Varför AI behöver XBRL
Gästblogg av John Turner, VD för XBRL International, baserat på ett inlägg på LinkedIn
Är XBRL föråldrat? Det är en nyhet för AI, och förslag som kommer från vissa leverantörer om att AI kan ersätta XBRL är klart överoptimistiska! Reality check: AI utan strukturerad data är som en självkörande bil utan vägnät, kartor eller erfarenhet av trafiken. Den kanske tar sig någonstans, men inte dit du vill åka.
XBRL är inte en börda; det är bränslet för AI-driven analys, som säkerställer noggrannhet, jämförbarhet och beslut som är användbara. Skippa strukturerad data och låta AI tolka PDF-filer istället? Visst – om du vill att dina investeringsmodeller ska bygga på gissningar och att marknaderna ska styras på känsla.
Det enda som är säkert med ett ”AI-trollspö” är att alla modeller kommer att generera olika versioner av sanningen. Investerare behöver inte AI-hallucinationer – de behöver tillförlitliga, spårbara siffror med kommentarer och förklaringar direkt från företagen, och godkända av ledningen.
Och den där ”enorma kostnaden” för digital rapportering? Företagen lägger redan ner tusentals – ofta tiotusentals – timmar på årsredovisningar: datainsamling, konsolidering, granskning, godkännande, försäkran, tilltalande design. Taggningen? Några dussin arbetstimmar. En liten investering med enorm nytta: en slutgiltig, mänskligt och maskinellt läsbar version av sanningen som ledningen står bakom. Det finns mer programvara på marknaden än någonsin tidigare, så kolla runt. Mer utbildning? Mer tydlighet angående försäkran? Självklart, det är rimligt.
I grund och botten innebär digital rapportering att tillsynsmyndigheter och investerare skördar frukterna, men det gör även emittenterna: med bättre benchmarking, större synlighet och smidigare tillgång till kapital. Och i takt med att den digitala rapporteringen utvecklas gör effektiva system med smidiga arbetsflöden efterlevnaden enklare – inte svårare.
Och XBRL är inte ”gammal teknik”. Den utvecklas ständigt och moderniseras för dagens digitala rapporteringsbehov. Hög vinst till liten ansträngning och oumbärligt för beslutsfattande.
Strukturerad data är inte problemet – det är lösningen.