Tagowanie danych za pomocą znaczników XBRL miało być koszmarem, który dopadnie wszystkie spółki przygotowujące raporty zrównoważonego rozwoju. Zamieszanie spowodowane Omnibusem i rewizją standardów ESRS odsunęło problem w czasie, ale w końcu trzeba będzie się nim zająć. Czy jednak warto to robić w dobie dynamicznego rozwoju narzędzi AI? Może sztuczna inteligencja poradzi sobie i nie będziemy musieli zajmować się oznaczaniem danych?
ESMA, czyli Europejski Urząd Nadzoru Giełd i Papierów Wartościowych to instytucja, która opiekuje się formatem ESEF, czyli europejskim standardem plików, w których publikuje się sprawozdania finansowe spółek giełdowych. To ESMA opracuje też, na podstawie przekazanego przez EFRAG projektu, standard służący do oznaczania informacji w raportach zrównoważonego rozwoju. Prace nad jego wdrożeniem zostały wstrzymane. Nie ma sensu wydawać systematyki tagów XBRL do „starych” ESRS-ów, jeśli wkrótce będą obowiązywały standardy uproszczone.
Zaoszczędzony czas ESMA wykorzystała m.in. na wewnętrzne badania. Ich celem było sprawdzenie, czy różne narzędzia oparte o sztuczną inteligencję mogą zastąpić oznaczanie informacji w raportach. Wniosek jest raczej jednoznaczny: nie mogą. Żaden z badanych modeli (a badano zarówno najnowsze modele ogólne, jak i specjalne wytrenowane do tego celu) nie był w stanie przedstawić dokładnych danych wybranych z raportów, w których te dane nie były odpowiednio otagowane. Liczba i przede wszystkim charakter błędów były zbyt duże, żeby tak pozyskane dane przedstawiały jakąś wartość dla użytkowników. Większość narzędzi radziła sobie jednak dość dobrze, jeśli do analizy przedstawiono im raporty otagowane znacznikami XBRL.
Wynik badania był dość łatwy do przewidzenia. Duże modele językowe radzą sobie nieźle z podsumowywaniem treści tekstowych, natomiast zdecydowanie gorzej z liczbami, w szczególności, gdy trzeba rozumieć je w określonym kontekście. Przecież nie chcemy, żeby inwestorzy dostali informację o tym, że wskaźnik Gender Pay Gap w naszej spółce pogorszył się o 30 punktów procentowych, podczas gdy w raporcie napisaliśmy, że poprawił się o 3. Takie pozornie drobne błędy (zmiana skali wartości albo atrybutu) mogą zaważyć na decyzjach inwestorów w stosunku do naszej spółki.
Z drugiej strony oznaczanie danych nie musi być wcale pracochłonne. Porównałbym je do tego, czy pisząc dokument word stosujemy style czy też ręcznie zmieniamy wszystkie parametry tekstu (styl fontu, adjustacja, wielkość, kolory) w każdym akapicie. Część dostępnych już dziś na polskim rynku narzędzi wspierających raportowanie umożliwia automatyczne tagowanie raportów w trakcie ich tworzenia.
Spodziewam się, że tagowanie raportów pozostanie obowiązkowe. Umożliwi to tworzenie sprawozdań, które będą poddawały się łatwo precyzyjnej analizie: czy to przez ludzi, czy ze wspomaganiem z pomocą narzędzi AI.
