Costruire un'ontologia degli International Financial Reporting Standards (IFRS)

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1 Costruire un'ontologia degli International Financial Reporting Standards (IFRS) Una ipotesi di applicabilità di strumenti di gestione della conoscenza Massimo Coletti Direttore Coordinamento ICT di Gruppo Banca Finnat Euramerica S.p.A.

2 Versione 0.4 del 28 settembre 2004 Questo documento è proprietà intellettuale dell'autore, ed è frutto di una propria elaborazione originale. Copyright MassimoColetti 2004

3 Nota Questo documento è il risultato di un primo approccio allo studio dell'applicabilità delle ontologie e delle tecnologie legate al Web semantico nel dominio delle normative e standard contabili. Sto riprendendo il lavoro usando un approccio metodologico più rigoroso, basato sulla metodologia OntoClean e le ontologie fondanti descritte in DOLCE. Ho ritenuto comunque utile renderlo pubblico come spunto di riflessione. Sommario Le ontologie stanno guadagnando consenso come metodo di rappresentazione di una base di conoscenza. Come formalizzare la conoscenza L'analista che costruisce un'ontologia ha generalmente a disposizione i seguenti elementi: delle sorgenti di conoscenza, rappresentate da collezioni di documenti o da interviste con chi detiene tale conoscenza; la propria conoscenza personale; degli esempi reali (istanze) dei concetti che vuole rappresentare. Il suo lavoro consiste nell'individuare, in questo insieme di elementi, quelli che sono i concetti, e creare un modello delle relazioni che li legano. Il modello può essere verificato applicandolo ad uno o più casi reali, che potranno essere inclusi nel modello stesso. Si configurano quindi tre livelli di costruzione del modello ontologico: 1. ontologie pure: costituite solo da elementi astratti (concetti e proprietà); 2. modelli di ontologie ed istanze parziali: in cui dei casi reali di istanze si affiancano e si legano al modello ontologico per esemplificarne la struttura; 3. basi di conoscenza: quando nel modello si includono tutte le istanze nel dominio di analisi, per cui si ottiene la rappresentazione, astratta e concreta, dell'universo di conoscenza che si sta analizzando. Metodologie di analisi Gli approcci estremi che l'analista può seguire sono due: 1. Parto dall'analisi semantica e lessicale delle sorgenti e, con cicli di raffinazione successiva, estraggo gli elementi dell'ontologia e del lessico. Identifico poi dei modelli reali e provo ad applicarvi l'ontologia, effettuando eventuali correzioni. Potremmo definire questo metodo top-down. 2. Metto su un foglio bianco delle istanze reali, e comincio ad analizzarne

4 le differenze e le relazioni. Questo lavoro mi permetterà di identificare delle potenziali proprietà delle istanze. Aumentando il numero di istanze posso iniziare a definire delle tassonomie, ed usando le proprietà identificate creerò i legami che compongono l'ontologia. Questo è un metodo bottom-up. Il metodo top-down è generalmente meglio applicabile quando le sorgenti di informazione sono strutturate, ovvero non si sta scoprendo la conoscenza, ma la si sta solo organizzando. Il metodo bottom-up è invece nient'altro che il metodo scientifico sperimentale (galileiano), che parte dall'osservazione della realtà per dedurne i principi di funzionamento. Tale metodo è meglio applicabile quando si deve scoprire la conoscenza. Creare un'ontologia del contesto Metodo seguito I principi contabili che vogliamo studiare si applicano in un contesto ben preciso, che è quello della Contabilità Aziendale. Il modello ontologico degli IAS ha senso solo se riferito a tale contesto, anche perchè in generale tali principi si riferiscono a metodi di rilevazione di fenomeni contabili. E' quindi necessario aggiungere al modello ontologico anche la conoscenza del contesto (l'azienda, la Contabilità ed il Bilancio) in cui si inserisce. La struttura ontologica di questo contesto è valida anche a prescindere dagli IAS, è opportuno quindi applicare un principio di modularizzazione, e creare un'ontologia separata per il contesto che verrà inclusa in quella realizzata per gli IAS. Questo meccanismo è direttamente implementato in KAON. La modularizzazione può essere utile anche per specializzare la base di conoscenza in contesti diversi. Se infatti i principi IAS sono validi per tutti i tipi di aziende (lucrative), i fenomeni che vengono rilevati nella contabilità possono avere natura e significato diversi per aziende bancarie o industriali o commerciali. Sostituendo l'ontologia specifica del settore industriale nel mio modello, posso specializzarlo al caso specifico di interesse. Analizzando lo IAS 1, si possono individuare subito alcune aree di conoscenza: le imprese, ovvero i soggetti giuridici tenuti ad applicare tali principi, ed in particolare le relazioni che esistono fra imprese in funzione delle partecipazioni, dell'appartenenza a Gruppi, ecc.; il bilancio ed i documenti collegati, che rappresentano la situazione dell'impresa. Tale materia è però normata dallo IAS stesso, e quindi va esposta nello stesso ambito. Le operazioni effettuate dalle imprese, i cui principi di rilevazione contabile sono poi l'oggetto dello IAS. Costruiremo quindi il primo modulo ontologico sulla base della prima e terza di tali aree.

5 Il cuore di tale struttura verrà quindi composto dal concetto di Impresa e da due proprietà, inverse fra di loro, che esprimono le relazioni fra impresa partecipante e partecipata, secondo lo schema seguente: Fig. 1 - Concetto di impresa e sue relazioni La partecipazione in un'altra impresa può inoltre assumere diverse valenze: può ad esempio essere una partecipazione di controllo, nel cui caso la partecipata è controllata. Fig. 2 - Sottoproprietà di contollo La relazione controlla è inoltre transitiva, in quanto, se l'impresa A controlla la B, e l'impresa B controlla la C, ne deriva, di fatto, che l'impresa A controlla la C. Possiamo ora inserire nel modello delle istanze, per verificare come si possono concretizzare i concetti finora individuati. Nella figura seguente abbiamo rappresentato alcune imprese immaginarie, illustrando le partecipazioni incrociate che esistono fra di loro:

6 Fig. 3 - Relazioni fra istanze del concetto di impresa Se sviluppiamo ora le inferenze leggere che KAON può ricavare dal nostro modello, otteniamo il seguente prospetto: Fig. 4 - Inferenze delle relazioni di un'istanza Si nota che è stata ricavata la relazione di controllo verso la Finanziaria G, così come le partecipazioni di controllo compaiono anche come relazioni più generali di partecipazione, anche se non esplicitamente enumerate. Criticità nel presente modello L'embrione finora costruito presenta dei limiti evidenti. Mancano ad esempio degli attributi importanti nella relazione di partecipazione: non so qual'è la consistenza della singola partecipazione che un'impresa detiene in un'altra, né posso esprimere dei vincoli sui valori ammissibili. Dovremmo quindi raffinare il modello, introducendo il concetto di Quota azionaria, a cui legare l'attributo percentuale. Tale concetto dovrebbe

7 essere legato poi al concetto di impresa in due modi: per identificare l'impresa che detiene una quota; per identificare l'impresa a cui si riferisce una quota. La figura seguente illustra un possibile risultato applicato alle istanze finora viste: Fig. 5 - Il concetto di Partecipazione Questa impostazione è probabilmente più accurata, in quanto ci consente di inserire anche altri attributi rilevanti per la partecipazione, come ad esempio il costo di acquisizione, o la partecipazione ad un patto di sindacato, ecc. Le operazioni Questo modulo ontologico non è completo se non vi inserisco anche una tassonomia delle operazioni che l'impresa può compiere. Ecco un ristretto esempio illustrativo: Fig. 6 - La tassonomia delle operazioni Nella figura si vedono anche i pulsantini che KAON visualizza per

8 espandere o adattare il grafico visualizzato. La base di conoscenza degli IFRS Affrontiamo ora il cuore del problema, ovvero la rappresentazione della base di conoscenza associata agli IFRS. Una prima struttura che appare evidente è la presenza di tre aree concettuali: l'insieme dei principi, interpretazioni e loro legami; il Bilancio, come struttura informatica in cui si deve concretizzare l'applicazione dei principi; gli enti normatori (IASC, CE, Stato, ecc.) che emettono i principi e le leggi attuative. L'obiettivo che ci poniamo è quello di scomporre il corpus di ogni principio in una serie di particelle semanticamente rilevanti, che rappresentano le componenti elementari del suo significato. Prendiamo, ad esempio, i riferimenti al divieto di compensazione fra voci dell'attivo e del Passivo descritto nei paragrafi dello IAS 1. Questi paragrafi contengono alcune affermazioni: Attività e passività non possono essere compensate. Voci di ricavi e di costi devono essere compensate quando e solo se proventi, oneri e costi relativi derivanti dalle medesime operazioni o da fatti simili non sono rilevanti. Tali importi devono essere aggregati secondo quanto previsto dal paragrafo 29. Non è considerata una compensazione l esposizione di attività al netto di svalutazioni, quali, per esempio, il fondo obsolescenza magazzino. Nelle affermazioni sono state evidenziati i termini che probabilmente sono chiave per la costruzione dell'ontologia. Volendo condurre un'analisi bottom-up, è possibile creare un concetto molto generico (Elemento) ed introdurre i termini sopra descritti come istanze di questo concetto provvisorio. Una prima decisione è quella di associare al paragrafo dello IAS la minima unità di informazione che voglio gestire separatamente, visto che anche all'interno dello stesso Regolamento CEE i riferimenti sono ai singoli paragrafi. Per comodità useremo inoltre come etichetta per i singoli paragrafi una dicitura che individui sia lo IAS che il numero del paragrafo, anche se tali elementi sarebbero più correttamente delle proprietà. L'uso di un' etichetta parlante è giustificato in quanto tali elementi sono ormai piuttosto stabili, e non è prevedibile che un paragrafo migri in futuro da uno IAS ad un'altro. Il piccolo esempio analizzato illustra inoltre come uno IAS possa permettere oppure vietare l'applicazioni di particolari metodi contabili (la compensazione) in determinate condizioni. Si evidenzia inoltre il riferimento alle voci del bilancio. E' infine evidente che il fondo obsolescenza magazzino è un'istanza, visto

9 che viene usato come esempio di applicazione di una regola. Riepilogando abbiamo individuato quindi: attività e passività: concetti che possono essere generalizzati come Voci di Bilancio, ed in particolare dello Stato Patrimoniale; metodo della compensazione; ricavi e costi; operazioni non rilevanti; aggregazione di operazioni; svalutazioni; fondo obsolescenza di magazzino: voce dell'attivo; struttura dei singoli IAS in principi. Nel diagramma che segue è rappresentata graficamente una parte della struttura che abbiamo individuato: Fig. 7 - Un frammento dell'ontologia IAS Man mano che si è costruita l'ontologia, le istanze individuate precedentemente sono state scollegate dal concetto temporaneo ed associate al concetto che meglio le rappresenta al livello di dettaglio attuale. Vediamo come le istanze precedentemente individuate risultano ora collegate fra di loro in base alle relazioni esistenti fra i concetti che esprimono:

10 Fig. 8 - Istanze riferite all'ontologia precedente Le proprietà consente e applicabile a sono transitive. Analizzando il paragrafo 29, si trova la definizione di voci rilevanti ed i criteri per cui è consentita (o no) l'aggregazione di voci non rilevanti. Questo si può riflettere sul modello che stiamo costruendo in questo modo: introducendo un Superconcept di Voce Patrimoniale, che generalizza tutte le voci di bilancio, tale concetto entra nel range di tutte le proprietà che avevano la Voce Patrimoniale nel range; definendo due nuovi attributi, Natura e Destinazione della Voce di Bilancio; Creando due Subconcept di Voce di Bilancio, rispettivamente per le Voci rilevanti e le Voci non rilevanti; tale classificazione risulta ortogonale rispetto a quella fra voci patrimoniali ed economiche; definendo un metodo contabile di aggregazione; creando l'istanza per il paragrafo 29, con la proprietà consente legata all'aggregazione; legare l'aggregazione come applicabile a una Voce non rilevante. A questo punto si incontra però una difficoltà, in quanto l'aggregazione è applicabile a tutte le voci non rilevanti, quindi in questo legame, il concetto Voce non rilevante deve essere visto come istanza. Uso quindi la caratteristica di Spanning Objects, definendo lo spanning object delle voci non rilevanti come istanza di Voce di Bilancio, ed individuandolo come target della relazione applicabile a. La prossima figura illustra un frammento dello schema che riflette i nuovi elementi inseriti, e consente di apprezzare il livello di complessità crescente che sta assumendo lo schema nel suo complesso:

11 Fig. 9 - Uso dello Spanning Object per una duplice vista di un concetto

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