Ogni anno, proprio nel momento in cui il calendario di reporting è più impegnativo, la taggatura XBRL finisce sulla scrivania di qualcuno che non ha scelto di diventare uno specialista XBRL.
La relazione annuale è pronta. Le cifre sono state esaminate, messe in discussione e approvate. I revisori hanno espresso il loro parere. E poi, prima che tutto possa essere presentato, deve essere sottoposto a taggatura. Ogni dato numerico deve essere associato a un concetto della tassonomia. Ogni rendicontazione narrativa contrassegnata e associata. Ogni valore di configurazione deve essere impostato correttamente, altrimenti l'intero sistema non supera la validazione in modi davvero difficili da interpretare senza conoscenze specialistiche.
Per la maggior parte dei team finanziari, è qui che un processo altrimenti sotto controllo perde affidabilità.
Non deve necessariamente funzionare così. E con l'agente Tagger di Lucanet, non sarà così.
Il costo vero della taggatura manuale
Il costo più evidente della taggatura XBRL manuale è il tempo. Una relazione finanziaria annuale ESEF standard, taggata manualmente, richiede in genere da due a tre giorni per le sezioni narrative e da mezza giornata a una giornata per i dati numerici. Alla fine dell’anno, quando il tuo team è già sotto pressione, tutto questo comporta dover ritagliare una quantità significativa di tempo per un’attività che esula dalle competenze principali della maggior parte dei professionisti della finanza.
Detto questo, il costo in termini di tempo è in realtà un problema minore.
Il costo maggiore è la carenza di competenze e cosa succede quando si manifesta nel momento peggiore possibile.
La taggatura XBRL richiede familiarità con strutture di tassonomia che la maggior parte dei team finanziari incontra una o due volte l’anno. La sola tassonomia IFRS contiene migliaia di concetti. Scegliere quello giusto per ogni voce di bilancio richiede di comprendere sia la logica della tassonomia sia le sfumature delle proprie rendicontazioni. Se viene fatto correttamente, nessuno se ne accorge. Se viene eseguito in modo errato, si ottiene un errore di validazione o, peggio, un bilancio che supera la validazione tecnica ma viene segnalato dal revisore o dall’autorità di regolamentazione perché il tag non rappresenta accuratamente la rendicontazione sottostante.
Il risultato è che molti team finanziari finiscono per dipendere da consulenti esterni, specialisti XBRL interni o chiamate all’assistenza per affrontare ogni stagione di bilanci. Questa dipendenza aumenta i costi, richiede più tempo e aggiunge un livello di processo che non dovrebbe essere necessario per un’attività che, in sostanza, consiste nel rappresentare accuratamente informazioni finanziarie che già conosci meglio di chiunque altro.
Da dove provengono realmente gli errori di bilancio
La maggior parte degli errori di bilancio in formato XBRL non ha affatto origine nella fase di taggatura, ma nell'impostazione del progetto.
Quando crei un progetto XBRL, devi configurare una serie di valori tecnici, come ad esempio versione della tassonomia, contesto del periodo, identificativi dell'entità, scala decimale, prima di taggare un singolo elemento. Se sbagli uno di questi elementi, l'errore non emerge immediatamente, ma si propaga silenziosamente attraverso ogni tag applicato in seguito. Quando l'errore viene individuato, potresti aver trascorso giorni ad annullare e rifare i tag.
La risposta tradizionale a questo problema è stata la documentazione: note di orientamento, checklist PDF, sessioni di formazione. L'approccio di Lucanet consiste nell'eliminare completamente il problema. Quando crei un nuovo progetto con l'agente Tagger di Lucanet, selezioni il tuo mandato e l'anno del bilancio. La piattaforma applica automaticamente tutti i valori di configurazione tecnica richiesti, in base a ciò che richiede l'autorità di regolamentazione competente per quello specifico anno del bilancio. Confermi i dettagli e il periodo della tua entità. Il progetto è pronto.
Un'altra fonte di errore è il feedback di validazione. Se hai mai visto un messaggio di errore di validazione da un tagger XBRL desktop, riconoscerai questa esperienza. Il messaggio è un codice tecnico e una stringa XML che descrive con precisione cosa non va a livello macchina e non fornisce quasi nessuna informazione utile a livello umano. Quale elemento è interessato? Cosa significa in parole semplici? Cosa devo fare effettivamente per risolverlo?
L'agente Tagger gestisce l'onerosa attività della taggatura manuale, consentendo di concentrarsi sulla revisione anziché sulla taggatura. Si tratta di una scelta deliberata per mantenere l'intervento umano nel processo: l'agente esegue la taggatura, il revisore verifica. Di conseguenza, ci sono meno commenti da parte dei redattori.
Con l'agente Tagger di Lucanet, ogni errore di validazione è classificato come bloccante (il bilancio non andrà a buon fine e dovrà essere corretta) oppure di avviso (il bilancio andrà a buon fine, ma un revisore potrebbe sollevare una domanda). Ove possibile, ogni errore rimanda direttamente all'elemento interessato e include una correzione suggerita quando la risoluzione segue un modello chiaro.
L'obiettivo è che un professionista della finanza senza alcuna conoscenza di XBRL possa leggere un errore di validazione, capirne il significato e risolverlo – senza aprire un ticket di assistenza.
Cosa significa effettivamente la taggatura assistita dall'IA
Quando le persone sentono parlare per la prima volta di "taggatura assistita dall'IA", tendono a porsi rapidamente due domande. La prima è: come funziona realmente? La seconda, solitamente posta con maggiore cautela, è la seguente: cosa succede quando si commette un errore?
Sono entrambe domande legittime. Ecco le risposte dirette.
Come funziona
Quando carichi un documento nell'agente Tagger di Lucanet (Word o PDF) quest'ultimo analizza il contenuto e propone assegnazioni di concetti della tassonomia a ogni blocco numerico e blocco di testo narrativo. Funziona in base alla struttura e alle definizioni della tassonomia stessa, ragionando su quale concetto corrisponda meglio a ciascun elemento in base a ciò che il concetto è concepito per rappresentare.
Le proposte sono organizzate in tre livelli in base al grado di fiducia dell'agente Tagger in ciascun suggerimento:
- Proposte ad alta affidabilità: i dati numerici, generalmente ben strutturati e con etichette chiare, vengono presentati in una vista riepilogativa per una rapida revisione. Puoi eseguire la scansione e accettarli in blocco.
- Proposte a media affidabilità: vengono presentate singolarmente, una decisione alla volta.
- Elementi con basso livello di affidabilità: qualsiasi elemento che l'agente Tagger non è riuscito a gestire viene segnalato chiaramente per la taggatura manuale.
Ciò significa che il tempo dedicato alla revisione si concentra sui casi in cui l'incertezza non è distribuita uniformemente tra centinaia di elementi, la maggior parte dei quali è semplice da gestire.
L'impatto: riduce lo sforzo richiesto fino al 95%, senza alcun progetto di implementazione e senza necessità di coinvolgimento del reparto IT. Quello che un tempo era un costo ricorrente per consulenti specializzati diventa un'attività gestita direttamente dal tuo team
Questo cambiamento del flusso di lavoro è fondamentale: invece di passare delle giornate a creare manualmente i tag da zero, si investe il proprio tempo a rivedere e perfezionare i suggerimenti dell'IA, concentrando la propria esperienza dove conta di più.
Infine, come tutti gli agenti di workflow di Lucanet, è possibile accedere all'agente Tagger tramite Lucanet Lume, il livello conversazionale che ti collega all'agente giusto con una sola domanda. E tutto questo si basa sull'Intelligence Core di Lucanet, l'architettura di fiducia alla base della CFO Solution Platform. Ciò significa che i tuoi dati rimangono nella regione scelta, ogni azione viene registrata e il tuo team esamina e approva ogni output prima che venga finalizzato.
Cosa succede quando commette un errore
L'agente Tagger di Lucanet a volte commette degli errori. Non si tratta di un'avvertenza nascosta nelle note in piccolo: è un presupposto progettuale.
L'interfaccia di revisione esiste appunto perché le proposte richiedono l'applicazione del giudizio umano. Ogni proposta, incluse quelle nella vista di accettazione collettiva ad alta confidenza, può essere modificata, rifiutata o sostituita prima di esportare il pacchetto del bilancio. Modificare l'assegnazione di un concetto, regolare il limite di un blocco di testo narrativo, suddividere un blocco in due tag separati: tutte queste azioni sono disponibili nell'interfaccia di revisione.
Nulla viene applicato al bilancio senza la tua conferma. Non stai automatizzando il bilancio. Ne stai accelerando la revisione.
La responsabilità dell’accuratezza del bilancio resta a tuo carico, com’è giusto che sia. L'agente Tagger è un punto di partenza, non un’approvazione finale. La differenza è che il punto di partenza è ora un insieme strutturato di proposte, organizzate in base al livello di confidenza, anziché una tassonomia vuota e un documento da taggare da zero.
Progettato per gli standard europei di reporting
L'agente Tagger di Lucanet supporta tutti i requisiti di reporting basati su IFRS, tra cui l'ESEF (European Single Electronic Format), l'UKSEF e le dichiarazioni NL GAAP basate su IFRS. Inoltre, supporta i report basati su PDF e Word. Infine, l'agente Tagger è certificato XBRL Certified™, in conformità con lo standard globale per la creazione e la validazione dei report digitali in formato XBRL.
Tutto pronto per la stagione del reporting
Stai preparando il primo report XBRL o il centesimo? In ogni caso, l'agente Tagger ti consente di raggiungere la compliance in modo più rapido, accurato e a una frazione dei costi tradizionali.
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