática, y han mostrado cierto interés en brindar servicios financieros directamente. Si este panorama cambiante afecta la capacidad de abordar los riesgos en el sector financiero, ¿qué ajustes deberían considerarse, por ejemplo, para ciertos tipos de instituciones o ciertos tipos de relaciones?

Por último, ¿cuáles son las oportunidades para que los reguladores financieros y otras autoridades utilicen la IA? También es pronto para los responsables de la formulación de políticas. Estamos explorando oportunidades para identificar anomalías en los datos para contrarrestar las finanzas ilícitas y el fraude, y para encontrar mejores formas para que el sector privado cree bases de datos más completas para mejorar la detección del fraude. 9 Esta es una propuesta de alto valor con un riesgo manejable si trabajamos juntos entre los sectores público y privado. También podríamos considerar cuáles son otros posibles casos de uso y qué consideraciones deberían guiar esos casos de uso.

Ciertamente, hay otras preguntas que podrían hacerse ahora y ciertamente habrá más preguntas para los formuladores de políticas a medida que la tecnología de inteligencia artificial continúe desarrollándose. Eventos como estos y el trabajo en curso del FSB y la OCDE son fundamentales para profundizar nuestra comprensión de los usos potenciales de la IA por parte de las instituciones financieras y para garantizar que nuestro marco de políticas siga el ritmo del cambio tecnológico.

Gracias.

  1. Véase, por ejemplo, Integraciones dinámicas de clientes para aplicaciones de servicios financieros[←]
  2. Ver Chatbots en financiación al consumo | Oficina de Protección Financiera del Consumidor[←]
  3. Véase, por ejemplo, MIT-UBS-generative-AI-report_FNL.pdf[←]
  4. Véase, por ejemplo, Marsh McLennan lanza una solución basada en IA para transformar la gestión de riesgos de la cadena de suministro[←]
  5. Informe de la encuesta IIF-EY 2023 sobre el uso de AI_ML en servicios financieros – Informe público – Final.pdf[←]
  6. Véase Reducción de la dependencia de las calificaciones crediticias – Consejo de Estabilidad Financiera[←]
  7. Consulte Gestión de riesgos de ciberseguridad específicos de la inteligencia artificial en el sector de servicios financieros[←]
  8. Véase Evaluación del impacto de las nuevas empresas no bancarias en la competencia en los mercados de financiación al consumo[←]
  9. Gestión de riesgos de ciberseguridad específicos de la inteligencia artificial en el sector de servicios financieros[←]

Tipo(s) de contenido: Prensa, Discursos Fuente(s): Área(s) de política del FSB: Innovación financiera, Evaluaciones de vulnerabilidades

Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/fsb-highlights-importance-of-data-quality-in-ai-for-financial-stability/

FSB-destaca-la-importancia-de-la-calidad-de-los-datos-en-IA-para-la-estabilidad-financieraDescarga

Examinando la percepción del papel de las mujeres en la economía azul de la India

EXTRACTO

El objetivo principal de este artículo es llevar a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre las percepciones y actitudes sobre el empleo y el liderazgo de las mujeres en la economía azul de la India. El estudio utiliza una revisión sistemática de la literatura para analizar estudios e informes publicados entre el 1 de enero de 2000 y el 5 de noviembre de 2022, con el fin de averiguar cómo piensan y sienten las personas sobre la participación de las mujeres en relación con el empleo y el liderazgo en términos de toma de decisiones en sectores tradicionalmente dominados por hombres, como la pesca, el transporte marítimo y el turismo de economía azul. La evaluación concluye con recomendaciones para la compilación de inventarios de referencia para recopilar datos desglosados por género para asesorar a las políticas sobre qué sectores obstaculizan la participación de las mujeres, así como un nuevo marco para crear vías para la participación holística de las mujeres en la economía azul de la India.

Palabras clave: economía azul, empleo de las mujeres, liderazgo, percepciones, actitudes, India

Clasificación JEL: J16, J81, Q22, Q26, J71, L83, N25, N75, P25, P46, Z32, F16, H11

1. INTRODUCCIÓN

Muchas mujeres optan por no trabajar en sectores en los que predominan los hombres debido a malentendidos sobre la naturaleza de los trabajos de las mujeres, las culturas condescendientes en el lugar de trabajo y las tradiciones organizativas preventivas y las normas socioculturales conservadoras (Harper et al. 2013). Los hombres siguen dominando en varias profesiones, como la carpintería, la ingeniería, la construcción, la conducción, entre muchas más (OIT 2014). No hay excepción en el sector de la economía azul (EB) debido a las razones anteriores. A través de su iniciativa «Decenio de las Ciencias Oceánicas para el Desarrollo Sostenible» (Juneja et al. 2021), las Naciones Unidas consideran ahora que el BE es un componente crucial de la sostenibilidad y el desarrollo sostenibles a nivel mundial. El objetivo del marco para el Decenio de las Ciencias Oceánicas para el Desarrollo Sostenible, que se extiende de 2021 a 2030, es garantizar que las naciones y los pueblos puedan beneficiarse plenamente de las posibilidades y ventajas de la EB, mejorando al mismo tiempo las condiciones para el desarrollo sostenible de los océanos. El eslogan de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), «no dejar a nadie atrás», llama la atención sobre los grupos sociales desfavorecidos y marginados, incluidas las mujeres. Según un informe de 2017 del Departamento de Relaciones Internacionales y Cooperación (DIRCO), los Estados miembros de la Asociación de la Cuenca del Océano Índico (IORA) reafirmaron su compromiso con el avance de la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres dentro de este amplio marco mundial de desarrollo sostenible a través de la firma en 2017 de la Concordia de Yakarta. Los miembros de IORA también confirmaron que la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres son un tema transversal en la Concordia de Yakarta (DIRCO 2017). A través de la Concordia de Yakarta, los miembros de IORA reafirmaron que el empoderamiento económico de las mujeres está directamente relacionado con el éxito de la región (DIRCO 2017). Los Estados miembros de IORA reconocieron especialmente la importancia del empoderamiento económico como piedra angular para promover la igualdad de género y, como resultado, hicieron hincapié en el requisito de la participación plena e igualitaria de las mujeres en la economía, en particular en la economía azul (IORA 2019). Los Estados Miembros también reconocieron la importancia de la protección social y el apoyo a las mujeres que trabajan en la economía informal, la contribución de las mujeres a la paz, la seguridad y la estabilidad necesarias para el crecimiento económico y el desarrollo, y la inclusión de las mujeres en el liderazgo y el empoderamiento económico de las mujeres como componentes necesarios para el crecimiento económico sostenible. Además, la igualdad salarial puede alentar una mayor inversión en la salud y la educación de los niños.

El Océano Índico se considera una parte vital de las economías, los medios de vida y las identidades culturales de los Estados que limitan o se encuentran dentro de sus límites. La pesca y la acuicultura, la energía oceánica renovable, los puertos marítimos y el transporte marítimo, los hidrocarburos marinos y los minerales de los fondos marinos, la biotecnología marina, la investigación y el desarrollo, y el turismo son sectores estratégicos clave en el desarrollo de la economía azul en el Océano Índico (IORA 2018). La India, la nación marítima más poderosa de Asia y la región del Océano Índico, ha adoptado excesivamente la noción de economía azul (Chopra 2016). Con el fin de mantener el futuro «azul» de la India, el gobierno inició el Programa Sagarmala en 2015. Para 2021, se había elaborado un borrador de Política de Economía Azul con el fin de capitalizar las ventajas de las industrias de EB convencionales y emergentes (Ministerio de Ciencias de la Tierra 2021). De acuerdo con la Visión de la Nueva India 2030 del gobierno indio, el BE es esencial para aumentar la participación en la fuerza laboral, promover la equidad social y garantizar la seguridad del Océano Índico (Gobierno de la India 2020). Según un informe de la Federación de Cámaras de Comercio e Industria de la India (FICCI) de 2019, se prevé que el potencial de la economía de la India sea de 700.000 millones de dólares en el marco del negocio actual, y si se eliminan las restricciones socioeconómicas, las estimaciones sugieren que la India podría beneficiarse entre 1 y 2 billones de dólares para 2025. Desde 2018, la visión de desarrollo de la India se ha definido más mediante la elaboración de políticas para la gestión sostenible de los recursos de EB y el desarrollo inclusivo, con especial énfasis en la Iniciativa de la Bahía de Bengala para la Cooperación Técnica y Económica Multisectorial (BIMSTEC) y la inclusión de la «Declaración de Intención de Nairobi para Promover la Economía Azul Global Sostenible» (Banco Mundial y Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas, 2017; IORA 2019; Mani 2021). El posicionamiento estratégico de la India en la región de la IORA podría permitir al país cosechar numerosos beneficios de la EB de la cuenca del Océano Índico mediante el diseño de políticas sólidas e innovadoras, el compromiso de recursos energéticos y financieros institucionales para apoyar a la IORA, y la creación de asociaciones nacionales y regionales con instituciones, agrupaciones y países de la EB (UNCTAD 2021; Juneja et.al. 2021; FICCI 2019). Sin embargo, los beneficios de la EB en la sociedad diversa de la India siguen siendo objeto de debate debido a las complicadas desigualdades socioeconómicas del país, las vulnerabilidades relacionadas con la participación y retención de la fuerza laboral, la aparición de crisis sanitarias y pandemias como la COVID-19, y los riesgos y vulnerabilidades ambientales en algunas áreas (Banco Mundial 2022; IORA 2019).

A pesar de que la visión del Indo-Pacífico de la India sobre el espíritu SAGAR hace hincapié en la necesidad de obtener beneficios integrados y compartidos, todavía queda mucho por hacer a nivel local para cerrar las brechas socioeconómicas entre los Estados costeros y los territorios de la Unión y ayudar a las comunidades costeras vulnerables a desarrollar sus capacidades y capacidades de EB para que puedan beneficiarse de la EB (Juneja et al. 2021). En el ámbito de la potenciación de la igualdad entre los géneros, en particular la potenciación económica de la mujer, existe un deseo creciente de dar a las mujeres más oportunidades en los sectores de la EB. Sin embargo, hay pocos estudios que analicen el estado del empleo y el liderazgo de las mujeres en los sectores de EB de la India y cómo se sienten las personas al respecto (Chapman y Mishra 2019; FICCI 2019; IORA 2019). El objetivo de este artículo es cerrar esta brecha mediante el análisis de una amplia gama de investigaciones sobre el empleo y el liderazgo de las mujeres en términos de motivar a un grupo de personas o a una organización para que actúen hacia el logro de un objetivo común en los sectores tradicionales de EB del turismo, la pesca, el transporte marítimo y el transporte marítimo de la India.

2. MATERIALES Y MÉTODOS

2.1 Estrategia de búsqueda

Se evaluó exhaustivamente toda la literatura revisada por pares que discutía las perspectivas y actitudes sobre el empleo y el liderazgo de las mujeres en la economía azul. La búsqueda en la base de datos incluyó artículos de revistas, artículos de revisión e informes de investigación escritos en inglés que se publicaron entre el 1 de enero de 2000 y el 5 de noviembre de 2022. Se realizaron búsquedas en siete bases de datos electrónicas, a saber, ISS, Web of Science, SCOPUS, Econ-Lit, JSTOR, Science Direct y EBSCO en función de su calidad y cobertura. Para asegurarse de que se cubriera el alcance del artículo, se buscaron manualmente los artículos relevantes en Google Scholar, Research Gate y los archivos de organizaciones como el Banco Mundial, la Asociación de la Cuenca del Océano Índico (IORA), el Banco Asiático de Desarrollo (BAD), el Departamento de Relaciones Internacionales y Cooperación (DIRCO), la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD),  y la Federación de Cámaras de Comercio e Industria de la India (FICCI). Los operadores «OR» y «AND» se utilizaron para buscar en bases de datos utilizando la estrategia de búsqueda booleana. La frase de búsqueda se cambió para satisfacer las necesidades de la base de datos.

2.2 Criterios de inclusión

Se encontraron 6.754 artículos en la búsqueda, y 38 de ellos fueron cuidadosamente seleccionados por ser relevantes (Figura 1). Una vez eliminados los duplicados, se analizó el título y el resumen de cada artículo. A los efectos de la revisión, se examinaron parcialmente 204 publicaciones. Para determinar la elegibilidad de acuerdo con los criterios de inclusión, se llevó a cabo una evaluación exhaustiva de 79 artículos. Los comentarios de los investigadores ayudaron a aclarar cualquier problema que surgiera a lo largo de la evaluación. Se utilizaron los siguientes términos de búsqueda: «Economía azul y mujeres» o «Economía azul y empleo de las mujeres», «Economía azul y liderazgo de las mujeres», «Percepciones sobre el empleo de las mujeres» y «Percepción hacia el liderazgo de las mujeres», «Empleo de las mujeres en las zonas turística, pesquera y naviera», etc. Los estudios no se incluyeron en la fase de cribado, ya que no se relacionaban con los datos demográficos especificados, el país y el resultado de los términos de búsqueda anteriores. En la fase de elegibilidad, los artículos que no se centraron en los términos antes mencionados fueron descalificados.

2.3 Extracción y análisis de datos

Los objetivos, los métodos de investigación, las preguntas de investigación y los principales hallazgos fueron extracciones de datos adicionales. Todos los duplicados se revisaron cuidadosamente en hojas de Excel para mantener el alto nivel de la revisión. Posteriormente, cada trabajo de investigación fue sometido a un examen exhaustivo. A la luz de los criterios de inclusión y exclusión descritos, finalmente se eligieron 45 artículos de investigación para su evaluación.

3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

3.1 Estado actual de la participación de la fuerza laboral en la economía azul de la India

El nivel de participación femenina en la fuerza laboral de la India está aumentando en comparación con naciones como Irán, donde solo el 16,8% de las mujeres trabajan en los sectores de EB (Chapman y Mishra 2019; Chatterjee, Desai y Reeve 2018; Banu 2016). Sin embargo, hay un número desproporcionadamente mayor de hombres que de mujeres trabajando en las industrias de EB de la India, con un 78,8% de hombres y un 27,2% de mujeres, y la participación de las mujeres ha caído a aproximadamente el 20% como consecuencia del confinamiento por la pandemia de COVID-19 (FICCI 2019: 20; UNCTAD 2021). Afortunadamente, el riesgo de perder el trabajo está disminuyendo. Según el informe de Indicadores del Desarrollo Mundial de 2020, la seguridad laboral está mejorando a pesar de que las mujeres en el BE de la India tienen más probabilidades de trabajar en trabajos peligrosos que los hombres (Banco Mundial 2022). En la India, el porcentaje de mujeres con trabajos vulnerables ha disminuido desde el año 2000 de casi el 90% a aproximadamente el 80% (IORA 2019). Pero se trata de un paso modesto en comparación con los contemporáneos de Asia (Chapman y Mishra, 2019). Por ejemplo, las sólidas políticas, socioeconómicas y medioambientales inclusivas de Singapur han ayudado a reducir el porcentaje de empleo femenino vulnerable en el sector de la EB a aproximadamente el 10% (IORA 2019).

Las nuevas vías en el estado de cada sector de EB son esenciales porque ayudarán a documentar los impulsores del sistema, las percepciones y actitudes que impiden el ingreso y la inclusión social, y las posibles intervenciones (Juneja et al. 2021). Según el informe de la FICCI (2019), es de vital importancia prestar especial atención a las áreas tradicionales, como la pesca y la acuicultura, el transporte marítimo y el transporte marítimo, el turismo y la recreación, que actualmente impulsan la economía azul de la India. En la India, las industrias marítimas tradicionales, como el turismo, la pesca y el transporte, han recibido la mayor parte de la atención debido a su integración histórica en el tejido socioeconómico de la mayoría de las mujeres y los lugareños, así como al hecho de que representan la mayor parte de la participación en la fuerza laboral.

3.2 Percepciones y actitudes hacia el empleo y el liderazgo de las mujeres en la economía azul de la India

El empleo y el liderazgo de las mujeres en el campo de la EB se consideran en la India como una contradicción perversa que está muy contextualizada y es multifacética, con opiniones diferentes tanto de la sociedad como de las propias mujeres, tanto a nivel micro como macro (Chapman y Mishra 2019; Sankaran y Madhav 2011). Para decirlo de otra manera, algo que puede parecer factible en un determinado entorno local o estado de la India puede no ser relevante para otro estado (Adluri y Subramanyam 2019). Las estructuras, los procesos y la agencia social local relacional y procedimental deben tenerse en cuenta al comprender los puntos de vista, las actitudes y las estrategias utilizadas para respaldar el empleo y el liderazgo de las mujeres en cada área de negocios e industria (Koshal, Rajindar y Gupta 2010). Los estudios sobre el empoderamiento económico y político de las mujeres muestran una fuerte relación entre el empleo y la forma en que los sistemas estatales y comunitarios influyen en las políticas e intervenciones que pueden dirigirse especialmente a los sectores de la EB para ayudar a transformar las capacidades y las capacidades que apoyan la participación de las mujeres en el liderazgo y el empleo, así como en los procesos de toma de decisiones (Chatterjee et al., 2018; Banu 2016). En la India, una comprensión más matizada del empoderamiento socioeconómico de las mujeres revela la existencia de negociaciones patriarcales y conflictos comunitarios cooperativos integrados en las construcciones socioculturales y económicas de cada sistema, y las percepciones y actitudes hacia los impulsores del empoderamiento pueden entenderse claramente si se comprenden específicamente los factores centrales de dichas construcciones en cada sistema (Pande et al., 2018). Por lo tanto, es necesario un énfasis especial en cada sector para comprender las percepciones y actitudes hacia el empleo y el liderazgo de las mujeres en el BE.

3.3 Percepciones y actitudes sobre el liderazgo y el empleo de las mujeres en el sector pesquero de la economía azul de la India

En la India, la industria pesquera marina desempeña un papel importante en la mejora de los medios de vida sociales y económicos, en particular para las comunidades costeras. La investigación comparativa realizada en la India mostró que el potencial socioeconómico de las mujeres está infrautilizado (Ogden, 2017). Según IORA (2019), el 15% de las mujeres indias empleadas como pescadoras participaban en actividades relacionadas con la pesca que ayudan a su bienestar socioeconómico. Una investigación comparable sobre el empoderamiento de las mujeres pescadoras en Karnataka en 2016 reveló que, si bien las mujeres participaban en todas las etapas de la pesca, su utilidad y presencia solo eran limitadas en tierra en tareas como el desollado, el secado, el curado, el procesamiento, la salazón y la venta de mariscos (Mahesh et al. 2016).

Al analizar los factores socioeconómicos que contribuyen a la falta de poder de las mujeres en la industria pesquera, Ogden (2017) dijo claramente que las normas socioculturales, así como los obstáculos y actitudes económicas, impiden que las mujeres ingresen a la industria pesquera y encuentren trabajo. La mayoría de los puntos de vista y opiniones se basaron en estereotipos socioeconómicos y convenciones culturales (Academia Africana de Ciencias, 2020; Chapman y Mishra 2019; Jahiruddin et al. 2020). Según una investigación, el empleo de las mujeres es limitado en las operaciones terrestres a pequeña escala como resultado de los tabúes culturales contra las mujeres en la pesca costera (Ogden 2017). Según una investigación similar, realizada en Kerala por Shyam y Rajamanickam en 2013, existe una renuencia a desafiar la dominación masculina en la industria pesquera debido a la percepción de que las mujeres tienen más éxito como amas de casa. Esto podría explicarse por el hecho de que sólo ciertos grupos ocupacionales pueden emplear a mujeres en la industria pesquera. Sin embargo, la investigación realizada en 2013 por Shyam y Rajamanickam mostró que la perspectiva de la participación de las mujeres en la toma de decisiones ha cambiado como resultado de su percepción como «las impulsoras invisibles» de la industria pesquera de altura y la cadena de valor. En un estudio de 2016 sobre la percepción y las estrategias de adaptación de las mujeres en la aldea pesquera urbana de Versova, en Bombay, se descubrió que las mujeres del grupo comunitario de la familia Koli que venden pescado han aumentado sus ingresos como resultado del fomento por parte de las comunidades locales de su unidad sociocultural en la pesca, la fuerza y la independencia financiera (Banti et al. 2016). En otras palabras, las comunidades costeras de la India estaban experimentando niveles más altos de empleo, liderazgo y estabilidad financiera de las mujeres en el sector pesquero a medida que se refutaban cada vez más las suposiciones desfavorables sobre la industria (Banti et al. 2016; Ogden 2017).

Según la investigación sobre el empoderamiento de las mujeres en la pesquería de almejas de Kerala, había un bajo deseo entre las mujeres y la sociedad de trabajar o liderar la industria, ya que se consideraba una ocupación de bajo estatus para las mujeres educadas (Sathiadhas, Femeena y Raj 2009). Esto concuerda en cierta medida con la investigación de Ogden (2017), que encontró que la mayoría de las pescadoras de Kerala que recolectan conchas no tenían educación y pertenecían a grupos gravemente desfavorecidos, lo que restringía su acceso a la ayuda financiera, los seguros y las oportunidades de toma de decisiones en la industria pesquera. En una investigación realizada en 2016 en la aldea pesquera urbana de Versova, en Bombay, se descubrió que el 67% de las mujeres que trabajaban como trabajadoras temporales en trabajos secundarios relacionados con la limpieza pesquera carecían de educación y eran desfavorecidas. Además, se demostró que el analfabetismo reducía las oportunidades de obtener asistencia financiera y social, incluido un seguro, en el momento de la prohibición de la pesca monzónica, y esto aumentaba el malestar social entre las pescadoras Koli y no Koli (Banti et al. 2016). El Proyecto Indo-Noruego de 1953, que llegó a la conclusión de que las pescadoras sólo podían desempeñar un papel menor más allá de la prestación de servicios de apoyo como la venta de pescado y las tareas domésticas, obstaculizó las concepciones históricas y las actitudes hacia la participación de las mujeres en la pesca. En otras palabras, a pesar de que los programas gubernamentales incluían cada vez más el trabajo de las mujeres en la cadena de valor de la pesca, los estudios sobre el empoderamiento de las mujeres pescadoras mostraron que todavía existían percepciones y actitudes socioeconómicas y tradicionales negativas hacia el empleo y el liderazgo de las mujeres en el sector pesquero, especialmente en las comunidades socialmente conservadoras (FAO 2020; Banco Asiático de Desarrollo 2013; IORA 2019).

3.4 Percepciones y actitudes sobre el empleo y el liderazgo de las mujeres en el transporte marítimo y la industria naviera de la economía azul de la India

Según Chapman y Mishra (2019) y Kitada y Langåker (2016), la inversión y expansión sin precedentes del sector del transporte marítimo no se ha acelerado con el progreso del empleo y el liderazgo de las mujeres en la industria. Se estima que la participación femenina en la fuerza laboral en el sector marítimo se sitúa entre el 27% y el 28%, en comparación con más del 90% en el caso de los hombres, especialmente en los buques mercantes (Ahalya 2020; Lares 2017). Aunque el número de mujeres marineras ha aumentado a 24.059, lo que representa un aumento del 45,8 % desde 2015, el número de mujeres marinas certificadas se sitúa en el 1,28 %, en comparación con más del 90 % de los hombres en el sector marítimo, especialmente en los buques mercantes (Informe de la Cámara Naviera Internacional 2021). En los cruceros, sin embargo, la proporción de mujeres que trabajan ha aumentado a un promedio del 45%, que es casi el mismo que el promedio mundial del 49%. A pesar de los avances, investigaciones recientes han mostrado varias actitudes y puntos de vista desfavorables sobre las mujeres en el liderazgo y el empleo en esta industria (Asociación Internacional de Historia Marítima (IMHA)/Red Internacional de Bienestar y Asistencia de la Gente de Mar (ISWAN) 2016; Björn, Nazir y Overgard 2017).

Investigaciones anteriores han demostrado que los factores psicológicos y sociales tienen un papel en las actitudes y percepciones desfavorables en la industria marina (Gekara y Sampson, 2021). Según Chapman y Mishra (2019), las normas socioculturales persistentes que favorecen a las mujeres que trabajan en el hogar en lugar de desplazarse al trabajo son en parte culpables de la hostilidad generalizada contra el empleo de las mujeres, especialmente a bordo de buques comerciales. Sin embargo, las interacciones y actitudes históricas en torno a la presencia de mujeres a bordo, así como la relación psicológica y la percepción de una determinada tripulación, podrían tener un impacto en esto (Belcher et al. 2003). Según una investigación sobre las carreras marítimas de las mujeres en Europa, los armadores comerciales son más favorables a tener mujeres a bordo debido al hecho de que las tripulaciones femeninas disminuyen la sensación de aislamiento que sienten sus colegas masculinos (Dragomir y Felicia 2012). En realidad, las normas psicológicas de género con malas adaptaciones de personalidad impiden o aumentan la aceptabilidad de las mujeres que trabajan en campos convencionalmente masculinos, como la industria naviera. Según un artículo de Suneeti Bala para el Indian Express en 2019: «El principal obstáculo para el empleo de las mujeres es la percepción negativa de las empresas navieras sobre la experiencia y las habilidades de las mujeres en los buques mercantes, lo que restringe las posibilidades de contratar cuadros de mujeres con talento» (www.indianexpress.org). El gobierno indio no puede beneficiarse económicamente como resultado de esta mentalidad (Chopra, 2016). Según las proyecciones del Fondo Monetario Internacional (FMI), un aumento del empleo femenino puede impulsar el PIB de la India en más de un 27% a un ritmo comparable al de los hombres. Según Pande (2018), una parte significativa de las mujeres indias preferiría trabajar que quedarse en casa cuando se les diera la oportunidad, a pesar de que las normas sociales socavan de alguna manera su deseo de trabajo doméstico externo.

En todas las circunstancias, las normas socioculturales negativas tienen varias dimensiones. Según un estudio realizado en Bangladesh por Jahiruddin y otros (2020), las rígidas normas patriarcales hacen que el empleo de las mujeres sea inferior al de los hombres y, cuando este es el caso, las mujeres deben ser tratadas como ciudadanas de segunda clase (2020:12). Esto está respaldado por un estudio de Björn, Nazir y Overgard (2017), que encontró evidencia de sesgo de género en la evaluación de los líderes y sugirió que los trabajadores del sector marítimo pueden tener expectativas más bajas de las mujeres líderes. Según un informe del Indian Express de 2020, solo el 0,5% de las mujeres indias trabajan en la industria marítima. Aunque las mujeres marineras actuales están preparadas para asumir roles de liderazgo, solo unas pocas empresas promueven a las mujeres a rangos más altos a bordo, en parte debido al patriarcado histórico en la industria marítima dominada por los hombres (Juneja et al. 2021). Sin embargo, otros estudios muestran que las actitudes y puntos de vista sobre el liderazgo varían según el tipo de flota, el área, la experiencia y los sistemas marítimos de la nación (Gekara y Sampson 2021). Según una investigación realizada en la República de Corea (Ahalya 2020), romper las convenciones sociales aumenta las perspectivas de empleo de las mujeres en los buques mercantes y el liderazgo con un desempeño efectivo.

Según algunas investigaciones sobre la gente de mar, el miedo a contratar mujeres en los cruceros crece debido a la preocupación de que hacerlo conduzca a problemas sobre las relaciones de género a bordo. Según Kitada (2016), el acoso sexual a bordo de los buques comerciales hace que sea más difícil para los empleadores contratar mujeres para las tripulaciones de larga distancia que en tierra. Theotokas y Tsalichi (2013) llevaron a cabo una investigación sobre una flota de propiedad griega con el fin de poner este problema en contexto. Descubrieron que aproximadamente el 60% de los empleadores dudan en contratar mujeres porque les preocupa que las tensiones sexuales puedan afectar las relaciones laborales de la tripulación.

La investigación de Zhao (2002) sobre el coqueteo a bordo reveló que la observación era solo una «forma profesional de discriminación» destinada a evitar que las mujeres ingresaran a un campo donde predominan los hombres. El hallazgo de Zhao es respaldado por Gekara y Sampson (2021). Belcher y otros (2003) señalaron que ha habido menos casos de acoso sexual entre las empleadas y los empleados que trabajan juntos profesionalmente en cruceros y buques de pasajeros.

Los estudios sobre género muestran que ciertas actitudes están relacionadas con la idea de que los hombres no deben ser tratados de manera menos favorable que las mujeres en puestos de autoridad y gestión. El sexismo flagrante en el liderazgo de las mujeres a bordo de los barcos se pone de manifiesto en los estudios (Gekara y Sampson 2021; Kitada 2021; Lares 2017). Con el fin de evaluar las habilidades de un líder a bordo de barcos comerciales, la masculinidad, la tenacidad y el empuje se han mantenido como atributos esenciales. Debido a esto, algunas mujeres marineras se ven obligadas a adoptar comportamientos masculinos que incluyen el uso de blasfemias, vestirse como sus amigos varones y simular sentimientos y emociones en lugar de su identidad feminista (Gekara y Sampson 2021; Cortis y Cassar 2005).

Independientemente de su nivel de antigüedad, algunos compañeros de trabajo son reacios a promover a las mujeres a puestos de liderazgo en favor de los hombres que creen que están más equipados para manejar el desafiante entorno marítimo (Noorhaslinda y Mohd 2018; Belcher 2003). Una investigación similar realizada en Malasia por Halimah, Subramaniam y Nasir (2020) reveló que solo el 19% de las mujeres en el sector de la gestión marina de Malasia ocupan puestos directivos en los puertos terrestres (2020: 3). En desacuerdo con tales observaciones, Beaman y otros (2009) llevaron a cabo una encuesta en aldeas costeras de la India sobre la evaluación de las mujeres Pradhan (posiciones de líderes de consejos de aldea), y descubrieron que las percepciones desfavorables de las mujeres líderes son causadas por el miedo y la falta de conocimiento sobre las capacidades de liderazgo de las mujeres (2009: 6). Según la investigación, las percepciones de los aldeanos sobre la eficacia de las mujeres líderes mejoraron como resultado de la exposición regular a ellas y la nominación de mujeres a puestos de liderazgo. También se volvieron menos propensos a asociar a las mujeres con el trabajo doméstico (Beaman, 2009).

Según otros estudios, los rendimientos y beneficios económicos y empresariales dispares que priorizan las empresas navieras, así como el uso residencial de las flotas marítimas, se asocian con percepciones negativas de las mujeres en el lugar de trabajo y en los puestos de liderazgo. Estos factores también pueden estar relacionados con las actitudes socioeconómicas y las barreras estructurales en la industria marítima (Gekara y Sampson 2021; IORA 2019; Theotakas y Tsalichi 2013; Zhao 2002). Un estudio de las flotas marítimas europeas reveló que los directivos prefieren al personal masculino debido a los riesgos mínimos asociados con el pago de las vacaciones de maternidad, que están muy extendidos en la mayoría de los marcos normativos institucionales y en la legislación (Cortis y Cassar, 2005). Con frecuencia, los empleadores se muestran reacios a contratar mujeres cadetes o marinos cualificados, en parte debido a la falsa percepción de que las mujeres trabajan en el mar durante menos tiempo que los hombres (IMHA/ISWAN 2016). Así lo reveló una encuesta mundial en línea realizada en 2015 a 595 mujeres marineras en 54 países (Gekara y Sampson, 2021; Belcher et al. 2003). La inflexibilidad de los horarios y arreglos de trabajo, así como los acuerdos tradicionales de movilidad de la flota marítima que no hacen nada para alentar la contratación de mujeres, son otros ejemplos de cómo la discriminación contra la mujer es cada vez más frecuente (Mostafa 2003; Kitada y Langåker 2016; Adluri y Subramanyam 2019; Chopra 2016). La contratación de mujeres marineras, las prácticas de contratación, los procedimientos de evaluación, las posibilidades de ascenso y la capacitación en el servicio siguen estando influenciados por creencias y actitudes indirectas difamatorias y discriminatorias (BAD 2013). Se crean techos de cristal para el avance de las mujeres en el ámbito del liderazgo marítimo y las ventajas económicas que pueden aprovecharse, porque todavía hay pocos puestos de gestión y liderazgo para las mujeres, y porque están menos conectadas políticamente y menos integradas en las redes marítimas (Chapman y Mishra 2019; IORA 2019).

3.5 Percepciones y actitudes hacia el liderazgo y el empleo de las mujeres en la industria turística de la economía azul de la India

Los informes e investigaciones sobre el empleo en la industria turística muestran impresiones y actitudes favorables con respecto al trabajo y el liderazgo de las mujeres, particularmente en los cruceros, en la comercialización, en los alojamientos históricos y recreativos, y en los hoteles (Kitada 2016). Según una investigación realizada por Kumari (2014) en la India, la mayoría de los operadores de turismo urbano y costero piensan que las mujeres son más efectivas que los hombres en la prestación de servicios turísticos en áreas urbanas, particularmente en las áreas de voluntariado, atención, guía turístico y servicios hoteleros y culinarios. Este hallazgo concuerda en cierta medida con un estudio realizado en destinos turísticos populares de Asia, que muestra estadísticamente que el 60% de las personas empleadas por las empresas turísticas son mujeres (Banu 2016). Las visiones históricas sobre el trabajo se han centrado en los esfuerzos de las mujeres en las industrias de servicios, que se consideran sistemáticamente como un camino blando que requiere habilidades femeninas (Koshal, Rajindar y Gupta. 2010; Chatterjee, Desai y Reeve 2018).

Sin embargo, las opiniones y actitudes indican un sesgo de género en la propiedad de los operadores turísticos y las empresas hoteleras, con más empresas turísticas propiedad y gestionadas por hombres (Juneja et al. 2021). Según una encuesta realizada en 2015, los hombres pensaban que se desempeñaban mejor en la administración que las mujeres, lo que consolidó la idea de la supremacía masculina en el liderazgo (Pande et al. 2018). Según un estudio de Cortis y Cassar (2005), los estereotipos socioeconómicos obligan a las mujeres a estar infrarrepresentadas en los puestos directivos, ya que los hombres son vistos más a menudo como los modelos a seguir para un liderazgo eficaz de la empresa. Esta mentalidad puede ayudar a explicar por qué el estudio sobre los roles de género en la sociedad llegó a la conclusión de que la mayoría de los puestos de trabajo ocupados por mujeres son engañosos porque involucran a funcionarios legislativos, funcionarios administrativos y gerentes que se concentran principalmente en los niveles inferiores y medios de gestión, lo que requiere la creación de nuevos marcos de empleo (Koshal, Rajindar y Gupta 2010).

Según la Organización Internacional del Trabajo (OIT), solo hay dos mujeres en la India que ocupan puestos administrativos y de gestión por cada 100 hombres económicamente activos (Chapman y Mishra 2019). De acuerdo con Kumari (2014) y Ogden (2017), los hombres pensaban que eran mejores líderes empresariales en industrias relacionadas con el turismo. Sin embargo, al señalar las ganancias financieras que obtienen las mujeres a través del empleo y el liderazgo en el sector, hay opiniones favorables ya que los hombres no ven como un peligro a las mujeres que trabajan en la industria turística (OMT 2021). Según la investigación, tanto los hombres como las mujeres creían firmemente que un mejor salario para las mujeres mejoraría los conflictos en el lugar de trabajo, el sesgo de género en los puestos de liderazgo y otros problemas.

En la industria turística, el sexismo también se encuentra en las prácticas de contratación. Aunque el 46% de los encuestados estuvo de acuerdo en que las mujeres trabajan durante la misma cantidad de tiempo que los hombres, una investigación sobre las opiniones sobre el tipo de trabajo que se ofrece a las mujeres en la industria del turismo muestra que el empleo que se ofrece contiene actividades básicas que necesitan los hombres, incluida la conducción de camionetas turísticas (Kumari 2014). Según la investigación sociológica sobre el liderazgo y el empleo en la industria turística, las opiniones sexistas han cambiado y la independencia mental y física de las mujeres ha mejorado. Por ejemplo, una investigación realizada en Malta reveló que el liderazgo y el empleo femenino en los sectores de servicios reducen los prejuicios sociales y la baja autoestima femenina que obstaculizan el empleo de las mujeres (Cortis y Cassar, 2005). Según una investigación comparativa entre la clase trabajadora urbana de la India, el 59% de las mujeres empleadas en zonas urbanas de liderazgo son más independientes que los hombres (Kumari 2014).

Más puestos de trabajo y la capacidad de las mujeres trabajadoras para tomar decisiones sobre el dinero, la sociedad y la política aumentan su autoestima, confianza e impulso para mejorar en el trabajo (ADB 2013). En realidad, el 52% de las mujeres cree que la mayoría de las empresas turísticas se dedican a utilizar las capacidades de las mujeres, mientras que solo aproximadamente el 20% de las mujeres cree que el sector empresarial está preparado para acoger a las mujeres en puestos directivos importantes (Kumari, 2014). En otras palabras, las diversas percepciones y actitudes hacia las mujeres que trabajan y lideran la industria del turismo son principalmente el resultado de la renuencia de algunas sociedades a alterar los roles y normas de género, así como de la resistencia de algunas comunidades a incorporar las habilidades, experiencias y conocimientos de las mujeres (IORA 2019). Ha habido un aumento pronunciado de los beneficios socioeconómicos a nivel doméstico, comunitario y nacional en países donde las mujeres han tomado la delantera, como la República de Corea, Grecia y Suecia (Gekara y Sampson 2021; FICCI 2019).

4. CONCLUSIÓN

A pesar de los crecientes estudios sobre el EB y sus beneficios potenciales para el desarrollo global, no se sabe mucho sobre cómo pensar y diseñar vías y sistemas específicos para la inclusión y participación holística de las personas, las comunidades y las mujeres vulnerables con el fin de deshacerse de las barreras históricas para el empleo y la participación inclusivos. Por lo tanto, esta revisión y análisis de la literatura publicada ha revelado una serie de cuestiones importantes. La importancia de la inversión en la promoción de los sectores tradicionales de la economía azul de la India —la pesca, el turismo y el transporte marítimo— está aumentando (Mani 2021). Sin embargo, dado que los niveles de inversión son desiguales, es posible que no haya las mismas posibilidades de que todos se beneficien de la economía azul (FICCI 2019). A pesar del aumento del número de mujeres oficiales de mar cualificadas, los estudios muestran que las opiniones desfavorables sobre las mujeres que trabajan como tripulantes a bordo siguen siendo comunes en la industria marítima. Las actitudes y percepciones positivas sobre las mujeres líderes y trabajadoras están sesgadas positivamente en la industria de servicios y en los cruceros de ocio en los estados turísticos y las ciudades portuarias.

Históricamente, la industria pesquera ha empleado a mujeres tanto a nivel internacional como en la India (Ogden, 2017). El estudio de los artículos de revisión y de diversos informes revela perspectivas contradictorias sobre la participación de las mujeres en la industria pesquera (Chapman y Mishra, 2019). Por lo general, se ha incluido a las mujeres como empleadas en tierra en trabajos como la venta de pescado y la limpieza, con una menor participación en las operaciones de pesca directa, principalmente debido a tabúes, convenciones y preferencias socioculturales (Ogden 2017). Debido a las percepciones sociales con respecto a las habilidades y la experiencia de las mujeres en la limpieza de almejas, las mujeres han sido contratadas directamente en la extracción de almejas en zonas intermareales como Kerala y Karnataka. Los lugareños tienen una perspectiva masculina del liderazgo, creyendo que los hombres son líderes más efectivos que las mujeres. Pero esto podría estar influenciado por el grado de alfabetización, exposición y conocimiento de cada uno (Sathiadhas, Femeena y Raj 2009). Los estados con altas tasas de alfabetización, como Kerala, han visto una creciente aceptación y participación de grupos y líderes de mujeres en el liderazgo convencional, con efectos positivos (Chapman y Mishra 2019; Beaman et al. 2009).

El estudio demuestra que la sociedad está empezando a apreciar gradualmente las ventajas de la experiencia y el trabajo de las mujeres en las áreas tradicionales de la economía azul, que son más de lo que se pensaba anteriormente (Beaman, et al. 2009). Por ejemplo, la introducción de modelos femeninos en el negocio del transporte marítimo ha atraído a las comunidades locales a promover más mujeres en el liderazgo y el empleo convencionales (Chapman y Mishra, 2019). Por lo tanto, las percepciones y actitudes con respecto al empleo y el liderazgo de las mujeres pueden estar sesgadas debido a la ignorancia histórica de las capacidades de las mujeres, la diversidad de los sistemas sociopolíticos de la India y la desintegración gradual de las estructuras sociales.

Publicado originalmente: https://www.adb.org/sites/default/files/publication/938551/adbi-wp1426.pdf

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Etiquetado de bloques – Se necesitan sus comentarios

Publicado el 15 de junio de 2024 por Editor

El Consejo de Estándares XBRL ha publicado una nota del grupo de trabajo sobre el tema del “etiquetado de bloques” en los informes Inline XBRL. El etiquetado de bloques es la práctica de etiquetar contenido de texto en un informe con etiquetas XBRL en línea.

Las etiquetas de bloque se han utilizado durante muchos años, sobre todo en la SEC de EE. UU., pero la aplicación más reciente de etiquetas de bloque a los informes europeos bajo el sistema ESEF ha planteado algunos desafíos nuevos.

La Nota del grupo de trabajo examina las diferencias entre la experiencia de EE. UU. y Europa y propone algunos enfoques nuevos para el etiquetado de bloques que mejorarían la utilidad de las etiquetas de bloque, al tiempo que reducirían la carga del preparador y revisor asociada con la presentación de las etiquetas de bloque.

Las etiquetas de bloque no son una alternativa al etiquetado detallado de divulgaciones numéricas utilizando etiquetas XBRL en línea específicas, pero pueden desempeñar un papel importante en el aumento del valor analítico de las divulgaciones narrativas, una característica que se está volviendo cada vez más importante con la llegada de los informes de sostenibilidad.

Esta versión inicial de la Nota del grupo de trabajo se publicó con el fin de recopilar comentarios sobre el enfoque propuesto. Se alienta activamente a las partes interesadas a revisar las propuestas y proporcionar comentarios antes del 24 de julio de 2024.

Encuentre el WGN aquí.

BLOQUEAR ETIQUETADO UE EE.UU. WGN XII NOTICIAS

Definiciones

1. Resumen

En 2023, el etiquetado de bloques de texto XBRL en línea pasó a ser obligatorio para el sistema único europeo Informes de presentación electrónica (ESEF). A diferencia de los anteriores sistemas de informes Inline XBRL como los informes de la Cámara de Sociedades del Reino Unido y la SEC de EE. UU., los informes ESEF a menudo hacen uso de XHTML de gran estilo diseñado para replicar el diseño y la apariencia típicamente se ven en los informes financieros en PDF.

La capacidad de Inline XBRL para proporcionar un único documento que combina ambos contenidos legibles por humanos y datos legibles por máquina en un solo documento, sin comprometer la apariencia del informe es muy potente y abre la puerta a la adopción de Inline XBRL en una gama más amplia de sistemas de informes.

El uso de XHTML de gran estilo crea algunos problemas técnicos específicos para el texto Bloquea los hechos. La medida en que la representación del fragmento XHTML contenía en el valor de un hecho de bloque de texto extraído de un informe XBRL en línea replicar la apariencia del mismo contenido que aparece en el archivo XBRL en línea ha sido una fuente de preocupación tanto para los preparadores como para los revisores.

En esta nota del grupo de trabajo se analizan los desafíos técnicos de Inline XBRL text y hace una serie de recomendaciones sobre cómo abordarlas.

2. Etiquetado de bloques

El etiquetado en bloque (o «etiquetado en bloque de texto») se refiere a la práctica de etiquetar secciones de contenido de texto en un informe XBRL o XBRL en línea. Las etiquetas de bloque pueden ser Se utiliza para etiquetar oraciones individuales, párrafos o incluso informes completos, incluidos imágenes, tablas y cualquier otro contenido.

Los conceptos de taxonomía XBRL utilizados para las etiquetas de bloque suelen tener un tipo de (tal como se define en el DTR) y el contenido de una etiqueta de bloque es un fragmento de XHTML, lo que significa que el contenido puede contener instrucciones de formato.textBlockItemType

En este documento se analizan los problemas que se observan actualmente al aplicar etiquetas de bloque a Informes de ESEF. Esto se puede clasificar en dos grandes categorías:

  1. Problemas de visualización: problemas técnicos con la representación de fragmentos de XHTML
  2. Problemas de contenido: problemas relacionados con el alcance del etiquetado de bloques requerido

Estos se analizan por separado.

3. Problemas de visualización

3.1 Etiquetado de bloques en Inline XBRL

La especificación Inline XBRL proporciona un mecanismo (la configuración) para etiquetar parte de un informe Inline XBRL de modo que el valor de la variable El hecho XBRL extraído es un fragmento XHTML que contiene el contenido de la función Etiqueta XBRL.escape=»true»

Aunque la especificación Inline XBRL define cómo se obtenido del documento fuente, no dice nada acerca de cómo estos fragmentos XHTML extraídos deben ser utilizados o mostrados, y esta falta de La especificación está en el centro de muchos de los problemas de visualización que se observan con Block Etiquetas.

Hay muchos problemas potenciales que pueden ocurrir al extraer un fragmento de XHTML de un documento más grande e intentar mostrarlo. Por ejemplo:

  • El fragmento puede usar clases CSS para aplicar estilos. Estos se basan en una hoja de estilo que no forma parte del fragmento extraído, lo que significa que La representación resultante puede tener un aspecto muy diferente al original.
  • Incluso si el fragmento usa estilos CSS en línea, el estilo puede depender de la función estilo de los elementos XHTML que no forman parte del fragmento.

A modo de ejemplo sencillo, el texto puede utilizar un color de fuente blanco porque es se muestra sobre un fondo oscuro, pero el elemento con el fondo oscuro no es incluido en el fragmento. Si se muestra el fragmento XHTML extraído Sobre un fondo blanco, el texto será ilegible.

Otro ejemplo es un elemento XHTML que utiliza el posicionamiento CSS para posicionar el elemento relativo a algún ancestro. Si ese antepasado no está incluido en el fragmento, es poco probable que se muestre correctamente.

  • El fragmento puede incluir imágenes que utilizan URI relativos. No hay garantía que las imágenes estarán disponibles en los mismos URI si el fragmento es Muestra.

En este documento, usaremos el término representación aislada para referirnos a la función visualización del fragmento de XHTML en una etiqueta de bloque aislada del XHTML documento del que se extrajo.

3.2 Bloquear etiquetas en la SEC

Antes de la introducción del etiquetado por bloques como parte del Sistema Único Europeo de Presentación Electrónica (ESEF), el uso más notable de las etiquetas de bloqueo ha sido en presentaciones a la SEC de EE. UU. El uso de etiquetas de bloqueo en la SEC ha sido exitosos como los posibles problemas con la visualización de fragmentos extraídos de XHTML discutidos anteriormente no son un problema en la práctica. Hay varias razones para esto:

  1. Las reglas de presentación de la SEC exigen el uso de estilos CSS en línea. De este modo, se elimina el problema de que las definiciones de clase CSS no estén disponibles al mostrar el texto Bloquear. El uso de estilos CSS en línea está prescrito por el Manual de Edgar Filer, y se aplica mediante validación.
  2. El estilo aplicado a los documentos XBRL en línea presentados a la SEC suele ser bastante simple, y no hace uso del posicionamiento CSS para lograr complejos diseños de documentos, fuentes personalizadas o fondos de tabla con mucho estilo y Fronteras.
  3. La SEC proporciona un software de visualización que proporciona una especificación de facto de Cómo se va a mostrar el contenido del bloque de texto.

El software está disponible gratuitamente, lo que permite a los preparadores (y su software proveedores) para garantizar que las etiquetas de bloqueo se muestren correctamente en este software.

En la Figura 1 se muestra un extracto de un informe XBRL en línea típico de la SEC.

3.3 Etiquetas de bloqueo en los informes ESEF

El programa ESEF (y el equivalente estrechamente relacionado en el Reino Unido, UKSEF2) tiene muchos similitudes con la SEC, pero la naturaleza del XHTML en ESEF Inline XBRL Los informes suelen ser muy diferentes a los de las presentaciones ante la SEC. ESEF informa comúnmente hacer uso de XHTML de gran estilo diseñado para replicar el diseño y apariencia típica de los estados financieros en PDF.

En la Figura 3 se muestra un ejemplo de una página de un informe típico de ESEF.

Las características comunes de estos informes incluyen:

  • Un diseño fijo que no responde al tamaño de la ventana de visualización.
  • Un diseño paginado, que replica las distintas páginas comunes en un informe PDF.
  • Se corrigió el diseño del texto. Las líneas individuales dentro de un párrafo son absolutamente y las palabras no se redistribuyen en diferentes líneas si la ventana está Redimensionada.
  • Uso de fuentes personalizadas y diferentes tamaños y colores de texto.
  • Uso intensivo de imágenes, incluidas las imágenes de fondo que proporcionan la página formato como líneas de tabla y bordes.

Las presentaciones ESEF no se limitan al uso de estilos en línea. Sería poco práctico para lograr la aparición de estos documentos con tal restricción.

Estas características pueden crear problemas al intentar mostrar un fragmento XHTML. Un ejemplo extremo de esto se muestra a continuación.

La Figura 4 muestra la primera parte de una etiqueta de bloque de texto tomada de un ESEF informe.

En la figura 5 se muestra una representación aislada de la misma etiqueta de bloque. Como se puede ver, el resultado es inutilizable. Esto se debe a los estilos CSS en línea que hacer uso de un posicionamiento absoluto que se basa en elementos contenedores que no son incluido en la etiqueta de bloque de texto; en lugar de estar posicionado en relación con contenedores de páginas separados, todos están colocados en relación con el mismo contenedor, lo que da lugar a texto superpuesto.

3.3.1 Elaboración del informe ESEF

Muchos informes ESEF se preparan actualmente convirtiendo informes PDF a XHTML, y, a continuación, agregue etiquetas Inline XBRL. El proceso de conversión de PDF intenta replicar exactamente la apariencia de un PDF, y este enfoque invariablemente da como resultado en las características de diseño fijo mencionadas anteriormente. También tiende a producir productos muy grandes documentos XHTML, ya que se incluyen muchas etiquetas XHTML adicionales para Coloque con precisión líneas, palabras o incluso letras individuales.

Existe un mercado creciente de sistemas de preparación de informes nativos de XHTML que apuntar directamente a la creación de XHTML. A menudo pueden alcanzar el mismo subidón nivel de fidelidad de diseño, pero con un XHTML mucho más simple y limpio. Visualización de Las etiquetas de bloque extraídas de dichos documentos suelen ser mucho mejores que con Documentos convertidos en PDF, pero rara vez es perfecto.

Es importante reconocer que el uso de la preparación para la conversión de PDF ha sido esencial para el éxito de ESEF. Si los preparadores no hubieran sido capaces de replicar directamente la apariencia de su PDF existente informes, es muy poco probable que los informes XBRL en línea de ESEF hubieran sido aceptado en lugar de PDF.

3.4 Comprensión de los requisitos de presentación de informes

Cabe señalar que las diferencias descritas anteriormente reflejan diferencias en la los requisitos de información subyacentes. El uso de un estilo relativamente sencillo HTML en las presentaciones de la SEC es anterior a la adopción de XBRL. Del mismo modo, el uso de Los informes financieros anuales «brillantes» han sido la norma en muchos partes de Europa antes del FEUE.

También hay muchos sistemas de informes XBRL en línea que no utilizan texto Etiquetar en bloque.

Inline XBRL también se utiliza cada vez más para ámbitos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). Los informes ESG suelen hacer un uso intensivo de las divulgaciones narrativas que se capturan en XBRL como etiquetas de bloque de texto.

Una de las principales fortalezas de Inline XBRL es la capacidad de soportar, en lugar de interrumpir, prácticas existentes de presentación de informes legibles por el ser humano y combinarlas con datos legibles por máquina. Al evaluar la aplicabilidad de las recomendaciones de esta Nota del Grupo de Trabajo a un entorno de presentación de informes determinado, es importante Comprenda completamente los requisitos de información subyacentes.

3.5 Casos de uso de etiquetas de bloque de texto

Abordar los problemas de visualización observados con las etiquetas de bloque en los informes ESEF requiere un nuevo acercarse. Para definir este enfoque, primero debemos considerar qué bloque son útiles para.

A menudo se asume que el propósito principal de las etiquetas de bloque es la representación aislada, es decir, mostrar el contenido de la etiqueta por separado del documento de origen, pero esto suposición debe ser verificada.

El uso de etiquetas de bloqueo en las presentaciones ante la SEC es anterior a la adopción de Inline XBRL. Con un informe xBRL-XML (XBRL v2.1), poder mostrar el contenido de un block es fundamental, ya que es la única forma de ver el contenido de la etiqueta textual Divulgaciones.

Con Inline XBRL, las etiquetas se vinculan al documento XHTML de origen. Las etiquetas de bloque pueden se puede utilizar para navegar y resaltar el contenido relevante en la fuente documento, conservando todo el estilo original. Figura 6 muestra cómo se pueden utilizar las etiquetas de una taxonomía XBRL para buscar y navegar por un informe XBRL en línea. En este ejemplo, las etiquetas en inglés son se utiliza para buscar un informe en francés.

En la figura 7 se muestra cómo se pueden utilizar las etiquetas XBRL en línea para centrarse en contenido relevante en un informe.

La capacidad de ver las etiquetas de bloque en el contexto del documento de origen proporcionado mediante XBRL en línea reduce en gran medida la importancia de una representación aislada que replica exactamente la apariencia del documento de origen.

3.5.1 Comparación lado a lado

La representación aislada de etiquetas de bloque puede ser más útil si la fuente se elimina el estilo. A modo de ejemplo, consideremos a un analista que desea comparar hechos para el mismo concepto reportados por diferentes empresas mostrándolos uno al lado del otro.

La Figura 8 y la Figura 9 muestran los hechos resaltados en dos diferentes informes de ESEF. En ambos casos, la etiqueta block abarca varias páginas, y En el primer caso, el informe utiliza un diseño horizontal con varias columnas.

Ambos ejemplos utilizan un diseño fijo; el CSS no permite que el contenido sea reflujo a una longitud de línea diferente.

En este caso, el estilo de origen dificulta una comparación en paralelo de los informes como un tamaño de fuente ilegiblemente pequeño si se conserva el diseño (Figura 10).

No es posible renderizar este contenido, con sus estilos, fuera del contexto de la página adjunta, ya que cada línea de texto utiliza el posicionamiento absoluto relativo al contenedor de la página que lo contiene.

Si, en cambio, eliminamos el estilo de origen, el contenido se puede redistribuir y rediseñado para lograr un resultado mucho más utilizable:

Para lograr este resultado es necesario que los documentos contengan la semántica adecuada XHTML (consulte la Sección 5.1.1). 1

3.6 Casos de uso admitidos

Las etiquetas de bloque de los informes XBRL en línea deben admitir los siguientes casos de uso:

  1. Indicador de divulgación. La presencia de una etiqueta de bloque sirve como indicador que un informe contenga un dato para ese concepto. Esto permite a los consumidores Encuentre rápidamente los informes que contienen una divulgación determinada. Este caso de uso sería incluso si las etiquetas de bloque no están conectadas con el XHTML en absoluto, para ejemplo, incluyéndolos como etiquetas ocultas, pero este enfoque no es ni lo uno ni lo otro Propuesto ni recomendado.
  2. Navegación y resaltado. Las etiquetas de bloque permiten a un usuario encontrar y ver el archivo Contenido etiquetado para un hecho determinado en el contexto del documento de origen. La navegación puede hacer uso de los metadatos enriquecidos proporcionados por un XBRL en línea informe y la taxonomía que lo acompaña, incluidas las etiquetas multilingües, y referencias a normas autorizadas.
  3. Extracción de texto estructurado. Las etiquetas de bloqueo deben permitir al usuario extraer texto que conserve solo la estructura del texto (encabezados, párrafos, listas, y tablas), y que pueden ser estilizadas y refluidas por el consumidor. Éste facilita el uso, como la comparación de vistas en paralelo descrita en la sección 3.5.1.

En algunos casos, puede ser de poco valor apoyar la extracción de texto estructurado. Esto se discute en la Sección 4.2.

3.7 Casos de uso no admitidos

Las etiquetas de bloque de los informes XBRL insertados no deben intentar admitir la representación aislada de un fragmento extraído de XHTML de forma que se conserve todo el estilo de origen y diseño.

Como se señaló anteriormente, la necesidad de una representación aislada de las etiquetas de bloque es en gran medida redundante con Inline XBRL debido a la disponibilidad de la fuente etiquetada documento. Los casos de uso que, de otro modo, podrían requerir esto son adecuadamente (o mejor) servido por la navegación y el resaltado, o por la extracción de texto estructurado.

Como se discutió en la Sección 3.3, existen desafíos técnicos significativos para lograr una representación aislada de un fragmento de XHTML tomado de un documento XHTML de estilo pesado. De hecho, existen importantes desafíos incluso para especificar lo que esto haría significar. Por ejemplo, cuando una etiqueta de bloque se divide en varias páginas y columnas, es necesario mantener la posición relativa de los componentes de la etiqueta en la representación aislada?

4. Problemas de contenido

Los requisitos de presentación de ESEF prescriben un gran número de conceptos de etiquetas de bloque que deben etiquetarse si están presentes en las notas a los estados financieros un informe. Muchos de estos conceptos obligatorios se superponen, con conceptos más específicos conceptos incluidos que forman parte de conceptos más amplios y menos específicos. El resultado neto de esto es que algunas partes del informe pueden ser etiquetado muchas veces mediante etiquetas de bloque anidadas.

En la figura 12 se muestra un ejemplo de una sección de un informe que se ha incluido como parte de 13 etiquetas de bloque diferentes.

El contenido de algunos conceptos de etiquetas de bloque es muy amplio, a menudo incluye muchas páginas del informe.

La combinación de etiquetado anidado, etiquetas que incluyen grandes partes del origen y el XHTML ineficiente que se observa en los informes convertidos a PDF (véase la Sección 3.3.1) puede dar lugar a informes XBRL extremadamente grandes cuando extracción de datos del XBRL en línea.

4.1 Etiquetas de bloque anidadas y etiquetado múltiple

Hay diferentes puntos de vista sobre los beneficios del etiquetado muy anidado. Por un lado, etiquetar el contenido con todos los conceptos aplicables facilita consumidores para acceder directamente al contenido de un concepto determinado. Por otro lado, A mano, el etiquetado anidado aumenta la carga del preparador y aumenta el informe extraído tamaño y, en muchos casos, los consumidores pueden inferir una etiqueta envolvente más grande a partir de su Componentes etiquetados individualmente.

4.2 Casos de uso de etiquetas de bloque grande

Como se señaló anteriormente, algunas etiquetas de bloque cubren grandes secciones del informe. El Grupo de Trabajo considera que estas etiquetas grandes a nivel de sección solo son útiles para el indicador de divulgación y los casos de uso de navegación y resaltado descritos en la sección 3.6; la utilidad de extraer texto estructurado de tales a nivel de sección es limitada o inexistente, dado que todo el contenido Por lo general, también se etiquetarán con etiquetas de bloque más granulares.

5. Solución propuesta

En la presente nota se proponen dos enfoques para abordar las cuestiones descritas anteriormente:

  • Extracción de texto estructurado
  • Etiquetas de bloque sin contenido

Estas soluciones se describen a continuación.

5.1 Extracción de texto estructurado

Como se describe en la Sección 3.6, al extraer contenido de una etiqueta de bloque, El objetivo debe ser preservar la estructura del texto, pero no el estilo. Con el fin de facilitar esto, se propone que las nuevas transformaciones XBRL en línea sean introducidos que eliminan la información de estilo y los elementos XHTML puramente de presentación y deje solo los elementos XHTML estructurales sin estilo (véase la sección 5.1.1).<div><span>

Los consumidores ya tienen la capacidad de eliminar elementos XHTML no estructurales y estilo hoy en día, pero como este proceso no está definido ni estandarizado, informe Los preparadores no pueden orientar razonablemente este resultado cuando revisan el resultado de etiquetas de bloque. Muchos informes no tienen los elementos XHTML estructurales necesarios para este proceso para que sea efectivo.

Al introducir una transformación estandarizada, los preparadores tendrán una clara especificación de cómo se manejarán las etiquetas de bloque y, por lo tanto, puede centrarse en asegurarse de que las etiquetas de bloque produzcan XHTML estructural correctamente estructurado y evitar Invertir esfuerzo en el efecto de las instrucciones de peinado una vez que se quitan del contexto del documento que lo rodea.

Además, especificar este proceso de simplificación HTML como una transformación debe reducir significativamente el tamaño de los valores de los hechos extraídos, ya que la presentación y los elementos se eliminan como parte de la extracción. <div><span>

5.1.1 Etiquetas XHTML estructurales

Las etiquetas XHTML que controlan el aspecto de un informe XBRL en línea pueden ser creado de diferentes maneras. Es posible utilizar etiquetas XHTML estructurales, como (párrafo), (encabezado de nivel 1) y (tabla) que proporcionan Información sobre la estructura del documento. <p><h1><table>

Alternativamente, se pueden utilizar etiquetas de presentación ( y ). El La aplicación del estilo CSS se puede utilizar para recrear exactamente el mismo elemento visual apariencia bajo cualquiera de los dos enfoques, pero la información disponible para los consumidores sobre la estructura del documento es diferente. <div><span>

La especificación XHTML se refiere a las etiquetas estructurales como «etiquetas semánticas» (consulte la sección 3.2.1 del estándar XHTML), pero este documento utiliza el término «estructural» para evitar confusiones con la semántica proporcionado por etiquetas XBRL en línea.

Aunque la especificación Inline XBRL no requiere el uso de etiquetas XHTML estructurales, hay buenas razones para preferir las etiquetas semánticas XHTML, siempre que sea posible. Por ejemplo, Las etiquetas XHTML semánticas mejoran la accesibilidad de un informe y pueden facilitar la navegar. Las etiquetas de tabla XHTML se pueden utilizar para capturar la estructura de filas/columnas de una tabla, lo que facilita la copia de datos tabulares a otros formatos (por ejemplo, hojas de cálculo de Excel).

5.1.2 Semántica XHTML vs semántica XBRL en línea

El etiquetado XHTML, incluso con etiquetas XHTML estructurales, no es un sustituto del etiquetado XBRL en línea de hechos individuales. La semántica XHTML se relaciona con la estructura del documento; El etiquetado XBRL en línea proporciona una semántica adicional sobre los hechos que se cómo unidades, período, precisión, dimensiones y escala, y la mayoría de los Es importante destacar que las conexiones a una taxonomía que proporciona la definición semántica de los conceptos y las dimensiones.

Esto es particularmente importante para las tablas, donde el etiquetado detallado de Los datos numéricos se considera lo más útil y proporcionarán información detallada información sobre cada número que se divulga, mientras que la semántica XHTML solo Transmita la estructura de filas y columnas.

5.1.3 Combinación de XHTML estructural con XHTML de presentación

Muchos documentos de ESEF no contienen actualmente el XHTML estructural necesario elemento requerido en virtud de este enfoque. Estos tendrían que agregarse como parte del proceso de preparación de documentos. Algunos programas de preparación ya proporcionan la capacidad de hacer esto con tablas (insertando y etiquetas en tablas que se distribuyen utilizando elementos y posicionados absolutamente). Debería ser posible que los elementos estructurales de XHTML coexistan con el XHTML de presentación en el que se basan actualmente los documentos. Por ejemplo, los informes pueden ser capaces de utilizar la instrucción CSS en estructural XHTML para eliminar cualquier impacto en la apariencia del documento de origen. <table><tr><td><div><span>display: contents

5.1.4 Mejora de la salida XHTML estructural

La transformación propuesta también podría proporcionar un mecanismo para mejorar el XHTML información estructural. Por ejemplo, cuando un informe utiliza un diseño fijo con elementos para páginas y columnas, un párrafo que abarca una columna o página break no se puede marcar con una sola etiqueta. <div><p>

Por ejemplo, lo siguiente es HTML no válido, porque la etiqueta no está anidada correctamente dentro de un solo padre:<p>

Esto conduce a un salto de párrafo no deseado entre las dos partes del párrafo. La transformación podría proporcionar un mecanismo para construir una sola etiqueta como parte del proceso de extracción de etiquetas de bloque. Los detalles de este tendrían que definirse, pero podría, por ejemplo, usar clases CSS para indicar que un párrafo es la continuación del párrafo anterior. <p>

5.2 Etiquetas de bloque sin contenido

Como se describe en la Sección 4.2, las etiquetas de bloque grandes a nivel de sección son más valiosas para el indicador de divulgación y la navegación y el resaltado de casos de uso. Por lo tanto, se propone que se adopte un enfoque para etiquetar dicho bloque de una manera que no produzca ningún contenido extraído está estandarizado.

Este enfoque mantendría el soporte para los dos casos de uso mencionados anteriormente, pero evitaría inflar el informe XBRL extraído con un contenido de etiqueta de bloque muy grande.

Existen reglas de transformación que podrían usarse para este propósito. Por ejemplo, y transformar cualquier contenido de entrada a una cadena vacía, o a la cadena, respectivamente, pero puede tener sentido para introducir una transformación específicamente para este propósito.ixt: fixed-emptyixt: fixed-truetrue

5.3 Selección del enfoque de etiquetado

Habría que prescribir la elección del enfoque que se debe utilizar para una etiqueta determinada por la autoridad de registro pertinente.

La aplicación de estas propuestas (véase la sección 6) debe un mecanismo explícito, como los tipos de datos estandarizados, para indicar qué enfoque que se utilizará para cada concepto.

5.4 Etiquetas anidadas

Los dos enfoques descritos anteriormente reducirían el informe extraído tamaño, y debe reducir la carga del preparador simplificando o eliminando el contenido de las etiquetas de bloque extraídas. Como tales, estos contribuyen de alguna manera a abordar la Problemas con el etiquetado múltiple muy anidado con etiquetas de bloque. Este grupo de trabajo nota no toma una posición sobre si el número de etiquetas de bloque anidadas exigidos en los informes del FEUE.

6. Pasos siguientes

Este documento tiene como objetivo describir y explicar los problemas que se observan actualmente con el bloqueo en algunos informes XBRL en línea y proporciona una descripción de alto nivel de posibles soluciones.

La adopción de estas soluciones propuestas requeriría una definición más formal en forma de reglas de transformación adicionales y tipos de datos adicionales.

La definición de exactamente qué etiquetas XHTML se incluyen en la salida extraída se prescribirá como parte de la definición de las reglas de transformación.

La definición formal de las reglas de transformación y los tipos de datos adicionales serán acompañados de una guía de buenas prácticas que documente su uso.

Una vez que se han definido estos componentes, las actualizaciones de las reglas de presentación que especifican Su uso será obligatorio.

Apéndice A Preparación semántica XHTML y basada en PDF

Muchos informes ESEF se preparan actualmente mediante un proceso que convierte un PDF documento a XHTML. Un proceso de conversión de este tipo no producirá automáticamente XHTML semánticas, sino que en su lugar producirá posiciones y elementos que recrean la apariencia del documento PDF original. En tales sistemas, puede ser necesario un esfuerzo adicional para insertar Etiquetas XHTML. Varios proveedores de software han manifestado su voluntad de Implemente características que minimicen el esfuerzo adicional requerido por los preparadores. <div><span>

Un requisito para producir documentos que usen etiquetas XHTML estructurales puede imponer una perturbación inaceptable de la preparación existente Procesos. El enfoque descrito en la sección 5.1 permitir que las etiquetas XHTML estructurales coexistan con dicho XHTML de presentación, proporcionando la beneficios de las etiquetas XHTML estructurales sin eliminar la capacidad de usar Etiquetas XHTML de presentación para recrear un diseño fijo.

  1. Es necesario modificar los informes para insertar XHTML estructurales para preparar este ejemplo, pero dichas etiquetas podrían ser incluidos en los informes XBRL en línea sin obstaculizar la aparición de los documentos de origen↩
  2. Deben entenderse otras referencias al FEUE en el presente documento para incluir también UKSEF↩

Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/block-tagging-your-comments-needed/

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El ABC de la función de reacción del BCE

22 mayo 2024

Por: Christophe Kamps[1]

¿Por qué los bancos centrales suelen orientar su política monetaria futura en términos cualitativos en lugar de proporcionar una fórmula numérica? El blog del BCE echa un vistazo a través de la lente del «ABC» de la función de reacción cualitativa del BCE.

Durante miles de años, los estudiosos han estado persiguiendo la idea de una «teoría del todo» o «fórmula del mundo» o, en palabras del Fausto de Goethe: «Dass ich erkenne, was die Welt im Innersten zusammenhält» [«Para que pueda percibir lo que mantiene unido al mundo en sus pliegues más íntimos»]. Los economistas no son una excepción, aunque lo que estudian no sea el universo sino, más mundanamente, la explicación de los fenómenos económicos, como la inflación. Los economistas monetarios se hacen preguntas como «¿existe una fórmula mágica que ofrezca estabilidad de precios bajo cualquier circunstancia?» Y hablan de «regla de política monetaria» en lugar de «fórmula mágica» cuando hablan entre ellos.

Por supuesto, ha habido avances, sobre la base de la muy aclamada regla de Taylor, publicada hace unos treinta años, que ofrece una elegante descripción resumida de la relación entre el crecimiento, la inflación y los tipos de interés. Pero la búsqueda de una regla única y perfecta ha resultado esquiva hasta ahora. En consecuencia, los bancos centrales de todo el mundo se han mantenido alejados de adoptar cualquier regla en particular. Al mismo tiempo, para que la política monetaria sea eficaz, los bancos centrales deben proporcionar al público al menos información cualitativa sobre lo que guía sus decisiones: su «función de reacción» en la jerga económica. En esta entrada del blog se analizan los tres elementos —el «ABC»— de la función de reacción del BCE comunicada de forma destacada desde marzo de 2023: las perspectivas de inflación (A), la dinámica de la inflación subyacente (B) y la fuerza de transmisión de la política monetaria (C).

«A»: las perspectivas de inflación

Existe un acuerdo universal en la profesión de que la política monetaria tiene que ser prospectiva. La política monetaria afecta a la economía y a la inflación con rezagos considerables. Esta es la razón por la que la noción de perspectiva de inflación ocupa un lugar central en la formulación de políticas, en línea con las recomendaciones de la literatura sobre la fijación de metas de pronóstico de inflación. A riesgo de simplificar demasiado, estos dicen que los bancos centrales deberían fijar sus tasas de política monetaria de manera que la inflación proyectada converja a la meta al final del horizonte de pronóstico, que suele ser de unos dos a tres años. Sin embargo, si la previsión tiene una inflación por encima (o por debajo) del objetivo al final del horizonte, entonces los tipos deben fijarse por encima (o por debajo) de la trayectoria de tipos implícita en la previsión.

Sin embargo, existen obstáculos para seguir incluso este sencillo libro de jugadas. Las metas de pronóstico de inflación se desarrollaron durante el llamado período de la Gran Moderación, desde mediados de la década de 1980 hasta 2007. Desde entonces, la economía ha sido mucho más volátil. Dos shocks supuestamente únicos en una generación ocurrieron en realidad en solo una generación (la crisis financiera mundial de 2008 y la pandemia de 2020). Estos shocks ponen en tela de juicio la fiabilidad de las relaciones históricas, los modelos económicos y las previsiones. Este es un problema para los responsables de la toma de decisiones que tienen que actuar bajo una incertidumbre excepcionalmente alta. En períodos en los que es extremadamente difícil discernir cómo podría evolucionar la economía, los responsables de la toma de decisiones naturalmente darán menos peso a las previsiones de inflación en un futuro más lejano. La razón es simple: la incertidumbre que rodea a los pronósticos crece a medida que se alarga el horizonte. Todo ello sugiere que el horizonte de la política monetaria tiene que ser específico para cada contexto, tal y como se reconoce explícitamente en el informe del BCE Declaración de Estrategia de Política Monetaria.

Gráfico 1

Desviación de la inflación proyectada con respecto a la meta del 2%

Puntos porcentuales

Fuentes: Proyecciones macroeconómicas elaboradas por los expertos del BCE y del Eurosistema y cálculos de los expertos del BCE.
Notas: Para cada una de las proyecciones entre septiembre de 2021 y marzo de 2024, el gráfico muestra la brecha entre la inflación interanual prevista y el objetivo de inflación del 2% del BCE para dos horizontes alternativos. Por ejemplo, para la cosecha de septiembre de 2021, la inflación de cinco trimestres es la proyección para el cuarto trimestre de 2022 y la inflación al final del horizonte de proyección es la proyección para el cuarto trimestre de 2023.

En momentos excepcionalmente inciertos, como los que enfrenta la eurozona desde 2020, las perspectivas de inflación no pueden resumirse en una cifra. El punto de partida: ¿dónde está la inflación hoy? – Al igual que el viaje de regreso al objetivo: ¿cuál es la trayectoria de la inflación en los diferentes puntos del horizonte de previsión? El gráfico 1 ilustra la marcada diferencia entre la distancia al objetivo a mitad del horizonte de proyección en comparación con el final del horizonte para el período comprendido entre junio de 2022 —poco antes de la primera subida de tipos del BCE— y septiembre de 2023 —la última subida de tipos—. Esto no significa que el horizonte de cinco trimestres sea lo que impulse la política. Pero, naturalmente, ante una incertidumbre excepcional y repetidos errores de pronóstico unilaterales, un pronóstico que considera que el retorno a la meta es una perspectiva lejana no ofrece mucho consuelo a los responsables de la formulación de políticas. Esto es aún más inquietante cuando la tasa de inflación actual está lejos de la meta. El gráfico también muestra que la brecha entre el punto medio y el punto final del pronóstico se ha reducido significativamente en las últimas dos rondas, lo que aumenta la confianza en un retorno oportuno al objetivo.

Mucho se ha escrito sobre los errores de previsión cometidos por el BCE y los bancos centrales en general. El BCE ha sido transparente al respecto, Buzón del Boletín Económico para las últimas pruebas). Los grandes errores de pronóstico son un dolor de cabeza para los responsables de la toma de decisiones. Con el tiempo, la repetición de grandes errores puede poner en tela de juicio la credibilidad del banco central, socavando así el sólido anclaje de las expectativas de inflación (que se analizan más adelante). Pero también ofrecen la oportunidad de aprender cómo se adapta la economía a shocks sin precedentes como la pandemia. Además, conscientes de las limitaciones de las previsiones puntuales, el personal ha proporcionado desde el comienzo de la pandemia a los responsables de la toma de decisiones una gran cantidad de escenarios alternativos y análisis de sensibilidad (publicados regularmente como parte de la Informes de proyección). Más recientemente, los errores de pronóstico se han reducido y los riesgos para las perspectivas de inflación se han equilibrado, lo que ha aumentado la confianza en las proyecciones.

«B»: la dinámica de la inflación subyacente

Si bien las proyecciones son el insumo clave para la toma de decisiones en tiempos normales, otros indicadores ganan importancia en tiempos de incertidumbre, en particular la inflación subyacente. Desde marzo de 2023, el Consejo de Gobierno ha destacado la dinámica de la inflación subyacente como un elemento clave de su función de reacción. Pero la inflación subyacente también fue prominente en la comunicación del BCE en el pasado, como el período de inflación muy baja antes de la pandemia (véase esto Buzón del Boletín Económico para obtener más información) y el recalibración de la orientación futura en julio de 2021.

La idea que subyace a la inflación subyacente es extraer de la inflación actual el componente que es persistente y, por lo tanto, proporciona información valiosa sobre la evolución de la inflación a medio plazo (véase esto discurso por el economista jefe del BCE, Philip Lane, para un análisis detallado). Algunas medidas de la inflación subyacente, como la «inflación subyacente», excluyendo los alimentos y la energía, son observables, pero muchas deben estimarse.

El personal del BCE evalúa periódicamente el poder predictivo de una amplia gama de medidas alternativas (véase Buzón del Boletín Económico para las últimas pruebas). Para simplificarlo con fines expositivos, esta entrada del blog se centra en cuatro medidas: una que ocupa un lugar destacado en el debate público (la inflación subyacente) y tres con un poder predictivo especialmente bueno. A pesar de lo que su nombre sugiere, la inflación subyacente no es un predictor particularmente bueno de la inflación general. Tanto el componente persistente y común de la inflación (PCCI) estimado (que incluye o excluye la energía) como la inflación interna (excluidos los elementos con alta intensidad de importación) se han comportado bien en una muestra larga.

El gráfico 2 muestra cómo han evolucionado estas cuatro medidas de la inflación subyacente desde el segundo semestre de 2021. Las áreas sombreadas del gráfico también muestran una importante innovación metodológica reciente por parte de los expertos del BCE, que consistió en purgar el impacto de los cuellos de botella en la oferta y las perturbaciones relacionadas con la energía en las mediciones. Si bien todas las medidas han superado su punto máximo, se ha abierto una brecha considerable entre las medidas del PCCI, por un lado, y la inflación interna, por el otro. Las medidas del PCCI se han mantenido cerca del 2% desde el otoño pasado, lo que indica que el retorno de la inflación al objetivo va por buen camino. Sin embargo, la inflación interna indica presiones inflacionarias persistentes, posiblemente porque está estrechamente relacionada con las actividades sensibles a los salarios. La brecha entre las medidas del PCCI y la inflación interna es actualmente excepcionalmente grande. Los datos futuros determinarán qué indicador habrá tenido un mejor desempeño en el episodio actual. En cualquier caso, la dinámica de la inflación subyacente merece un estrecho seguimiento, de conformidad con el énfasis del Consejo de Gobierno en la dependencia de los datos.

Gráfico 2

Medidas alternativas de la inflación subyacente

Variación porcentual anual, momento de publicación de las nuevas proyecciones

Fuentes: Cálculos de los expertos del BCE.
Notas: Para cada cosecha de proyección entre septiembre de 2021 y marzo de 2024, el gráfico muestra el valor estimado de la medida respectiva de la inflación subyacente en el mes anterior a la cosecha de proyección respectiva, por ejemplo, las estimaciones de agosto de 2021 para la cosecha de proyección de septiembre de 2021. Las barras continuas muestran la medida respectiva ajustada por el cuello de botella de la oferta y los shocks energéticos, mientras que las barras sombreadas muestran el impacto de esos shocks en la medida no ajustada de la inflación subyacente. El ajuste se basa en la metodología descrita en M. Banbura, E. Bobeica y C. Martinez Hernández,” What drives core inflation? El papel de los shocks de oferta», Documento de trabajo del BCE 2875.

«C»: la fuerza de transmisión de la política monetaria

El tercer elemento de la función de reacción puede ser una sorpresa. ¿No se supone que los bancos centrales saben perfectamente cómo afectan sus acciones a las condiciones de financiación, a la economía y, en última instancia, a la inflación? Lo cierto es que la propia transmisión de la política monetaria está rodeada de incertidumbre. Esta incertidumbre se reconoce explícitamente en el informe del BCE Declaración de Estrategia de Política Monetaria. La razón es que la evolución de las estructuras económicas y financieras, la etapa del ciclo de política monetaria y las perturbaciones que afectan a la economía pueden afectar a la transmisión de las políticas, ya sea amplificando o atenuando los impulsos de política.

Por ejemplo, al inicio del actual ciclo de endurecimiento, no era evidente que las subidas de los tipos de interés oficiales se transmitieran con fuerza a lo largo de la curva de rendimientos y a unas condiciones de financiación más amplias. En primer lugar, si bien los tipos de interés oficiales son el principal instrumento de la política monetaria, esos tipos habían estado cerca del límite inferior durante un período prolongado. Durante ese período, la atención se centró en otros instrumentos, como las compras de activos y las operaciones de financiación a plazo más largo. En segundo lugar, el actual ciclo de endurecimiento no tiene precedentes, ya que ha tenido lugar en un entorno de exceso de liquidez muy amplio. En tercer lugar, la magnitud y el ritmo de las subidas de los tipos de interés oficiales no tenían precedentes en el período transcurrido desde la introducción del euro en 1999. Por lo tanto, se cernía un interrogante sobre el impacto potencial de la política de tipos.

Casi dos años después del inicio del ciclo de subidas, hay abundantes datos que indican que la transmisión de la política monetaria ha sido contundente (véase el reciente discurso por el economista jefe del BCE, Philip Lane, para una revisión exhaustiva de estos datos y su reciente Publicación de blog para una revisión del ciclo de subidas de tipos del BCE). En la zona del euro, con su sistema financiero basado en bancos, las normas de crédito bancario y los préstamos bancarios revisten especial importancia para la transmisión.

El gráfico 3 muestra la evolución de los estándares de crédito bancario en los últimos diez años, reflejando tanto el período de flexibilización del crédito en un entorno de baja inflación como el período más reciente de restricción del crédito. Es importante destacar que, a pesar del amplio exceso de liquidez, las entidades de crédito de la zona del euro han endurecido sustancialmente sus normas crediticias en los dos últimos años. Esto se ha traducido en un fuerte descenso del crecimiento de los préstamos, que en general se ha mantenido estable desde finales del otoño de 2022. El endurecimiento acumulativo de las normas crediticias parece haber alcanzado su punto álgido en el caso de los préstamos para la vivienda a principios de año, y el máximo parece estar cerca también en el caso de los préstamos a las empresas. Es probable que en algún momento los bancos comiencen a flexibilizar gradualmente sus estándares crediticios. Sin embargo, en términos acumulativos, los estándares crediticios seguirán siendo estrictos durante bastante tiempo, lo que ejercerá una presión continua a la baja sobre la inflación.

Gráfico 3

Evolución de las normas de crédito bancario

Porcentajes netos acumulados de bancos que informan de un endurecimiento de las normas crediticias

Fuentes: Encuesta sobre préstamos bancarios del BCE y cálculos de los expertos del BCE.
Notas: Los porcentajes netos de las normas crediticias se definen como la diferencia entre la suma de los porcentajes de los bancos que respondieron «endurecieron considerablemente» y «endurecieron algo» y la suma de los porcentajes de los bancos que respondieron «suavizaron algo» y «suavizaron considerablemente». La acumulación comienza en el primer trimestre de 2014. Para obtener más detalles, consulte la página web dedicada «Encuesta sobre préstamos bancarios en la zona del euro así como P. Köhler-Ulbrich, M. Dimou, L. Ferrante y C. Parle, «Happy anniversary, BLS – 20 years of the euro area bank lending survey», Boletín Económico del BCE, número 7/2023.

«D» oculta: el anclaje de las expectativas de inflación a largo plazo

Las expectativas de inflación son un determinante clave de la eficacia de la política monetaria. Los bancos centrales están obsesionados con el «anclaje» de las expectativas de inflación a largo plazo. Y por una buena razón, como deja claro el episodio actual cuando se compara con las experiencias de principios de la década de 1970 a mediados de la década de 1980. En ese período anterior, los bancos centrales permitieron que las expectativas de inflación aumentaran. En última instancia, reducirlos requirió aumentos extremadamente grandes en las tasas de política monetaria, a menudo a niveles de dos dígitos. Por lo tanto, la política monetaria tuvo que infligir un dolor considerable en términos de pérdida de producción y empleo para reducir la inflación.

Un grupo de viajeros en el tiempo que comenzaran su viaje en ese período y aterrizaran en la actual zona del euro se frotarían los ojos con incredulidad al escuchar que los tipos de interés oficiales que alcanzaban un máximo del 4 % parecían suficientes para que la inflación volviera al objetivo de manera oportuna.

Hay dos razones principales por las que las tasas no han tenido que subir tanto como hace cuatro o cinco décadas.

En primer lugar, el llamado tipo de interés natural – r* – ha disminuido considerablemente a lo largo del tiempo (véase este Buzón del Boletín Económico para las últimas pruebas). Aunque las estimaciones de r* –el tipo de interés real que no sería ni expansivo ni contractivo– están rodeadas de una considerable incertidumbre, existe un amplio acuerdo en que r* es ahora más bajo de lo que era entonces.

En segundo lugar, y aún más importante, las expectativas de inflación a largo plazo se han mantenido cerca del objetivo de inflación del 2% durante el último episodio. Esto refleja el capital de credibilidad que los bancos centrales han acumulado a lo largo del tiempo. En la zona del euro, por ejemplo, la inflación ha alcanzado una media del 2,1 % durante los primeros veinticinco años del euro, un período que incluye el aumento de la inflación hasta alrededor del 10 % en octubre de 2022.

Mientras no se ponga en duda esta credibilidad, las expectativas de inflación a largo plazo se mantendrán cerca de la meta. Con plena credibilidad, no se observará ninguna reacción directa del banco central a las expectativas de inflación a largo plazo. Por supuesto, el BCE reaccionaría si las expectativas de inflación comenzaran a alejarse del objetivo. En el lenguaje económico, una promesa creíble de actuar con fuerza es una «amenaza fuera de equilibrio», y la acción solo se ve si las cosas van terriblemente mal, de ahí la «D oculta». En la década de 1970 las cosas salieron terriblemente mal. Las expectativas de inflación aumentaron, impulsadas por las espirales de precios y salarios, y los bancos centrales tuvieron que actuar de forma muy agresiva para realinear las expectativas con la estabilidad de precios. Una lección clave de ese período anterior ha sido poner el foco en el firme anclaje de las expectativas de inflación a largo plazo, con la promesa creíble de actuar con contundencia como un fuerte elemento disuasorio.

Antes de cada reunión de política monetaria, preguntamos a los observadores del BCE sobre sus expectativas de inflación a largo plazo. El gráfico 4 muestra la evolución de estas expectativas a lo largo del período transcurrido desde junio de 2021, es decir, el mes anterior a la conclusión de la revisión de la estrategia de política monetaria 2020-21 del BCE. El reto en ese momento era volver a anclar las expectativas de inflación en el objetivo del 2%, desde abajo, como lo demuestra la gran zona amarilla. Un año después, la distribución de las expectativas había cambiado considerablemente: se centraba en torno al 2%, con porcentajes aproximadamente iguales de encuestados con expectativas a largo plazo por debajo y por encima del objetivo, en línea con la simetría del objetivo de inflación del BCE. Entonces, ¿misión cumplida?

Como se discutió en este agosto de 2022 Publicación de blog, el principal reto en aquel entonces era evitar el rebasamiento —un desanclaje al alza— ante el actual repunte de la inflación. Por lo tanto, proteger el anclaje de las expectativas ha requerido una acción política decidida. Dos años después, parece que el reto se ha cumplido en gran medida. La mayoría de los observadores del BCE ven una inflación del 2% a largo plazo. Al mismo tiempo, la distribución se ha vuelto algo sesgada al alza, lo que requiere un estado de alerta continuo.

Gráfico 4

Evolución de las expectativas de inflación a largo plazo a lo largo de las rondas de encuestas de la SMA

Porcentaje de encuestados

Fuentes: Encuesta de analistas monetarios (SMA) del BCE, todas las añadas desde junio de 2021 hasta abril de 2024.
Notas: Los tres grupos se basan en las previsiones puntuales de inflación a largo plazo del IPCA facilitadas por los encuestados de la SMA. El contenedor del 2% (área azul) se calcula como el porcentaje de encuestados con expectativas de inflación entre 1.95% y 2.05%.

¿Hacia dónde vamos? Como explicó la presidenta del BCE, Christine Lagarde, en su Discurso En la reciente conferencia ECB Watchers, los tres elementos de la función de reacción del BCE seguirán siendo importantes en el próximo período. Los pesos relativos asignados a los elementos tendrán que examinarse periódicamente y, como ha demostrado la experiencia pasada, es probable que cambien a medida que se desarrollen los acontecimientos. Después de todo, esos pesos no forman parte del conjunto de «constantes de la naturaleza».

Las opiniones expresadas en cada entrada del blog son las del autor o autores y no representan necesariamente las opiniones del Banco Central Europeo y del Eurosistema.

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  1. Me gustaría dar las gracias a Frank Smets, Ursel Baumann, Claus Brand, Fédéric Holm-Hadulla, Petra Köhler-Ulbrich, Christiane Nickel, Gabriel Glöckler, Alexander Popov, Stefan Ruhkamp y Benoît Deeg por sus útiles sugerencias, así como a Ema Ivanova y Emanuel Skeppås por su excelente ayuda en la investigación. Las vistas y los errores restantes son míos.

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Publicado originalmente: https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2024/html/ecb.blog20240522~e3ec62dede.en.html?utm_source=blog_newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=20240522_The_ABCs_of&utm_content=The_ABCs_of

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Las posibilidades económicas para mis nietos

Discurso principal del Director Gerente del FMI en el King’s College de Cambridge, seguido de una conversación con la rectora Gillian Tett y Kristalina Georgieva

14 de marzo de 2024

1. Introducción

Gracias Gillian, por la amable presentación. Quiero comenzar reconociendo su liderazgo, como pensador creativo, brillante periodista y antropólogo y, más recientemente, el rector número 45 desde que se fundó el King’s College hace casi 600 años. Usted se ha convertido en una autoridad moral para muchos economistas, incluido yo mismo.

La inspiración para esta conferencia provino del ensayo de John Maynard Keynes “Posibilidades económicas para nuestros nietos”. Keynes, como todos sabemos, estudió y trabajó en King’s y se convirtió en el padre de la macroeconomía moderna. También es uno de los fundadores de la institución que estoy orgulloso de dirigir, el Fondo Monetario Internacional.

Cuando fue a New Hampshire en 1944 para la creación de las dos instituciones de Bretton Woods (el FMI y el Banco Mundial), trajo su visión, coraje y optimismo: una creencia inquebrantable en el poder de la humanidad para mejorar la vida con el tiempo. a pesar de los reveses provocados por calamidades, como crisis y guerras.

Este optimismo brilla en Posibilidades económicas para nuestros nietos, y esta obra en particular tiene un lugar especial en mi corazón. ¿Por qué? Porque pienso mucho en el futuro de mis nietos. Y porque soy un optimista inquebrantable, al igual que Keynes, quien incluso en 1930, en los días oscuros de la Gran Depresión, vio un futuro mejor.

Como en la época de Keynes, hoy en día hay muchos pesimistas. Con un poco de ayuda de AI, podemos escuchar lo que dijo sobre ellos en su ensayo:

“Predigo que los dos errores opuestos del pesimismo que ahora hacen tanto ruido en el mundo resultarán erróneos en nuestro tiempo: el pesimismo de los revolucionarios que piensan que las cosas están tan mal que nada puede salvarnos excepto el cambio violento. y el pesimismo de los reaccionarios que consideran el equilibrio de nuestra vida económica y social tan precario que no debemos arriesgarnos a realizar experimentos”.

Keynes proyectó que, dentro de 100 años, los niveles de vida serían hasta ocho veces más altos, impulsados ​​por los beneficios de la tecnología y la acumulación de capital. Y tenía razón: el salto masivo en los niveles de vida está muy cerca de lo que había predicho.

Mirando tan lejos en el futuro, por supuesto, no hizo todo bien.

Esperaba que la gente convirtiera los aumentos de productividad en más ocio, pero su semana proyectada de 15 horas aún no ha llegado. También se mostró demasiado optimista acerca de cómo se compartirían los beneficios del crecimiento. La desigualdad económica sigue siendo demasiado alta, dentro y entre países.

Y, sin embargo, su mensaje clave sobre los beneficios económicos a largo plazo de la tecnología y la inversión sigue siendo tan cierto hoy como entonces. Es la base para hacer una promesa a la próxima generación y a las siguientes.

Mi propia nieta, Ivana, está hoy aquí con nosotros; y mi nieto Simeón tal vez lea mis comentarios cuando sea un poco mayor. ¿Qué puedo hacer yo, qué podemos hacer nosotros, para garantizar que su generación tenga una vida mejor?

Los jóvenes de hoy enfrentan enormes desafíos, incluso en los países más ricos: desde pagar su educación, encontrar trabajo y comprar una casa, hasta estar profundamente preocupados por cómo el cambio climático afectará sus vidas.

Es fácil ser pesimista. Basta con mirar estos titulares.

Muchas personas (jóvenes y mayores) sienten que la economía no les está funcionando. Muchos no sólo están ansiosos sino también enojados. Para muchos, la confianza se ha erosionado. Y estamos viendo que esto se desarrolla tanto en la sociedad como en la política.

Seguramente no queremos que nuestros nietos vivan en una era de ira.

Para ello, debemos tener la vista puesta en los riesgos. Pero también vea las oportunidades y aprovéchelas.

Tengan paciencia: al igual que Keynes, quiero adoptar una visión a largo plazo.

2. Los últimos 100 años

Primero, quiero mirar atrás. En los últimos 100 años, el mundo ha visto más progreso que nunca para más personas.

Aunque la población mundial se ha cuadriplicado, el ingreso global per cápita se ha multiplicado por ocho.

Sólo en las últimas tres décadas, 1.500 millones de personas salieron de la pobreza. Y cientos de millones entraron a la clase media.

Hace cien años, la gente tenía la suerte de vivir hasta los 40 años. Hoy en día, en promedio, pueden esperar vivir hasta los 70 años. Consideremos también las espectaculares mejoras en las tasas de mortalidad infantil, las tasas de alfabetización y los niveles de educación, especialmente entre las niñas.

¿Cómo llegamos aquí?

Dos de los motores del progreso (la tecnología y la acumulación de capital) funcionaron tal como lo predijo Keynes.

Las vidas y las perspectivas de las personas se vieron transformadas por las innovaciones (electricidad, motor de combustión interna, antibióticos, saneamiento interior, tecnología de las comunicaciones), muchas de las cuales comenzaron en el siglo XIX y llegaron a buen término en el XX.

El capital impulsó la inversión en la industria, la agricultura y los servicios; Los ingresos públicos nos proporcionaron infraestructura esencial: desde carreteras y puertos hasta redes eléctricas y cables de fibra óptica. Todo esto ha impulsado el crecimiento de la productividad y la producción, lo que a su vez ha impulsado el tamaño de la economía.

A esto se suma la integración económica. Sólo en los últimos 40 años, hemos visto una expansión seis veces mayor en el comercio global.

Los flujos mundiales de capital se multiplicaron por más de 10. Esto ha impulsado la productividad y la inversión, especialmente en las economías emergentes.

En mi propio país, Bulgaria, el ingreso per cápita se ha cuadruplicado desde la caída de la Cortina de Hierro, principalmente debido a las oportunidades que brinda la integración con la UE y el comercio global.

Y el número de países ha aumentado de unos 80 a 193 en la actualidad: una vibrante familia de naciones unidas por un “ingrediente especial”: la cooperación internacional, que va desde la coordinación de la política económica en tiempos de crisis hasta los descubrimientos científicos y los intercambios culturales, hasta mantenimiento de la paz y exploración espacial.

La cooperación nos dio lo que algunos académicos llaman la “paz larga” posterior a 1945: la ausencia de conflicto directo entre las grandes potencias.

En pocas palabras: cuanto más hablamos, más comerciamos, más prosperamos.

Y el mundo siguió cambiando: el poder económico se ha desplazado cada vez más hacia los países emergentes y en desarrollo.

Este año, se prevé que representen casi el 80 por ciento del crecimiento mundial.

Pero ha habido errores de política, especialmente no hacer lo suficiente para apoyar a los más afectados por las dislocaciones provocadas por las nuevas tecnologías y el comercio. La incapacidad de compartir más ampliamente los beneficios del crecimiento.

Unas tres cuartas partes de la riqueza mundial actualmente pertenecen a sólo una décima parte de la población.

Y demasiados países en desarrollo ya no están alcanzando los niveles de ingreso de las economías avanzadas. Más de 780 millones de personas padecen hambre.

También hemos aprendido que los altos niveles de desigualdad económica tienen un efecto corrosivo sobre el capital social y la confianza: en las instituciones públicas, en las empresas y entre sí.

Y también vemos que la confianza disminuye entre las naciones, a medida que aumentan las tensiones geopolíticas. Si esa tendencia continuara, la economía mundial podría «fragmentarse» en bloques rivales.

Las investigaciones del FMI muestran que la fragmentación del comercio por sí sola podría causar una pérdida de producción global de hasta 7,4 billones de dólares en el largo plazo, equivalente al PIB combinado de Francia y Alemania.

Un mundo fragmentado sería más pobre y menos seguro. Vemos en curso la tragedia humana de la guerra de Rusia en Ucrania y el conflicto entre Israel y Gaza, y hay muchas más que a menudo no aparecen en los titulares. Muchas naciones están ahora revirtiendo los recortes al gasto militar realizados después del final de la Guerra Fría. El ‘dividendo de la paz’ ​​se ha acabado; y la «larga paz» puede estar en riesgo.

Irónicamente, esto está sucediendo justo cuando necesitamos cooperación más que nunca: para abordar cuestiones que no tienen fronteras y que ningún país puede resolver por sí solo. El cambio climático es el ejemplo más evidente.

Estos son desafíos importantes. Pero al mismo tiempo, existen grandes oportunidades. Si los últimos 100 años sirven de guía, podemos tener una confianza razonable en nuestra capacidad para lograr un progreso asombroso una vez más. Si a esto le añadimos una comprensión clara de lo que no funcionó en el pasado, tenemos la «agencia»: el poder de cambiar de rumbo.

3. Los próximos 100 años

Imagínese el mundo del siglo XXII , donde todos, independientemente de su raza, color, credo, género o lugar de nacimiento, tienen una buena oportunidad de desarrollar todo su potencial. Donde la tecnología se pone a trabajar en beneficio de todos. Donde las personas lleven una vida sana y significativa en un planeta habitable. Y donde los países trabajen juntos, no unos contra otros.

Puedo ver a los pesimistas poner los ojos en blanco. Volvamos una vez más a Keynes y su ensayo:

“Espero que en días no tan remotos se produzca el mayor cambio que jamás haya ocurrido en el entorno material de la vida de los seres humanos en conjunto. Pero, por supuesto, todo sucederá gradualmente… De hecho, ya ha comenzado”.

En ese espíritu, permítanme compartir con ustedes dos escenarios posibles para los próximos 100 años, elaborados por el personal técnico del FMI.

En lo que podríamos llamar el «escenario de baja ambición», el PIB global sería aproximadamente tres veces mayor y los niveles de vida globales dos veces más altos que los actuales. En el «escenario de alta ambición», el PIB mundial sería 13 veces mayor y los niveles de vida serían nueve veces mayores.

¿A qué se debe la enorme diferencia? El ‘escenario de baja ambición’ se basa en la experiencia de menor crecimiento de los niveles de vida en los 100 años anteriores a 1920, mientras que el otro se basa en tasas de crecimiento promedio mucho más altas desde 1920 hasta ahora.

Creo que nuestros nietos disfrutarán lo mejor de los dos.

En primer lugar, porque dependerán de un tipo diferente de crecimiento: más sostenible y equitativo, más resiliente, para que los países puedan navegar mejor en un mundo más propenso a las crisis.

En segundo lugar, porque impulsarán lo que a nosotros nos ha funcionado. Protegerán y mejorarán los sólidos fundamentos macroeconómicos y la estabilidad financiera que nos esforzamos por lograr.

En tercer lugar, mantendrán el comercio abierto como motor importante del crecimiento; y el emprendimiento como importante motor de innovación y empleo.

Nuestra responsabilidad hoy es no dejarlos con una inflación galopante, no acumular deuda y esperar que ellos paguen la factura, y superar las perspectivas de crecimiento a mediano plazo más débiles en décadas.

Nuestro trabajo en el FMI es ayudar a nuestros miembros a emprender reformas fundamentales para mejorar la productividad y aumentar la agilidad, la sostenibilidad y la resiliencia de la economía.

Por encima de todo, tenemos la obligación de corregir lo que ha sido el error más grave en los últimos 100 años: la persistencia de una alta desigualdad económica. Las investigaciones del FMI muestran que una menor desigualdad de ingresos puede estar asociada con un crecimiento mayor y más duradero. Simplemente no podemos llegar al «escenario de gran ambición» para el crecimiento a menos que fomentemos una economía global más justa.

En un mundo de abundante acumulación de capital y cambio tecnológico acelerado, las perspectivas para mis nietos dependerán de si podemos asignar capital donde más se necesita y tendrá el mayor impacto positivo, y de nuestra capacidad de cooperar, lograr progreso y compartir los beneficios de ello.

Entonces, si queremos promover un crecimiento mejor y más justo, ¿adónde debería ir el capital? Permítanme destacar tres áreas prioritarias de inversión.

Primero, en la nueva economía climática.

La crisis climática no existía en 1930, aunque sus semillas ya estaban plantadas con la creciente dependencia de los combustibles fósiles.

Hoy en día, las crisis climáticas están afectando a las economías de todo el mundo: desde sequías, incendios forestales e inundaciones hasta impactos menos visibles en áreas como las cadenas de suministro y los mercados de seguros. El año pasado fue el más caluroso jamás registrado y se prevé que las temperaturas globales superen el umbral crítico de 1,5 grados Celsius.

Los pesimistas pueden señalar esto y decir que la humanidad enfrenta un ajuste de cuentas desastroso. Veo un panorama diferente: sí, el cambio climático sin control sería catastrófico, pero si tomamos medidas políticas decisivas, especialmente en esta década, podemos alcanzar una economía neutra en carbono.

Ésa es una promesa que debemos hacer.

Significa movilizar billones de dólares en inversiones climáticas, para mitigación, adaptación y transición. Los países de bajos ingresos son los que menos han contribuido al calentamiento global, pero son los que más sufren. También enfrentan la mayor brecha de inversión.

Significa abordar el terrible fallo del mercado que hace que los contaminadores dañen nuestro planeta de forma gratuita. El precio del petróleo, el carbón y el gas debe reflejar el verdadero costo para la humanidad, incluido el impacto en nuestro clima y en la salud pública.

Sin embargo, la investigación del FMI muestra que los subsidios explícitos a los combustibles fósiles han aumentado a más de 1,3 billones de dólares.

Esto por sí solo ya es bastante malo. Pero también sabemos que estos subsidios normalmente otorgan al 20 por ciento más rico de la población aproximadamente seis veces más beneficios que al 20 por ciento más pobre. La asistencia directa a los grupos vulnerables sería mucho mejor.

Nuestra investigación también muestra que fijar un precio al carbono es la forma más eficiente de incentivar y acelerar la descarbonización. Nos queda un largo camino por recorrer: el precio medio por tonelada de emisiones de CO2 hoy es de sólo 5 dólares, muy por debajo de los 80 dólares que necesitamos alcanzar para 2030. Pero hay avances: 73 sistemas de fijación de precios del carbono en casi 50 países cubren una cuarta parte de emisiones globales, duplicándose desde que se firmó el Acuerdo de París en 2015.

Y los inversores están respondiendo. Por cada dólar gastado en combustibles fósiles, ahora se gasta 1,70 dólares en energía limpia, en comparación con una proporción de 1:1 hace cinco años.

Una mayor inversión climática crearía millones de empleos verdes, aumentaría la innovación y aceleraría las transferencias de tecnología verde a las economías en desarrollo. Y romperá el vínculo histórico entre crecimiento y emisiones, de modo que a medida que los países se vuelvan más ricos, la gente disfrute de mejores niveles de vida sin dañar nuestro planeta.

La transición climática es parte del avance hacia una “economía más ligera”, más orientada hacia activos intangibles, como la propiedad intelectual y la “experiencia”, en lugar de bienes, y mucho más eficiente y menos despilfarradora: lo que algunos han llamado la “economía circular”.

En segundo lugar, invertir en la próxima revolución industrial.

No sabemos con certeza cómo será la economía dentro de 100 años, ni siquiera si estará basada únicamente en el planeta Tierra. Lo que sí sabemos es que la innovación se está acelerando, transformando la forma en que vivimos, trabajamos y nos movemos, y la forma en que nos comunicamos entre nosotros.

Desde la computación cuántica hasta la nanotecnología, desde la fusión nuclear hasta la realidad virtual, desde las nuevas vacunas hasta la terapia genética: creamos milagros, como restaurar la audición en niños con sordera genética.

Y no lo olvidemos: nuestro mundo está todavía más interconectado que nunca, por lo que existe un enorme potencial para compartir conocimientos y unir a las personas detrás de causas comunes.

Tomemos como ejemplo la inteligencia artificial. Todo comenzó aquí, en King’s, en 1950, cuando Alan Turing publicó su artículo fundamental. Cada década desde entonces nos ha llevado un paso más allá, y cada paso ha sido más rápido que el anterior. La IA generativa actual está preparada para revitalizar la economía global: un momento de “Big Bang”.

La promesa de transformación conlleva riesgos. Debemos asegurarnos de que la tecnología sirva a la humanidad, y no al revés. En lugar de deepfakes y desinformación, queremos avances científicos, médicos y de productividad.

Queremos que la IA reduzca la desigualdad, no que la aumente, tanto dentro como entre países.

Una nueva investigación del FMI muestra que, en las economías avanzadas, alrededor del 60 por ciento de los empleos podrían verse afectados por la IA.

La mitad de ellos pueden ver beneficios de la IA, lo cual es una gran noticia. Pero la otra mitad puede ver que la IA se hace cargo de cada vez más tareas humanas. Esto podría hacer bajar los salarios y destruir por completo algunos empleos; el propio Keynes advirtió sobre esto cuando escribió sobre el “desempleo tecnológico”.

Por otro lado, la IA podría impulsar la productividad, que ha sido demasiado baja durante demasiado tiempo.

La productividad, más que cualquier otra cosa, determina la riqueza a largo plazo de las naciones. 

Me sorprende especialmente el potencial de la IA para transformar las economías y las vidas en el mundo en desarrollo. Sí, para impulsar la productividad, pero también para reducir las brechas en capital humano y ayudar a que los niveles de ingresos alcancen a los de las economías avanzadas. Pero los países deben empezar a prepararse ahora: aumentar la inversión en infraestructura digital, ampliar el acceso a la reconversión y la recapacitación, y establecer bases regulatorias y éticas para la IA.

Y estos esfuerzos deben ir acompañados de una cooperación internacional más sólida. De hecho, creo que necesitamos principios globales para el uso responsable de la IA (barandillas) para minimizar los riesgos y abrir oportunidades para todos.

El tercer ámbito de inversión es el de las personas.

Los mayores dividendos se pagan aquí: invertir en salud y educación, en redes de seguridad social más sólidas y empoderar económicamente a las mujeres. Esto es fundamental para una acumulación de capital mejor y más justa.

En ninguna parte esto es más claro que en África, hogar de las poblaciones más jóvenes y de más rápido crecimiento. A finales de este siglo, se prevé que la proporción de África en la población mundial alcance cerca del 40 por ciento.

En el extremo opuesto del espectro se encuentran regiones como Europa y Asia Oriental, donde las poblaciones están envejeciendo rápidamente, y algunas incluso se están reduciendo.

También podemos hacer que los opuestos se atraigan. Podemos encontrar formas de conectar mejor los abundantes recursos humanos de África con el abundante capital de las economías avanzadas y los principales mercados emergentes.

¿Cómo podemos garantizar que el capital fluya en la dirección correcta? Para los países africanos, la clave es atraer inversores a largo plazo y garantizar flujos comerciales estables.

Esto significa promover un mejor crecimiento: desde mejorar el entorno empresarial hasta aumentar los ingresos y eliminar el gasto ineficiente. Para los países que ya enfrentan presupuestos ajustados y una deuda elevada, esto crearía más espacio para un gasto social vital. 

Sólo un ejemplo de la investigación del FMI: al crear capacidad tributaria, los condados de bajos ingresos podrían aumentar sus ingresos presupuestarios anuales hasta en un 9 por ciento del PIB, un gran aumento que alinearía su esfuerzo tributario con el de las economías de mercados emergentes.

Aquí es donde la red de seguridad financiera global es crucial. Y aquí el FMI desempeña un papel crucial: como asegurador de los no asegurados.

Si se puede combinar el tipo correcto de apoyo internacional con el tipo correcto de políticas internas, podríamos ver a África atrayendo flujos de inversión, tecnología y conocimientos a largo plazo.

Y esto podría desbloquear todo el potencial de sus jóvenes.

¿El resultado? Significaría más empleos y menos migración hacia África; mayores rendimientos del capital que podrían utilizarse en las economías avanzadas, incluso para hacer más sostenibles sus sistemas de pensiones; y, en general, una economía global más dinámica.

En resumen: un mundo próspero en el próximo siglo requiere una África próspera.

4. Conclusión: un multilateralismo del siglo XXI

Las inversiones en estas tres áreas clave (tecnología, clima y personas) son fundamentales. Pero repito, no podemos hacerlo sin cooperación.

Keynes nos dio un marco: un «multilateralismo para el siglo XX« que nos resultó muy útil. Ahora debemos actualizarlo para una nueva era.

¿Cómo sería un «multilateralismo del siglo XX»? Permítanme sugerir algunos principios básicos:

  • Sería más representativo, con un mejor equilibrio entre las economías avanzadas y las voces de los países emergentes y en desarrollo.
  • Sería más abierto y «escucharía» no sólo las voces oficiales sino también las no oficiales, las de comunidades y organizaciones sociales basadas en intereses comunes. 
  • Estaría más orientado a resultados y con resultados más concretos, lo que reforzaría los beneficios de la cooperación, tanto económicos como sociales.

Actualizar el marco multilateral también significa actualizar las instituciones multilaterales, incluido el FMI.

Si Keynes visitara el Fondo hoy, sospecho que se sorprendería de cuánto hemos cambiado en escala, alcance y carácter.

Tan solo desde la pandemia, hemos proporcionado alrededor de 1 billón de dólares en liquidez y financiación a nuestros 190 países miembros. Introdujimos programas de financiación de emergencia y alivio directo de la deuda para nuestros miembros más pobres. Y nuestro trabajo macroeconómico ahora incluye un enfoque en el clima, el género y el dinero digital.

Somos la única institución en el mundo facultada por nuestros miembros para llevar a cabo “controles de salud” periódicos de sus economías. Proporcionar análisis y asesoramiento imparciales es fundamental, especialmente en un mundo de noticias falsas y polarización política.

También reconocemos la necesidad de implementar una mejor medición de la riqueza que vaya más allá del PIB tradicional, que valore no sólo el capital producido, sino también la naturaleza, las personas y el tejido de las sociedades.

Espero que Keynes apruebe un “balance global” que incluya un conjunto ampliado de activos y reconozca los valiosos servicios que proporciona el medio ambiente, el valor del conocimiento y el ingenio encarnados en las personas y el valor de la buena gobernanza.

Y tal vez se sorprenda al ver tantas mujeres, incluso en posiciones de poder.

Creo que le gustaría lo que ve y nos alentaría a ir aún más lejos como una “línea de transmisión” global para políticas económicas, recursos financieros y conocimientos sólidos, y como la plataforma definitiva para la cooperación económica global. 

Este sigue siendo el «ingrediente especial». No podemos tener un mundo mejor sin cooperación. En este punto, el más fundamental, ¡Keynes nuevamente tenía razón!

**************

Quizás se le recuerde mejor por algo que escribió en 1923: “A la larga, todos estaremos muertos”, con lo que quiso decir lo siguiente:

En lugar de esperar a que las fuerzas del mercado arreglen las cosas en el largo plazo, las autoridades deberían intentar resolver los problemas en el corto plazo. Es un llamado a la acción, una visión de algo mejor y más brillante.

Y es un llamado al que, por mi parte, estoy decidido a responder: hacer mi parte para un futuro mejor para mis nietos.

Porque, como dijo Keynes en 1942: “A largo plazo, casi todo es posible”.

Gracias.

Publicado originalmente: https://www.imf.org/en/News/Articles/2024/03/08/sp031424-kings-college-cambridge-kristalina-georgieva

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La EBA lanza una consulta sobre el nuevo marco para el indicador empresarial de riesgo operativo

Publicado el 3 de marzo de 2024 por Editor

La Autoridad Bancaria Europea (EBA) ha lanzado una consulta pública sobre los proyectos de Normas Técnicas Reguladoras (RTS) y Normas Técnicas de Implementación (ITS) diseñadas para aclarar la composición del nuevo indicador de negocio integral para el cálculo de los requisitos de capital por riesgo operativo. Esta consulta, que forma parte de la implementación del Paquete Bancario de la UE, está abierta hasta el 21 de mayo de 2024.

El borrador de RTS especifica elementos típicos para cada componente del indicador empresarial, alineándose con el asesoramiento político de la EBA sobre la reforma de Basilea III y las posteriores modificaciones de las normas contables. También describen elementos que deben excluirse del indicador empresarial. Además, el borrador de ITS asigna elementos típicos del indicador de negocios a las celdas de informes correspondientes en FINREP, mejorando la coherencia de los informes.

Paralelamente, la EBA está consultando sobre ajustes al indicador de negocios, exigiendo a las instituciones que utilicen datos históricos o metodologías alternativas, particularmente en operaciones como fusiones, adquisiciones y enajenaciones.

Se invita a las partes interesadas a proporcionar comentarios que sirvan de base para la finalización de estos estándares técnicos. Un análisis cuantitativo, basado en datos del estudio de seguimiento del impacto cuantitativo de Basilea III, evaluará el impacto de las enmiendas propuestas y calibrará ciertos aspectos del nuevo marco.

Está prevista una audiencia pública a través de un seminario web para el 20 de marzo de 2024, que brindará una oportunidad para una mayor participación y explicación.

Para obtener más detalles y participar en la consulta, visite el sitio web de la EBA.

BANCA BASILEA III EBA ITS

Proyecto de Normas Técnicas de Regulación

sobre los componentes del indicador de actividad con arreglo al artículo 314, apartado 6, letra a), del RRC y los elementos que deben excluirse del indicador de actividad con arreglo al artículo 314, apartado 6, letra b), del RRC

Proyecto de Normas Técnicas de Ejecución

relativa a la correspondencia de los componentes de los indicadores de actividad con las correspondientes referencias a la información con fines de supervisión con arreglo al artículo 314, apartado 7, del RRC

Proyecto de Normas Técnicas de Regulación

sobre los ajustes del indicador de actividad con arreglo al artículo 315, apartado 3, letras a), b) y c), del RRC

1. Respuesta a esta consulta

La ABE invita a formular comentarios sobre todas las propuestas presentadas en el presente documento y, en particular, sobre las cuestiones específicas resumidas en el punto 7.2.

Los comentarios son más útiles si:

▪ responder a la pregunta formulada;

▪ indicar el punto específico al que se refiere un comentario;

▪ contener una justificación clara;

▪ proporcionar pruebas que respalden las opiniones expresadas o los fundamentos propuestos; y

▪ describir las opciones regulatorias alternativas que la ABE debería considerar.

Presentación de respuestas

Para enviar sus comentarios, haga clic en el botón «enviar sus comentarios» en la página de consulta antes del 21.05.2024. Tenga en cuenta que es posible que los comentarios enviados después de esta fecha límite o enviados por otros medios no se procesen.

Publicación de las respuestas

Por favor, indique claramente en el formulario de consulta si desea que sus comentarios sean divulgados o tratados como confidenciales. Es posible que se nos solicite una respuesta confidencial de conformidad con las normas de la ABE sobre el acceso público a los documentos. Es posible que le consultemos si recibimos dicha solicitud. Cualquier decisión que tomemos de no divulgar la respuesta podrá ser revisada por la Sala de Recurso de la ABE y el Defensor del Pueblo Europeo.

Protección de datos

La protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales por parte de la ABE se basa en el Reglamento (UE) 1725/2018 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 23 de octubre de 2018. Puede encontrar más información sobre la protección de datos en la sección Aviso legal del sitio web de la ABE.

2. Resumen ejecutivo

El CRR3 incluye modificaciones en el área de riesgo operativo, donde se introduce un marco revisado y todos los enfoques previamente existentes para el cálculo del capital regulatorio se sustituyen por el componente de indicador de negocio (BIC). El BIC se basa en el indicador de negocio (BI), que mide el volumen de negocio de una institución.

La EBA ha recibido varios mandatos relativos a las partidas que componen el BI y a la forma en que determinadas operaciones, como las fusiones y adquisiciones o las cesiones, deben considerarse a la hora de calcular el BI:

▪ Un proyecto de norma técnica de regulación (RTS) para la ABE, mandato en el artículo 314, apartado 6, letras a) y b), para especificar con mayor detalle los componentes del instrumento de inversión mediante la elaboración de una lista de elementos y los elementos que deben excluirse del instrumento de inversión, respectivamente.

▪ Un proyecto de norma técnica de ejecución (STI) para el mandato de la ABE establecido en el artículo 314, apartado 7, de proporcionar la asignación de los elementos del informe de inversión a las correspondientes células de notificación en el Reglamento de Ejecución (UE) 2021/451 de la Comisión (FINREP);

▪ Un proyecto de norma técnica de regulación para la ABE con el mandato establecido en el artículo 315, apartado 3, del RRC 3 de especificar «cómo determinarán las entidades los ajustes del indicador de actividad» [letra a) que hace referencia a fusiones, adquisiciones y cesiones], «las condiciones con arreglo a las cuales las autoridades competentes pueden conceder la autorización» y «el calendario de los ajustes» [letras b) y c) que hacen referencia únicamente a las cesiones].

En lo que respecta a los dos primeros mandatos, se ha elaborado una lista de elementos típicos para cada componente del informe bilateral, que luego se asignaron a sus correspondientes celdas de notificación en el FINREP. Esta lista de puntos se basa principalmente en el trabajo realizado para el Asesoramiento de política de la ABE sobre la reforma de Basilea III: Riesgo Operacional (Anexo 3, Cuadro 13)1. Algunos cambios reflejan modificaciones posteriores en las normas contables, como en el caso del componente de intereses, arrendamientos y dividendos (ILDC), en el que se ha tenido en cuenta la definición de arrendamiento en la NIIF 16 para determinar las partidas a incluir o en el que se incluyen los derivados con flujos originarios de valor razonable positivo, como los ingresos o gastos por intereses. Con respecto al componente de Servicios (SC), se ha proporcionado un desglose de gastos, pérdidas, provisiones y otros impactos financieros debidos a eventos de riesgo operacional con el fin de obtener información adecuada y completa sobre dónde se contabilizan los impactos de los eventos de riesgo operacional en la cuenta de resultados de una entidad. En cuanto al componente financiero (FC), se han aclarado cómo funcionan los dos enfoques disponibles para el cálculo de la cartera de negociación y la banca componentes del libro, junto con aclaraciones sobre su uso y condiciones para la reversión de uno a otro. Por último, en cuanto a los elementos que deben excluirse del cálculo del IB, se aportaron aclaraciones: si bien algunos de ellos son fácilmente identificables en el estado financiero, otros elementos se beneficiarían de una especificación adicional, como los ingresos y gastos de las actividades de seguros o reaseguros en los casos en que una entidad venda o distribuya productos o servicios de seguros a sus clientes.

Por lo que se refiere al tercer mandato, cuando una entidad concluye una fusión o una adquisición, el BI de los tres años anteriores de la entidad fusionada o adquirida debe tenerse en cuenta e incorporarse retroactivamente en el BI consolidado de la entidad adquirente. Estos borradores de RTS exigen a las instituciones que utilicen datos históricos reales de tres años o, cuando su uso no sea posible, que utilicen la más conservadora de un número limitado de metodologías alternativas. En el contexto de las enajenaciones, el borrador de la RTS especifica las condiciones bajo las cuales se puede conceder permiso para excluir elementos de BI relacionados con entidades o actividades enajenadas. Se presta especial atención a la presencia de compromisos de garantía en virtud de los cuales se puede solicitar a la entidad enajena que cubra pérdidas o pasivos que hayan tenido lugar antes de la enajenación pero que se hayan revelado posteriormente. Por último, el proyecto de PC explora la posibilidad de introducir un umbral de importancia relativa, por debajo del cual no se requiere ningún ajuste. Esto se debe a que, en los casos en que las entidades realizan varias fusiones y adquisiciones y/o enajenaciones cada año, se necesitan múltiples ajustes del BI y la estimación de los datos sustitutivos cuando no se dispone de datos históricos.

Pasos siguientes

A raíz de los comentarios recibidos de la consulta, la ABE revisará el proyecto de modificación de RTS/ITS propuesto para consulta, cuando proceda, y lo enviará en su forma final a la Comisión Europea para su adopción.

3. Antecedentes y justificación

3.1 Antecedentes

1. El paquete bancario que aplica el marco de Basilea III en la UE prevé varias modificaciones del Reglamento sobre requisitos de capital («RRC»). Esto incluye la introducción en la UE de un marco revisado para los requisitos de fondos propios por riesgo operativo, consistente en sustituir todos los enfoques existentes para el cálculo del capital reglamentario por un único enfoque no basado en modelos: el componente de indicadores de actividad (BIC).

2. En el contexto de la CIB, los requisitos de capital para el riesgo operacional se basan en un indicador de negocio (BI), un indicador de riesgo operacional basado en los estados financieros de conformidad con las normas OPE 25.1(1) del CSBB. Por lo tanto, el BI se basa en tres componentes: el componente de intereses, arrendamientos y dividendos (ILDC), el componente de servicios (SC) y el componente financiero (FC).

3. En las subsecciones siguientes se ofrecen más detalles sobre la elaboración del proyecto de RTS con arreglo al artículo 314, apartado 6, letras a) y b), del RRC, el proyecto de STI con arreglo al artículo 314, apartado 7, del RRC y el proyecto de RTS con arreglo al artículo 315, apartado 3, del RRC.

3.2 Proyectos de normas técnicas de regulación sobre los componentes del indicador de actividad con arreglo al artículo 314, apartado 6, letra a), del RRC y los elementos que deben excluirse del indicador de actividad con arreglo al artículo 314, apartado 6, letra b), del RRC

4. El artículo 314, apartado 6, letra a), del RRC3 encomienda a la ABE la elaboración de normas técnicas de regulación (RTS) en las que se especifiquen los componentes del BI y su utilización, mediante la elaboración de una lista de subpartidas típicas (en lo sucesivo, «partidas») teniendo en cuenta las normas internacionales de regulación y, en su caso, el límite prudencial definido en la parte tercera, título I, capítulo 3, del RRC3.

5. Con el fin de garantizar la claridad y la coherencia en la aplicación de los requisitos de capital de riesgo operativo en toda la Unión Europea, se ha elaborado una lista de elementos típicos para cada componente del BI. Esta lista se basa principalmente en el trabajo realizado por la ABE en respuesta a la convocatoria de asesoramiento de la Comisión Europea y publicado en el «Asesoramiento de política de la ABE sobre la reforma de Basilea III: riesgo operativo» (anexo 3, cuadro 13)2. Los cambios adicionales limitados reflejan las modificaciones posteriores en las normas contables, así como los comentarios recibidos a través de diversas interacciones con la industria.

3.2.1 El componente de intereses, arrendamientos y dividendos (ILDC)

6. La ILDC se compone de tres componentes (es decir, el componente de intereses y arrendamientos – IC, el componente de activos – AC y el componente de dividendos – DC) y se calcula con arreglo a la siguiente fórmula:

7. La lista de partidas incluidas en el CI se ha actualizado para reflejar los cambios en las Normas Internacionales de Información Financiera 9 (NIIF9) sobre Instrumentos Financieros y en la NIIF 16 sobre Arrendamientos3. En particular, de conformidad con el artículo 314, apartado 2, punto 4, que obliga a las entidades a incluir los ingresos y gastos por arrendamiento en el IC, incluyendo la depreciación y el deterioro, se ha tenido en cuenta la definición de arrendamiento en la NIIF 16 para determinar las partidas que deben incluirse en el IC. De acuerdo con este enfoque, todos los ingresos y gastos de propiedades de inversión que han generado rentas en cada período relevante para el cálculo del BI, incluidos los ingresos por alquiler de propiedades de inversión, se incluyen en el CI. Se han considerado cambios similares para la CA.

8. Asimismo, en el contexto de la ILDC, las partidas típicas del AC incluyen todos los activos del balance que originan ingresos por intereses y/o gastos por intereses en cada período pertinente para el cálculo del BI. Además del saldo de caja en bancos centrales y otros depósitos a la vista, préstamos y anticipos, títulos de deuda y activos tangibles e intangibles sujetos a arrendamiento, también se incluyen en la CCAA los derivados con valor razonable positivo que originan flujos como ingresos por intereses o gastos. Dependiendo del tipo de activo, se considera como el «valor» relevante el importe en libros bruto, el importe en libros o el valor razonable.

3.2.2 El componente Servicios (SC)

9. Este componente se calcula en base a cuatro importes: otros ingresos de explotación (OI), otros gastos de explotación (OE), ingresos por honorarios y comisiones (FI) y gastos por comisiones (FE) y se aplica la siguiente fórmula:

10. El artículo 314, apartado 3, punto 5, del RRC exige a las entidades que incluyan en OE los gastos y pérdidas de la entidad derivados de eventos de riesgo operativo. Los impactos de los eventos de riesgo operacional pueden reflejarse en los estados financieros de una entidad a través de diferentes desgloses contables, que a su vez pueden resultar en gastos, pérdidas e impactos financieros distintos de los relacionados con los eventos de riesgo operacional. Como resultado, la correspondencia con las distintas partidas del estado de pérdidas y ganancias (P&L) de una entidad no es sencilla.

11. Por lo tanto, para obtener información adecuada y completa sobre dónde se contabilizan los impactos de los eventos de riesgo operacional en la cuenta de pérdidas y ganancias de una entidad, se ha proporcionado un desglose de los gastos, pérdidas, provisiones y otros impactos financieros debidos a eventos de riesgo operacional. Por otra parte, se sostiene que los demás gastos de explotación, de conformidad con el artículo 314, apartado 3, punto 5, y el artículo 314, apartado 5, letra b), respectivamente, se contabilizan con todos los efectos de los acontecimientos de riesgo operativo, independientemente de su denominación o contabilización, que afecten a los estados financieros de una entidad y no son netos de los pagos correspondientes recibidos de las pólizas de seguro o reaseguro adquiridas. Por último, deben incluir las pérdidas excepcionales que, tras la autorización concedida por la autoridad competente de conformidad con el artículo 320, apartado 1, de dicho Reglamento, puedan excluirse del cálculo de la pérdida anual por riesgo operativo de la entidad.

3.2.3 El componente financiero (FC)

12. El componente financiero (FC) es la suma del componente de la cartera de negociación (CT) y del componente de la cartera de inversión (BC), donde cada uno de estos componentes se calcula como la media anual de los valores absolutos de los tres ejercicios anteriores del resultado neto (P&L):

13. En su asesoramiento político sobre la aplicación europea del marco de Basilea III para el riesgo operativo, la ABE adoptó un enfoque basado en la contabilidad (enfoque contable, AA) para definir todos los componentes, incluidos el CT y el BC, en plena consonancia con la postura del marco de Basilea de que el BI es «un sustituto basado en los estados financieros» para el riesgo operativo (OPE 25.1(1)). De acuerdo con la AA, las ganancias y pérdidas netas de la cartera de negociación contable se asignan al TC y las ganancias y pérdidas netas de las carteras contables no comerciales (es decir, bancarias) se asignan al BC.

14. Sin embargo, bajo este enfoque, ciertos tipos de operaciones y opciones contables, incluyendo la cobertura económica del valor razonable a través de posiciones de pérdidas en ganancias o la bifurcación de derivados implícitos en instrumentos financieros híbridos o estructurados anfitriones, pueden originar un «incremento injustificado» del FC. Este «incremento injustificado» se produciría por la presencia de tipos de operaciones estrictamente relacionadas entre sí y de signo opuesto, pero que se contabilizan en diferentes componentes del CF (es decir, el CT y el BC) cuando se calculan de acuerdo con las normas regulatorias internacionales. Dado que la fórmula de la FC contempla la suma de los valores absolutos de la cuenta de pérdidas y ganancias de la CT y la BC, los importes de estas operaciones no pueden compensarse al calcular la FC.

15. Teniendo en cuenta lo anterior, el artículo 314, apartado 4, párrafo cuarto, aclara que la cartera de negociación de la entidad se definirá como adecuada, bien de conformidad con las normas contables, bien de conformidad con la parte tercera, título I, capítulo 3 (es decir, los criterios de límites prudenciales). Además, de conformidad con el artículo 314, apartado 6, letra a), la ABE tiene el mandato de elaborar la lista de elementos de la BI «teniendo en cuenta las normas reguladoras internacionales y, en su caso, el límite prudencial definido en la tercera parte, título I, capítulo 3». Si se utilizaran los criterios límite prudenciales para calcular el FC en los casos mencionados en el párrafo 14, se evitaría el «aumento injustificado» ya que, en este marco, esas operaciones se trasladarían a la misma cartera (es decir, la cartera de negociación prudencial o la cartera prudencial de no negociación), lo que permitiría la compensación de sus importes dentro de la FC.

16. Por otra parte, pueden existir otras situaciones además de las ya mencionadas que podrían dar lugar a un «incremento injustificado» del FC, sin embargo, no es posible identificarlas todas ex ante, ni fijar ex ante valores o porcentajes para el «incremento injustificado», ya que esto depende estrictamente de los tipos de operación y/o de la elección contable adoptada por una entidad (por ejemplo, para la cobertura) en su actividad ordinaria y no de productos o instrumentos específicos.

17. Sobre la base de estos antecedentes, el proyecto de RTS establece que, en lugar de utilizar el AA, una entidad puede adoptar, cuando se cumplan determinadas condiciones, el enfoque de límites prudenciales, PBA, para calcular el FC, ajustando así las partidas del TC y del BC de acuerdo con las normas previstas en el marco de límites prudenciales del RRC al que se hace referencia en el mandato otorgado a la ABE.

18. A fin de garantizar una aplicación uniforme del marco límite prudencial a los diferentes riesgos a los que están expuestas las entidades, al utilizarlo deben aplicarlo de forma coherente con las estrategias, políticas, procedimientos, sistemas y controles adoptados de conformidad con la parte tercera, título I, capítulo 3.

19. Por otra parte, cabe destacar que el concepto de «cartera de negociación» no puede aplicarse simplemente a los requisitos de fondos propios por riesgo operativo. Esto se debe a que, a diferencia de los requisitos de capital por riesgo de mercado u otros riesgos que se basan en los saldos de la cartera de cartera de negociación y no negociación reglamentaria en fechas específicas (por ejemplo, 31/12, 30/6), los requisitos de fondos propios por riesgo operativo se calculan a partir de los flujos de la cuenta de pérdidas y ganancias de los componentes de la BI. Estos flujos de pérdidas y ganancias son claramente identificables para los componentes de negociación y no negociación de la FC solo cuando se utiliza un método basado en la contabilidad, ya que esto significa utilizar normas contables comunes (por ejemplo, NIIF) e información reglamentaria de las entidades (por ejemplo, en FINREP).

20. A falta de tal gancho contable, la recuperación de la cuenta de resultados de todas las posiciones mantenidas en la cartera de negociación prudencial y en la cartera de inversión, a partir de la base diaria hasta los tres años previstos para el cálculo del FC, exige que las entidades dispongan de medidas organizativas específicas, que no son necesariamente plenamente compatibles con los métodos basados en valores aplicados para el cálculo de los requisitos de fondos propios por riesgo de mercado u otros Riesgos. Por lo tanto, debe exigirse a las entidades que tengan la intención de utilizar el PBA que cuenten con políticas, procedimientos, sistemas y controles para llevar a cabo dicho cálculo de manera adecuada.

21. Con el fin de proporcionar un marco sólido para el uso de la PBA, en el proyecto de estrategia técnica se incluyen varias características:

a) Coherencia: Con el fin de evitar el arbitraje regulatorio, una vez elegido el PBA, debe utilizarse para todas las entidades en el ámbito de consolidación y para los tres años previstos para el cálculo del FC;

b) Transparencia: Es importante acompañar el uso del PBA con un proceso de notificación ex ante, a través del cual las instituciones informen a las autoridades competentes de su elección y documenten el cumplimiento de los criterios para el uso del PBA;

c) Reversión a AA: Cuando alguna de las condiciones para el uso de la PBA deje de cumplirse, por ejemplo, cuando se desestimen las operaciones que originaron el «aumento injustificado» de la FC, las instituciones deben volver a la AA y no deben volver a utilizar la PBA en los 3 años siguientes a la reversión. Debe facilitarse a las autoridades competentes una notificación previa a la revocación que incluya la información y la documentación adecuadas.

3.2.4 Elementos excluidos del BI de conformidad con el artículo 314, apartado 6, letra b), del RRC

22. El artículo 314, apartado 6, letra b), del RRC exige a la ABE que elabore una RTS para especificar con más detalle los elementos que las entidades no tienen que utilizar en el cálculo del IB, detallando así los enumerados en el artículo 314, apartado 5, del RRC.

23. Si bien algunos de estos elementos son fácilmente identificables en los estados financieros, otros se beneficiarían de una especificación adicional. En efecto, los ingresos y gastos procedentes de actividades de seguro o reaseguro que deben excluirse del cálculo del IB, a que se refiere el artículo 314, apartado 5, letra a), del RRC, son aquellos en los que una entidad actúa como proveedor de seguros, asumiendo así el riesgo del seguro. Cuando, por el contrario, una entidad vende o distribuye productos o servicios de seguros a sus clientes, los ingresos y gastos deben incluirse en el BI, ya que estos productos o servicios no son conceptualmente diferentes, desde el punto de vista del riesgo operacional, de los productos o servicios financieros.

24. Por otra parte, determinados efectos financieros relacionados con los activos de arrendamiento o derivados de eventos de riesgo operativo, o de las comisiones de externalización pagadas por la prestación de servicios financieros, podrían contabilizarse en algunas partidas (gastos administrativos, incluidos los gastos de personal, amortización de activos materiales, amortización de activos intangibles, deterioro o reversión del deterioro) que, de conformidad con el artículo 314, apartado 5, del RRC,  no debe contribuir a la BI. En tales casos, dichas repercusiones financieras no se excluirán del cálculo del presupuesto vinculante.

25. En la sección 4 se incluyen las preguntas conexas para consulta pública sobre los tres componentes del informe vinculante y sobre la especificación de los elementos que se excluirán del informe vinculante y se resumen en la sección 7.2 del presente documento de evaluación.

3.3 Proyectos de normas técnicas de ejecución sobre la correspondencia con la información con fines de supervisión con arreglo al artículo 314, apartado 7, del RRC

26. El artículo 314, apartado 7, encomienda a la ABE que elabore normas técnicas de ejecución (STI) para especificar los elementos del BI mediante la asignación de dichos elementos a las correspondientes celdas de notificación del Reglamento de Ejecución (UE) 2021/451 de la Comisión (FINREP).

27. En el asesoramiento a la CE antes mencionado para la adopción del RRC, la ABE ya propuso una correspondencia detallada de las partidas de la BI con las partidas de la FINREP (véase el cuadro 13 del anexo 3). Esta propuesta estaba motivada, por una parte, por la necesidad de garantizar una interpretación y adopción armonizadas de la base de inversiones en toda la UE y, por otra, de limitar sus costes de aplicación, administrativos y operativos para las instituciones de la UE.

28. La elección del FINREP estuvo motivada por el hecho de que los modelos del FINREP se elaboran para tener en cuenta tanto las NIIF como los marcos nacionales de contabilidad (NGAAP). En el presente borrador de ITS, se sugieren algunos cambios limitados para alinearlos plenamente con la práctica de las instituciones de informar sobre los diversos elementos de BI de acuerdo con los estándares FINREP.

29. De forma coherente, la correspondencia prevista en el dictamen de la ABE, en su versión modificada para tener en cuenta los cambios recientes en las NIIF, ha sido la referencia utilizada para abordar el mandato otorgado a la ABE en el artículo 314, apartado 7, del RRC.

30. Por lo tanto, en este proyecto de STI se proporcionan las referencias de los elementos del BI a los elementos del FINREP. Dichas referencias pueden ser exactas o, en el caso de determinadas partidas de la BI, aproximadas en razón de los ajustes que deben realizarse en las de la FINREP para reflejar las cualificaciones previstas por el RRC para el cálculo de dichas partidas de la BI.

31. En la sección 5 se incluye una pregunta asociada a la consulta pública sobre la correspondencia de los elementos de BI con las células FINREP y se resume en la sección 7.2 del presente documento de redacción.

3.4 Proyectos de normas técnicas de regulación sobre los ajustes del indicador de actividad con arreglo al artículo 315, apartado 3, letras a), b) y c), del RRC

32. El artículo 314 del RRC establece que cada componente del BI se calcula como «la media anual de los tres últimos ejercicios», lo que significa que los requisitos de capital por riesgo operativo son los mismos desde el 31/12 del año N-1 hasta el 30/09 del año N y se calcularán sobre la base de los estados financieros auditados de la entidad de N-1 a N 3, tal como se ilustra en la figura 1:

33. Los requisitos de capital por riesgo operacional tienen por objeto capturar y cubrir los riesgos relacionados con los fallos o deficiencias operacionales derivados de la realización de las actividades (pérdidas inesperadas en un horizonte de un año, en principio). El uso de promedios en el contexto del cálculo tiene como objetivo evitar una volatilidad excesiva de la carga de capital por riesgo operativo. No obstante, se reconoce que, desde el punto de vista del riesgo, la fusión, adquisición o cesión de entidades o actividades puede afectar al perfil de riesgo operativo de las entidades y puede no reflejarse suficientemente en la metodología estándar. Además, los cambios en las exposiciones al riesgo operacional pueden requerir diferentes enfoques, no necesariamente simétricos, para las fusiones y adquisiciones en comparación con las cesiones.

34. Sobre la base de las consideraciones anteriores y de conformidad con el marco de Basilea, el artículo 315 del RRC exige a las entidades que incluyan en su evaluación vinculante partidas relacionadas con actividades y entidades fusionadas o adquiridas y permite a las entidades, previa autorización de la autoridad competente, excluir las partidas relacionadas con actividades y entidades cedidas.

35. Para la aplicación de estas disposiciones, el artículo 315, apartado 3, del RRC encomendó a la ABE que especifique «la forma en que las entidades determinarán los ajustes del indicador de actividad» [letra a) relativa a las fusiones, adquisiciones y cesiones], «las condiciones con arreglo a las cuales las autoridades competentes pueden conceder la autorización» y «el calendario de los ajustes» [letras b) y c) únicamente se refieren a las cesiones].

36. Habida cuenta de los puntos mencionados, es importante garantizar, a través de las disposiciones de la presente RTS, que los métodos para determinar el ajuste en caso de fusiones o adquisiciones y las condiciones en las que puede excluirse una entidad o una actividad se adapten al perfil de riesgo efectivo de la entidad, garantizando al mismo tiempo una armonización suficiente en toda la UE y una aplicación operativa realista. Para alcanzar estos objetivos, la EBA tuvo especialmente en cuenta los siguientes aspectos a la hora de redactar la RTS:

un. Cálculo del ajuste del indicador de actividad: La determinación del valor de ajuste debe tener en cuenta que la información histórica relacionada con las entidades o actividades adquiridas puede no estar disponible o no ser precisa. Si bien el principio será utilizar la información financiera auditada de los últimos tres años, la RTS debe prever una medida simplificada alternativa que, no obstante, debe ser lo suficientemente conservadora. Así, para garantizar una armonización suficiente, se han definido tres enfoques alternativos de cálculo, el más conservador de los cuales, en términos de riesgo operacional, el capital regulatorio debe ser utilizado por la entidad. Este enfoque alternativo solo debe aplicarse a las fusiones y adquisiciones, dado que, en el caso de las cesiones, la entidad dispone de la información necesaria para determinar con precisión los elementos que deben excluirse.

b. Condiciones para la concesión de permisos para excluir entidades y actividades enajenadas: En el contexto de las enajenaciones de entidades o actividades y mientras se transfieren las actividades, es posible que se hayan concertado acuerdos específicos para que la entidad enajenante proporcione cualquier compensación por pérdidas o pasivos futuros que pudieran derivarse de acontecimientos que tuvieron lugar antes de la transacción y que no se conocían en el momento de la transacción. La entidad enajenante también puede enfrentar riesgos operacionales adicionales relacionados con posibles aspectos de reorganización de la operación (por ejemplo, reducción de recursos dedicados a la gestión del riesgo operacional, reestructuración del negocio). Por lo tanto, existen situaciones en las que puede no considerarse razonable que una entidad excluya partidas de una entidad enajenada de sus requisitos de capital de inversión y riesgo operativo.

3.4.1 a. Cálculo del ajuste

En el contexto de adquisiciones y fusiones

37. El artículo 315, apartado 1, del RRC establece que «las entidades incluirán en sus actividades las partidas indicadoras de actividad de las entidades o actividades fusionadas o adquiridas y abarcarán los tres ejercicios anteriores», lo que implica, por lo tanto, en principio, para cualquier adquisición o fusión, establecer estados financieros revisados «pro forma» como si la entidad formara parte del grupo o entidad de que se trate durante los tres ejercicios anteriores.  como se muestra en el ejemplo de la Tabla 1 a continuación:

38. A continuación, las entidades tendrían que «reconstruir» los datos financieros históricos de los tres años anteriores para cada adquisición, como se muestra en el cuadro 2:

39. Sin embargo, como demuestran las decisiones adoptadas anteriormente por las autoridades competentes en aplicación de los antiguos artículos 315 y 317 del RRC, los datos históricos relativos a la entidad adquirida pueden no estar disponibles o no ser exactos. En estos casos, se utilizaron y aprobaron diversos enfoques a falta de datos suficientemente fiables (es decir, en ausencia de estados financieros auditados que cubrieran el perímetro de la operación durante los tres años completos o de dificultades para establecer la proforma o en caso de problemas de exactitud). En todos los casos, sin embargo, el objetivo era garantizar que el enfoque seguido fuera conservador.

40. Habida cuenta de los enfoques y opciones anteriores, teniendo en cuenta también las posibles dificultades para recuperar los datos históricos de determinadas operaciones, se aplica el siguiente enfoque:

• Principio fundamental: utilización de los datos históricos de tres años (estados financieros auditados o, para la adquisición de actividades, estados financieros pro forma utilizados para el análisis y valoración de las operaciones, es decir, información financiera presentada al máximo órgano de gobierno de la institución que autoriza definitivamente la operación);

• Alternativa al principio fundamental: en los casos en que no se disponga de los datos históricos de tres años o en los que los datos históricos disponibles no sean exactos (por ejemplo, la entidad adquirida haya transferido parte de sus actividades antes de la operación), las entidades deberán utilizar, entre los siguientes métodos, el método que dé lugar a los mayores requisitos de fondos propios:

a) La utilización de la última información financiera disponible y exacta en relación con dicha entidad o actividad, incluido el ejercicio financiero en curso anualizado, correspondiente a los tres últimos ejercicios (véase la ilustración del cuadro 3);

b) La utilización de previsiones financieras en relación con dicha entidad o actividad basadas en la información utilizada para la valoración final (véase la ilustración del cuadro 4);

c) Como representación provisional del BI, el componente del indicador de actividad de la entidad multiplicado por el factor de fusiones y adquisiciones calculado sobre la base de la última infor mación financiera disponible y exacta en relación con dicha entidad o actividad, incluido el ejercicio financiero en curso anualizado (véase la ilustración del cuadro 5):

donde el total de los ingresos de explotación, neto, tiene el mismo significado que en el Reglamento de Ejecución (UE) 2021/451 de la Comisión, es decir, se indica mediante la partida FINREP: F 02.00 r 355, c 010.

41. Los cuadros 3, 4 y 5 que figuran a continuación ilustran el cálculo con arreglo a los tres enfoques alternativos que figuran en el párrafo 11:

b. En el contexto de las enajenaciones

42. En el caso de las actividades o entidades enajenadas, se dispone de la información relativa a los tres últimos años. Por lo tanto, el principio debe reflejar la enajenación en el BI que cubre el período de tres años que es relevante (sin impacto en el período completo si la entidad o la actividad se inició, creó o compró durante el período de tres años). No obstante, las partidas relacionadas con la entidad enajenada deberán ajustarse si los estados financieros históricos no son exactos debido a operaciones de reestructuración realizadas con anterioridad a la enajenación y que han dado lugar al mantenimiento de parte de la actividad dentro de la entidad enajenante.

3.4.2 Condiciones bajo las cuales se puede conceder permiso para excluir elementos de BI relacionados con entidades o actividades enajenadas

43. Sobre la base de las decisiones adoptadas por las autoridades competentes para la aplicación del artículo 315, apartado 3, y del artículo 317, apartado 4, del actual RRC, parece que la revisión se centró principalmente en el cálculo de los ajustes y en la importancia relativa del ajuste, pero en la evaluación se observa que también se tuvo en cuenta y analizó información adicional sobre el nivel real de pérdidas por riesgo operativo y en relación con posibles pasivos futuros.

44. Sobre la base de la evolución de la introducción y teniendo en cuenta también las decisiones de las autoridades competentes, y para evaluar la oportunidad de conceder la autorización para excluir de la auditoría de inversión a la entidad o actividad enajenada, la autoridad competente debería considerar especialmente:

• Pérdidas operativas: cómo esa entidad o actividad contribuyó a las pérdidas por riesgo operacional de la institución en el pasado;

▪ Compromiso de garantía y pasivos futuros: si los acuerdos de transacción o cualquier acuerdo paralelo estipulan que la entidad o el grupo enajenante se comprometen a proporcionar cualquier compensación por pérdidas o pasivos futuros que puedan surgir de eventos que tuvieron lugar antes de la transacción y que no se conocían en el momento de la transacción;

▪ Exposiciones al riesgo operacional: si la enajenación da lugar a una exposición adicional significativa al riesgo operacional o a un cambio en la estructura de gestión del riesgo operacional que socavaría su capacidad para identificar, medir y mitigar el riesgo operacional (por ejemplo, cambios en los sistemas informáticos, transferencia de recursos y otros aspectos de reorganización posteriores a las transacciones).

45. Por último, a fin de permitir un control adecuado de las operaciones por parte de las autoridades competentes, las instituciones deberán presentar, junto con la solicitud, la siguiente documentación o información:

a) La descripción de la operación, su justificación y sus fechas de ejecución;

b) El análisis cuantitativo del impacto de la operación sobre los requisitos de capital por riesgo operacional de conformidad con la metodología establecida en el artículo 2 del presente Reglamento y cualquier prueba de apoyo, incluidos los estados financieros auditados, los estados financieros pro forma establecidos por un auditor independiente;

c) El detalle de las pérdidas por riesgo operacional relacionadas con la entidad o actividad enajenada en los últimos diez años, cuando se disponga de ellas;

d) Los términos y condiciones de la enajenación, incluidos los acuerdos paralelos, así como un análisis legal sobre las responsabilidades en las que se pueda incurrir por eventos que tuvieron lugar antes de la transacción; e) La confirmación de que la operación ha sido aprobada por el órgano de gestión y la fecha de aprobación.

f) El análisis del impacto de la operación en la estructura de gestión del riesgo operacional de la entidad;

g) Cualquier documento o información adicional que la entidad considere útil para establecer que la entidad o las actividades enajenadas ya no se consideran relevantes para el perfil de riesgos de la entidad.

3.4.3 Calendario de los ajustes

46. A fin de garantizar la consideración oportuna del cambio en el perfil de riesgo de la entidad, el informe de inversión debe actualizarse en la primera fecha de referencia después de que la adquisición o fusión sea efectiva. En el caso de la enajenación de una entidad o actividad y sujeta a la concesión de una autorización, el BI debe ajustarse en la primera fecha de referencia después de que se reciba la autorización o en la primera fecha de referencia después de que la enajenación sea efectiva (si la autorización se proporciona antes de la finalización de la operación).

3.4.4 Materialidad

47. De conformidad con el RRC, los ajustes del BI debidos a fusiones y adquisiciones son sistemáticos y deben producirse después de cada operación. Es por ello que en el proyecto de texto legal no se incluye ningún umbral de materialidad. No obstante, para algunas instituciones, se producen múltiples fusiones, adquisiciones y enajenaciones a lo largo del año, lo que requiere múltiples ajustes en el BI basados en la información financiera de los últimos tres años o en datos indirectos cuando no se dispone de una serie completa de datos históricos de tres años. Teniendo en cuenta que se requerirían ajustes en el presupuesto vinculante para cada adquisición, fusión o enajenación, sería pertinente recabar pruebas a través del proceso de consulta sobre las posibles situaciones en las que los ajustes del instrumento vinculante establecidos en los artículos 1 y 2 no serían viables o se considerarían excesivamente engorrosos y evaluar las posibles consecuencias en la dinámica de los mercados financieros europeos.

48. Podría considerarse la posibilidad de establecer un umbral de importancia relativa para todos los tipos de operaciones (adquisición, fusión, cesión) por debajo del cual no sería necesario realizar ningún ajuste. A los efectos de este documento de consulta, en el proyecto de texto jurídico se incluye un recuadro de comentarios como medida alternativa a los ajustes que se realizan en el BI en cada operación. En este recuadro, se exploran las características necesarias para la definición de este umbral, como la necesidad de un umbral, su nivel de aplicación, la base de cálculo y su calibración.

49. Si bien se está llevando a cabo un ejercicio de recopilación de datos en el marco de un ejercicio regular del QIS de Basilea para comprender mejor el número de operaciones, las repercusiones en las necesidades de capital y la carga de trabajo en juego, se espera que los miembros del público hagan aportaciones sobre la oportunidad de aplicar esa característica de importancia relativa. Las preguntas asociadas a la consulta pública sobre los umbrales de materialidad (y sobre otros aspectos de las normas técnicas) se incluyen en la sección 6 y se resumen en la sección 7.2 de la presente PC.

50. Por último, la posible inclusión del umbral también iría acompañada de una notificación a las autoridades competentes.

Resumen de las preguntas para consulta

Pregunta 1: ¿Cuál es su opinión con respecto a la propuesta para el componente ILDC? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 2: ¿Cuál es su opinión con respecto a la propuesta para el componente de Servicios? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 3: ¿Cuál es su opinión con respecto a la propuesta para el componente financiero? ¿En qué medida está llevando a cabo operaciones o tomando decisiones contables a las que se refiere el artículo 9, apartado 2, letra a), de este proyecto de RTS? ¿Está llevando a cabo operaciones o tomando decisiones contables, distintas de las especificadas en el apartado 2, letra a) del artículo 9 de este proyecto de RTS, que puedan justificar el uso de la PBA? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 4: ¿Cuál es su opinión con respecto a la propuesta de especificación de los elementos que se excluirán del BI? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 5: ¿Cuáles son sus puntos de vista con respecto a la propuesta de asignación de los elementos de BI a las células FINREP? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 6: ¿Cuál es su opinión con respecto a considerar los estados financieros utilizados para la valoración final como la única referencia para la adquisición de actividades con arreglo al método de referencia (es decir, datos históricos completos)? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 7: ¿Cuál es su opinión con respecto a los tres enfoques de cálculo alternativos propuestos en lugar de un enfoque alternativo único que se va a definir? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 8: ¿Cuál es su opinión con respecto a no proporcionar ningún método alternativo que no sea el ajuste al perímetro efectivo de la eliminación? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 9: ¿Cuál es su opinión con respecto a la inclusión de un umbral? Sírvase explicar y presentar argumentos para su respuesta, así como, si procede, pruebas adicionales sobre situaciones en las que los ajustes de la inversión de inversión establecidos en los artículos 1 y 2 no serían viables o se considerarían excesivamente engorrosos, e identificar las posibles consecuencias en la dinámica de los mercados financieros europeos.

Pregunta 10: ¿Cuál es su opinión con respecto a la base para el cálculo del umbral? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Pregunta 11: ¿Cuál es su opinión con respecto al nivel que considera apropiado para el umbral? Por favor, explique y proporcione argumentos para su respuesta.

Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/eba-launches-consultation-on-new-framework-for-operational-risk-business-indicator/

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Informes financieros digitales

¿Por qué deberías conocer xHTML y Inline XBRL?

Informes financieros digitales es la nueva frase que deben aceptar los contables, auditores y departamentos de TI europeos, pero ¿qué significa realmente?

El marco europeo de presentación de informes en formato electrónico único (ESEF) desarrollado por la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) lleva dos años solicitando informes digitales y alrededor de 5.000 empresas de toda Europa han estado preparando informes anuales según sus directrices.

Además, la UE está adoptando la Directiva sobre informes de sostenibilidad corporativa (CSRD), lo que significará que unas 50.000 de las mayores empresas europeas comenzarán a presentar informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) formales utilizando un formato digital similar en los próximos años.

Por supuesto, esto no es nuevo: la SEC de EE. UU. exige la presentación de informes digitales desde hace más de 10 años, al igual que la oficina tributaria del Reino Unido, Japón y una lista de otras autoridades globales. Todos estos marcos de presentación de informes están vinculados mediante el uso de formatos de informes financieros digitales, es decir, HTML en lugar de PDF, y el etiquetado de información clave mediante el lenguaje extensible de informes comerciales (XBRL), que existe desde hace más de 20 años.

La transformación digital llega lentamente a los ámbitos contable, de auditoría y de regulación del mercado, pero su impacto será grande. ¿Está funcionando? ¿Dónde están los obstáculos hasta ahora?

Este artículo intenta analizar el progreso e intenta mirar más hacia el futuro para ver cómo podemos mejorar la experiencia.

Los autores son Rob Riche de Friend Studio, Thomas Verdin de Tesh Advice y Martin DeVille de UBPartner.

Los beneficios de la estandarización

ESEF exige efectivamente que todos los estados financieros consolidados que cumplan con las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) sean “legibles por máquina” para que la información clave que contienen pueda ser analizada fácilmente por las partes interesadas clave.

Se espera que la adopción de un formato digital estandarizado de todos los informes corporativos mejore la transparencia y la comparación entre los mercados de capitales europeos. La adopción del «etiquetado de datos» mediante XBRL y su incorporación en un documento HTML, de modo que pueda leerse en cualquier navegador, elimina el arduo y a menudo lleno de errores proceso de análisis de grandes cantidades de información financiera corporativa. La disponibilidad de dichos datos permitirá que se produzcan efectos de «multitud» que mejoren la calidad de la información que las empresas presentan.

Por lo tanto, un analista de inversiones podría querer preguntar: «¿Cuál es el EPS de las 100 empresas más grandes según los ingresos en una industria o país específico» y luego preguntar «¿Cuáles son sus acuerdos de pagos basados en acciones?». El analista necesitaría buscar, descargar y abrir 100 archivos PDF, buscar EPS y notas sobre acuerdos de pago y extraer la información manualmente. Sin embargo, los datos XBRL en los informes digitales significan que podría ejecutar un informe en una base de datos XBRL, como la base de datos XT de UBPartner o utilizar un servicio como Corporatings, y obtener la respuesta en segundos.

El problema con el PDF

PDF es un formato electrónico que permite compartir contenido fácilmente por correo electrónico o sitio web. Desde su lanzamiento en junio de 1993, se ha convertido en la opción ubicua para documentos e impresión. Una característica clave es que el contenido no está estructurado y está ubicado en relación con la página, lo que significa que es ideal para diseñar texto, imágenes y encabezados. /pies de página para imprimir, pero es difícil identificar tablas y elementos específicos de la información que contiene.

Compárese esto con HTML, el formato de la web. HTML se centra en el contenido y luego aplica estándares de representación (CSS) para que pueda funcionar en todos los navegadores de manera estándar. En xHTML, el contenido está altamente estructurado, por lo que las tablas de datos, encabezados, subtítulos, párrafos de texto, etc. son fácilmente reconocibles.

XBRL simplemente agrega ‘etiquetas’ al contenido numérico o de texto para identificar información específica que pueda interesar a los inversores. Inline XBRL incorpora estas etiquetas en un documento xHTML, por lo que es legible por humanos, pero las máquinas también pueden extraer y analizar la información que tiene. sido etiquetado.

Durante muchos años, los procesos de presentación de informes financieros anuales de las empresas se han basado en la producción de documentos impresos o en formato PDF, con procesos de aprobación establecidos en torno a este formato, que incluyen a la dirección, las finanzas y los auditores internos y externos. Según las normas ESEF, los proveedores de software han convertido principalmente los archivos PDF a HTML para etiquetar los datos con XBRL. Sin embargo, la conversión de un archivo PDF a HTML presenta muchos problemas porque el HTML convertido está mal estructurado.

Por ejemplo, se puede utilizar una ‘etiqueta de bloque’ XBRL en un fragmento de texto, como la nota informativa sobre ‘ acuerdos de pagos basados en acciones ‘. Cuando el analista extrae este contenido de datos XBRL convertidos a PDF, a menudo incluirá contenido inutilizable (código no deseado, texto o caracteres no deseados, tablas no estructuradas, espacios inconsistentes). Este es el resultado de convertir PDF a HTML.

El informe resultante también es grande y requiere una transferencia, procesamiento, análisis y almacenamiento de datos excesivos, que serían una fracción del tamaño si el HTML fuera de mayor calidad. Con decenas de miles de archivos por año, que permanecerán disponibles en las plataformas durante muchos años, esto crea un problema significativo de costos y energía.

La solución es empezar a etiquetar usando HTML bien formado. Crear esto es un desafío para las soluciones de software actuales y no da como resultado un documento fácilmente imprimible como un PDF, es decir, HTML no brinda información sobre dónde comienza o termina una página, no tiene encabezados ni pies de página y no ofrece control para el formato de impresión.

La transformación a los informes digitales traerá nuevas herramientas y procesos para crear informes, y también nuevos enfoques para leerlos. Las empresas que aprovechen esta oportunidad verán muchos beneficios, tanto para la calidad de sus propios datos, sus procesos de contenido y la eficiencia de los informes, como para que todas las partes interesadas accedan y analicen los informes y los datos de maneras más utilizables.

La mayoría de las empresas ahora imprimen muy pocos informes y ya no necesitan verse obstaculizadas por procesos y software que priorizan la impresión. Las empresas que se aferren a procesos basados ​​en la impresión de PDF perderán la oportunidad digital de mejorar significativamente sus informes. El PDF seguirá siendo útil para el público, pero los informes impresos y en PDF ahora pueden ser un producto del proceso digital, no el centro del proceso.

Inline XBRL: la combinación perfecta

Agregar etiquetas XBRL a un documento HTML es la respuesta perfecta para habilitar un formato legible por humanos y bien diseñado que también identifique información clave, a menudo denominada información «material» en el contexto de la información financiera y la contabilidad. La materialidad es un concepto fundamental en la contabilidad y los informes financieros porque ayuda a determinar qué información debe divulgarse o incluirse en los estados financieros y qué puede considerarse inmaterial y, por lo tanto, excluirse. Al incluir etiquetas estándar de las NIIF o de empresas específicas en sus informes financieros, por ejemplo, EPS en un informe ESEF, una empresa afirma que la información es material.

HTML también ofrece una interfaz más interactiva que PDF, por ejemplo, enlaces incrustados a otro contenido, menús interactivos, etc. Sin embargo, se requiere un visor XBRL en línea especial para revisar el documento y las etiquetas. Esto permite navegar por el documento de dos maneras: mediante una lista de contenidos estándar o mediante etiquetas XBRL.

Visor XBRL en línea

Los datos XBRL etiquetados se pueden validar con el modelo, como se describe en la taxonomía XBRL de ESEF. Esto garantiza que la información sea del tipo correcto (monetaria, texto), que los datos repetidos (duplicados) sean los mismos y que las jerarquías de datos monetarios, que conforman los estados básicos de los informes financieros, coincidan.

Los datos XBRL y la rica semántica que los rodea se pueden extraer y almacenar en una base de datos XBRL para poder ofrecer análisis y revisiones a gran escala sin introducir más errores por el proceso manual de «cortar y pegar».

Sistemas de gestión de contenidos y publicación en HTML

Los sitios web modernos se crean utilizando sistemas de gestión de contenido que permiten al usuario crear y editar contenido y luego agregarlo a una página web (HTML). El contenido está diseñado utilizando hojas de estilo en cascada (CSS) para ofrecer experiencias visuales de alta calidad. La estandarización ha significado que existan muchas herramientas para generar sitios web de apariencia fantástica sin necesidad de comprender el código (HTML o CSS). Sin embargo, los codificadores expertos también pueden personalizar infinitamente un sitio.

Dado que su formato subyacente es XHTML (una forma altamente estructurada de HTML), la producción de XBRL en línea (iXBRL) se abordará mejor de la misma manera que los sitios web, para ofrecer documentos HTML de mejor calidad y más pequeños, en los que también sea más fácil etiquetar el contenido. Esto se conoce como «XHTML nativo», es decir, creado en la fuente, no convertido desde otro formato, como PDF. El XHTML nativo permite que el contenido crucial, como las tablas, fluya directamente desde el sistema de consolidación financiera. El estado financiero se puede modelar en XBRL y los datos se pueden actualizar en cualquier momento, lo que permite la automatización de procesos que validan los datos financieros y evitan que los cambios de último momento alteren los plazos de entrega de un informe importante.

Las herramientas de publicación iXBRL modernas, como Pomdoc Pro y Reportl, se encuentran entre las primeras en adoptar este nuevo enfoque, proporcionando informes en línea más fáciles de usar, bien diseñados, perfectamente etiquetados y con una interfaz interactiva fácil de usar. Los mejores sistemas también crearán la versión PDF a partir del mismo contenido que el XHTML/XBRL.

Informe de actualización de la ESEF

En 2021 y 2022, la mayoría de las empresas de informes adoptaron la solución más sencilla disponible para ESEF y agregaron herramientas de etiquetado de PDF a sus procesos actuales, sin darse cuenta de sus limitaciones ni de la oportunidad digital que les aguardaba. Sin embargo, poco a poco, los periodistas innovadores verán las ventajas de pasar a la presentación de informes digitales.

¿Cuál ha sido entonces el resultado? Como era de esperar, no ha sido perfecto, pero si se accede al sitio web XBRL Filings de XBRL International (XII) se encontrarán más de 7.000 informes iXBRL listos para ser revisados y analizados. Esto es en sí mismo un gran logro para la presentación de informes digitales.

Al analizarlos, nuestro informe de calificaciones del ESEF se ve así:

Cumplimiento básico de formato y embalaje: 9/10

  • La mayoría de las empresas produjeron un informe correctamente empaquetado que incluía la taxonomía de extensión y el documento iXBRL sin demasiados problemas.
  • Muchos habrían encontrado útil el ejercicio, en términos de establecer una línea de base de lo que están proporcionando como estado financiero anual y por qué.

Etiquetado XBRL: 6/10

  • Las etiquetas simples y obvias en los estados financieros estaban presentes en su mayoría.
  • Sin embargo, quedaron claras las diferencias en los enfoques locales y las normas de auditoría. Usar una taxonomía estandarizada es una cosa, aplicarla y extenderla de manera estandarizada es otra.
  • El uso de etiquetas (extensiones) específicas de la empresa siempre generó discusiones. Por un lado, se desea comparabilidad, pero también se desea que la empresa pueda captar las diferencias «materiales». La cuestión clave es eliminar las extensiones innecesarias donde ya existe una etiqueta estándar.

Validación: 4/10

  • Muchos proveedores y emisores se mostraron en desacuerdo con la ambigüedad del manual de presentación de ESEF y la coherencia con ESEF Compliance Suite. Los proveedores que siguieron de cerca el paquete de cumplimiento detectaron muchos más errores que aquellos que ignoraron reglas incómodas. Esto puede ser corregido fácilmente por la ESMA y debería ser una prioridad.
  • Sin embargo, detrás de esto hay una cuestión mucho mayor de modelar los datos financieros. Para validar algo, se necesita un modelo y reglas para comprobarlo. Los errores de signos simples prevalecían al igual que en la SEC de EE. UU., 10 años antes. La falta de cálculos para totales y subtotales, la falta de jerarquías y conceptos y la falta de comprensión de las dimensiones conducen a numerosos errores de cálculo simples en los informes.
  • El uso de herramientas de ‘conversión de PDF’ y un enfoque del proceso de ‘documento’ impreso primero fue probablemente el mayor culpable de la entrega de modelos deficientes.
  • El autor de las normas, la ESMA, debe expresar con mayor claridad en la taxonomía XBRL y las normas de presentación asociadas lo que es correcto y lo que no. Esto parece fácil, pero existen opiniones encontradas sobre la flexibilidad y las normas estrictas que limitan la presentación de informes de las empresas. Por lo tanto, como en muchos de estos marcos, es necesario encontrar un equilibrio en función de lo que funciona y lo que no hasta ahora.

Utilidad: 2/10

  • Es demasiado pronto para esperar más. El 99,9% de las partes interesadas que informan aún no comprenden ni utilizan el informe ESEF. El software para iXBRL está inmaduro y sólo tenemos dos años de datos.
  • El problema básico de validación mencionado anteriormente siempre es un problema en las primeras etapas de una implementación XBRL, pero puede minimizarse mediante reglas cuidadosamente consideradas y bien probadas.
  • La aplicación de las normas por parte de las autoridades sin consultar al mercado siempre es peligrosa. En el segundo año, la ESMA introdujo el «etiquetado en bloque» en el ESEF. Se añadió a la taxonomía una lista de elementos obligatorios mal concebida, sin ninguna referencia a la arquitectura general de la taxonomía de las NIIF, y se añadieron al manual de presentación de informes directrices vagas y poco meditadas sin tener en cuenta ninguna opinión del mercado. El resultado fue confusión e insatisfacción entre las partes interesadas.
  • La ESMA también parece estar ignorando por ahora los problemas causados ​​por las conversiones a PDF. Sin embargo, esto no puede durar mucho tiempo, ya que las bases de datos de los informes de la ESEF están acumulando un historial de datos inutilizables y mal formateados. Establecer un plazo razonable para exigir XHTML de alta calidad resolvería este problema y mejoraría el software para que esté preparado para los requisitos de la CSRD.

El resultado es un cuadro de mando mixto, típico de un nuevo marco de presentación de informes y relativamente fácil de corregir con el enfoque y la actitud adecuados. La ESMA y la FCA/FRC del Reino Unido, que incorpora el ESEF en su taxonomía UKSEF, deben seguir trabajando para mejorar el marco. El marco de presentación de informes de la SEC de EE. UU. esperó unos 10 años antes de que un grupo de proveedores y partes interesadas decidieran crear el Comité de Calidad de Datos (DQC) para desarrollar una guía sobre el etiquetado uniforme y consistente de datos financieros y aclarar aquellas circunstancias específicas en las que las etiquetas personalizadas son apropiadas. Diez años es demasiado tiempo para desperdiciarlo en los negocios.

Los puntos clave de trabajo, desde un punto de vista técnico, son:

  • Definir el formato de presentación de ESEF para exigir un mínimo de «HTML bien formado», algo en lo que ya insiste Estados Unidos. La ESMA debería adoptar esta definición lo antes posible y antes que la CSRD, que depende aún más del etiquetado de bloques. Puede causar problemas a algunos proveedores, pero la mayoría se adaptará.
  • La especificación XBRL en la que se basa ESEF debe mantenerse actualizada, incluso si los reguladores quieren que el marco se «asiente». En particular, es necesario actualizar las Normas Técnicas (ITS) para incluir la versión 1.1 de las especificaciones de cálculo XBRL, de modo que se introduzcan tolerancias en la validación de documentos, eliminando pequeñas diferencias de cálculo y alentando a más empresas a proporcionar modelos financieros completos.
  • Evite reglas no estándar, por ejemplo, cree reglas de validación entre períodos o entre dimensiones organizando especialmente la base de enlaces de presentación, para mantener un enfoque completamente basado en estándares.
  • Mejorar la orientación y la implementación dentro de la Taxonomía ESEF para el uso de cualquier elemento obligatorio. En particular, con respecto a la lista de etiquetas de bloque obligatorias para evitar múltiples capas de etiquetado innecesarias.
  • Incluya etiquetas específicas del sector. La Fundación IFRS ahora está agregando dichas etiquetas a la taxonomía IFRS. Esto reducirá la necesidad de crear elementos de extensión y mejorará la comparabilidad.
  • Establecer la necesidad de que la administración y los auditores proporcionen una firma electrónica para sus partes del informe para crear un proceso de publicación totalmente digital.

La ESMA y la FCA/FRC del Reino Unido tienen una gran oportunidad para fomentar el paso a la presentación de informes digitales de alta calidad en Europa y sentar las bases de las mejores prácticas, estableciendo el estándar para desarrollar más marcos de presentación de informes utilizando este enfoque.

Aprovechar las oportunidades digitales

Sin embargo, las normas técnicas no existen de forma aislada y, desde un punto de vista más amplio de la industria, impulsar la transformación digital de los informes requerirá una regulación «prodigital» y una mayor estandarización, que incluya:

  • En el Reino Unido, por ejemplo, actualmente se está modificando la normativa para que el informe anual legal se realice en formato iXBRL, en lugar de en formato PDF.
  • Repensar el equilibrio entre comparabilidad y definiciones específicas de entidad. Sin embargo, ¿qué significa esto para la visión que tiene el contador de la «materialidad»?
  • Desarrollar una hoja de ruta para avanzar hacia un etiquetado detallado parcial o progresivo en los informes. Informar con información más granular ayuda a los inversores a ver los cálculos de la empresa con mayor claridad, por ejemplo, cómo ha calculado la empresa los totales. Sin embargo, se deben tener en cuenta las implicaciones de costos para los emisores y, nuevamente, es necesario revisar qué es «material».
  • Estandarización de procesos externos como aseguramiento y auditoría, para que las revisiones de los informes sean consistentes. Hoy en día existen diversas interpretaciones y divergencias nacionales; de los cuales hay mucho que aprender en 3 años de publicaciones de ESEF. El papel de la autoridad supervisora es fundamental para promover prácticas comunes donde existen muchas prácticas locales.
  • Proporcionar un punto de acceso central para los informes XBRL públicos, ya que la UE planea un Punto de Acceso Único Europeo (ESAP) para permitir que los efectos de verificación «multitud» entren en vigor rápidamente. Además, brindar educación a los usuarios potenciales (inversores y analistas) para que puedan utilizar los datos publicados.

Por lo tanto, un enfoque prodigital significará enfrentar varios desafíos muy grandes fuera de la tecnología subyacente. En particular, las implicaciones para la materialidad son enormes; sin embargo, la estandarización tiende a nivelar los costos para los preparadores, auditores e inversionistas.

Nota: la fase de exageración de la IA está en pleno desarrollo y algunos escritores dicen que el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) podría eliminar la necesidad de un costoso etiquetado de datos, ya que la IA puede seleccionar la información clave.

Sin embargo, cualquier herramienta de análisis que incluya IA se beneficiará de las relaciones semánticas y la estructura que proporciona una taxonomía XBRL. Además, permite a la empresa identificar exactamente qué información desea proporcionar para cumplir con las directrices financieras. Como dice el IASB: «En cambio, la IA, en efecto, hace conjeturas fundamentadas sobre elementos comunes».

Sin embargo, una vez que los datos etiquetados están disponibles y se extraen en una base de datos XBRL, las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar al análisis de datos y potencialmente encontrar relaciones de supervisión clave en los datos que ayuden a formular políticas futuras.

PDF hoy, ¿informes digitales en 2025?

Por ahora, las empresas han mantenido sus procesos existentes vinculados al diseño de PDF primero impreso y los procesos de aprobación asociados. Sin embargo, a medida que se vuelvan más conscientes de las limitaciones del PDF y se familiaricen más con las ventajas de los informes digitales, creemos que harán la transición a lo digital.

El Consejo de Información Financiera del Reino Unido ha recomendado que “los equipos de cumplimiento deberían aprovechar la adopción del nuevo estándar ESEF como una oportunidad para dar un paso adelante en la digitalización del proceso de presentación de informes comerciales, en lugar de ver la nueva regulación ESMA como una carga de presentación de informes”. Vemos la digitalización como un paso cada vez mayor hacia la automatización de los procesos de negocio dentro de una empresa. La adopción de sistemas de divulgación y publicación que priorizan lo digital ya está en marcha en empresas más grandes.

Esta tendencia aumentará para abarcar a las empresas más pequeñas a medida que se estandaricen los procesos y los marcos de presentación de informes. Las expectativas sobre la funcionalidad digital también están aumentando: muchas audiencias esperan que los informes digitales hagan que el contenido esté tan disponible y accesible como la web.

Los nuevos requisitos de informes de sostenibilidad CSRD e ISSB permitirán a las empresas comenzar de nuevo con un nuevo marco de informes y herramientas de publicación iXBRL a partir de 2025. Los informes ESG enfrentan muchos años de desarrollo y enfoques en evolución. Implantar los estándares adecuados de tecnología de la información ayudará enormemente a la transformación.

Si las normas regulatorias exigieran datos de mayor calidad y XHTML bien formado, los proveedores adaptarían su software y sus servicios, lo que mejoraría la presentación de informes de las empresas. Los reguladores tienen un papel fundamental que desempeñar, ya que deben pensar cuidadosamente en los requisitos de cada etapa y solicitar la opinión de los actores del mercado interesados.

En un próximo artículo, discutiremos cómo podrían verse estas aplicaciones, cómo se podrían automatizar los flujos de datos, cómo se podrían analizar los datos utilizando herramientas de análisis de datos y, por supuesto, el impacto de la IA.

En resumen, las empresas con visión de futuro verán este cambio como una oportunidad positiva para lograr que sus informes y datos cumplan con los requisitos de cumplimiento, tanto ahora como en el futuro, y para garantizar que los datos estén siempre visibles y disponibles para el análisis de quienes miden su desempeño.

Por favor envíe comentarios, correcciones y cualquier idea alternativa a info@ubpartner.com.

Publicado originalmente: https://medium.com/xbrl-made-simple/digital-financial-reporting-4a2b1760841c

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