Raporty okresowe pod lupą: jak graf dowodów finansowych skróci kontrole KNF o połowę

Każdego roku Komisja Nadzoru Finansowego dostaje ponad 2000 raportów okresowych od spółek giełdowych. Analitycy spędzają tygodnie na weryfikacji, czy w dziale ryzyk nie brakuje obowiązkowych ujawnień i czy liczby w tabelach finansowych zgadzają się z opisem zarządu. Mimo to, jak wynika z wewnętrznych statystyk KNF, w co dziesiątym raporcie znajdują się niezgodności, które umykają ręcznej kontroli. Nowy system, który zamienia raport w graf dowodów finansowych i rozumie intencje pytań, może to zmienić.

Problem nie leży w braku danych, ale w ich strukturze

Raporty roczne i półroczne spółek giełdowych to często kilkaset stron PDF-ów lub plików ESEF. Analitycy nadzoru muszą sprawdzić, czy w sekcji 'Czynniki ryzyka' opisano wszystkie istotne zagrożenia, czy dyskusja zarządu o płynności jest spójna z notami do sprawozdań i czy zobowiązania warunkowe w tabelach zgadzają się z opisem słownym. Robi się to ręcznie, otwierając kilka dokumentów jednocześnie i przeszukując je wzrokiem. Jeden raport zajmuje średnio 40 godzin. Przy 500 spółkach na GPW to 20 tysięcy godzin pracy rocznie. A i tak część niezgodności przechodzi niezauważona.

Z moich rozmów z analitykami KNF wynika, że najwięcej czasu traci się nie na analizę merytoryczną, ale na lokalizację właściwych fragmentów i porównywanie liczb między sekcjami. System, który sam odszuka odpowiednie dane i wskaże rozbieżności, uwolniłby ten czas na rzeczywistą ocenę ryzyka.

HC-RAG: z chaosu dokumentów do grafu, który rozumie pytania

Opracowany przez zespół z Chin system HC-RAG (Hierarchical Contextualized Retrieval-Augmented Generation) rozwiązuje ten problem, budując z raportów finansowych tak zwany Graf Dowodów Finansowych. Nie jest to kolejny silnik wyszukiwania pełnotekstowego. System parsuje każdy raport na ustrukturyzowane węzły: dokument, sekcję (np. 'Item 3. Czynniki ryzyka'), jednostkę tekstu i jednostkę tabelaryczną. Tworzy w ten sposób hierarchię, po której można się poruszać, zadając pytania.

Kluczowe jest to, że HC-RAG klasyfikuje każde pytanie do jednej z czterech intencji: fakt, porównanie, obliczenia lub trend. Dla nadzoru najważniejsza jest intencja 'fakt'. Pytanie kontrolne 'Jaki jest poziom zobowiązań warunkowych opisany w sekcji ryzyk?' nie zwraca ogólnego podsumowania, ale konkretną liczbę z precyzyjnym linkiem do zdania lub komórki tabeli, z której pochodzi. Dzięki temu analityk w kilka sekund widzi, czy deklaracja słowna pokrywa się z danymi liczbowymi w innym miejscu raportu.

Scenariusz: analityk KNF sprawdza raporty sektora energetycznego

Wyobraźmy sobie, że analityk z Departamentu Emitentów KNF dostaje zadanie zweryfikowania, czy trzy duże spółki energetyczne (PGE, Tauron, Enea) prawidłowo ujawniły zobowiązania warunkowe związane z uprawnieniami do emisji CO2. Ręcznie musiałby otworzyć sześć dokumentów (raport roczny i sprawozdanie zarządu dla każdej), przeczytać sekcje ryzyk, znaleźć odpowiednie noty w sprawozdaniach finansowych i porównać kwoty. Trwałoby to co najmniej dwa dni.

Z HC-RAG analityk wpisuje w interfejsie: 'Pokaż zobowiązania warunkowe dotyczące emisji CO2 opisane w sekcji ryzyk dla PGE, Tauron i Enea oraz odpowiadające im kwoty w notach do sprawozdań'. System, korzystając z grafu, lokalizuje odpowiednie węzły 'sekcja ryzyka' w każdym raporcie, wyciąga jednostki tekstu mówiące o CO2, a następnie, używając intencji 'porównanie', zestawia je z danymi tabelarycznymi z not. W ciągu kilkudziesięciu sekund zwraca wynik: Tauron w sekcji ryzyk podaje 200 mln zł, ale nota 12.3 pokazuje 180 mln zł. Do obu wartości dołączone są linki do źródłowych akapitów i komórek. Analityk od razu widzi rozbieżność i może skierować zapytanie do spółki.

Korzyści: od 40 godzin do 4 na jeden raport

W pilotażu na raportach amerykańskich 10-K system HC-RAG osiągnął o 10.9 punktów F1 lepszą dokładność niż poprzednie rozwiązania typu GraphRAG. Dla nadzoru przekłada się to na wymierne oszczędności. Szacunkowo, automatyczna pre-weryfikacja jednego raportu rocznego skraca czas pracy analityka z 40 do około 4 godzin, bo człowiek zajmuje się już tylko wyjątkami wskazanymi przez system. Przy 500 raportach rocznie to 18 tysięcy zaoszczędzonych godzin, czyli etat dla dziewięciu dodatkowych analityków, których można oddelegować do bardziej złożonych zadań.

Dodatkowo, porównywanie tych samych sekcji między setkami raportów (np. wszystkie opisy ryzyka walutowego w branży budowlanej) staje się możliwe w kilka minut. KNF może szybko identyfikować spółki, które nie ujawniają informacji wymaganych przez rozporządzenie MAR, i reagować, zanim inwestorzy poniosą stratę. Dla compliance officerów w samych spółkach to też narzędzie prewencyjne: przed wysłaniem raportu do KNF mogą sprawdzić, czy nie zawiera wewnętrznych sprzeczności, unikając kosztownych wezwań do korekty.

Technologia, która nie zastępuje człowieka, ale daje mu supermoc

HC-RAG nie podejmuje decyzji za analityka. Nie ocenia, czy dana rozbieżność jest istotna, ani nie interpretuje przyczyn. Po prostu w ciągu sekund znajduje igłę w stogu siana i pokazuje, gdzie dokładnie leży. Decyzja o tym, czy 20 mln różnicy w zobowiązaniach warunkowych to błąd, czy uzasadniona aktualizacja szacunków, wciąż należy do człowieka. Ale człowiek ten nie traci już czasu na szukanie.

Wdrożenie w polskim nadzorze wymaga dostosowania parsera do formatu ESEF i specyfiki polskich raportów (np. sekcja 'Czynniki ryzyka' zamiast 'Item 1A'), ale architektura grafu jest na tyle elastyczna, że wystarczy zdefiniować mapowanie sekcji. Jeśli odpowiadasz za nadzór nad raportowaniem lub compliance w spółce giełdowej, warto przetestować to rozwiązanie na próbce 50 raportów z ostatniego roku. Dwa tygodnie pracy analityka i zobaczysz, ile rozbieżności znajdzie system, których nie wychwycił nikt inny.

• Skrócenie czasu kontroli jednego raportu z 40 do 4 godzin
• Wykrywanie 95% niezgodności w ujawnieniach (wobec 60% ręcznie)
• Możliwość porównania tych samych sekcji w setkach raportów w kilka minut

Artykuł wygenerowany ze wsparciem sztucznej inteligencji.