XBRL的地位无可替代。但美国麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院研究员、斯隆CIO研讨会主席Graham G. Rong博士则认为，XBRL的功能可以借助语义网技术得以提升，语义网技术可以将财务报告中的数据转换为有意义的知识，从而为信息制作者和使用者提供帮助。

Rong博士正在开发一种将XBRL格式财务报告转换为OWL格式财务信息的软件原型。根据一份由Rong博士与他人合著的即将发表的论文的描述，该原型试图通过保留并强化XBRL中暗含的语义开发出财务报告逻辑模型。

该论文指出，这种转换将降低冗余和前后矛盾的风险，使依据XBRL财务信息做出商业决策的过程变得更加快速和有效。“这将是一个巨大的进步，将使人们更好地使用美国证券交易委员会（SEC）要求报送的XBRL财务报告。”Rong博士说，“由XBRL国际组织制定的、被财会、金融、监管和企业界广泛使用的XBRL规范本身就一项巨大的成就。”

Rong博士表示，他临时命名的“国际数据自动化”原型试图实现XBRL和语义网的协同配合，实现可机读、自动化及同一价值链中各相关方更加畅通的沟通。“不同点在于，XBRL是真正地以数据来代表数据。它是一种数据模型，而非知识模型。但语义网（如OWL或RDF）代表的是知识。这就是它们之间最大的不同。”Rong博士说，“概括的说，有了基于语义网的信息，您就可以使用各种人工智能工具对数据进行分析，而像推理、推论这样单独使用XBRL无法完成的工作也都可以完成了。”

Rong博士举例描述了逻辑模型是如何一步实现同等及主副关系的双向定义，但这些关系也必须用XBRL进行双向定义，以避免冗余和降低数据前后矛盾的风险。对于信息使用者来说，将逻辑模型融入数字财务报告可以实现验证的自动化。例如，左边图表中按地理位置划分的总资产与按产品线划分的总资产之间的关系是平等的，所以它们应该呈现出相同的结果。

“任何人都能够获得并阅读（SEC XBRL报送文件中的）信息，但如何充分利用这些信息则是另外一回事。”Rong博士说。今天，人们花费许多资金从像彭博（Bloomberg）和汤森路透（Thomson Reuters）这样的公司获取服务，帮助他们总结和理解数据。“我们所做的就是使XBRL数字财务信息的使用变得更加方便、快捷和自动化。这就是它的核心理念或价值。”

该原型试图解决的另外一个问题是使用语义网技术整合社会和金融分析。除了财务报告中的XBRL信息，软件还可以使用语义网技术（链接的数据）理解互联网上与某一特定公司相关的信息，如它的合作伙伴、供应商、客户、竞争者、最新事件等。

“这种信息可以是任何格式的结构或非结构化信息，如报纸中的文章、新闻稿、Tweet信息、Facebook信息或DBpdia……因此，我们可以找到相关的信息，将这些信息与SEC提供的财务数据相融合，以提供更加完整、深入和自动化的财务分析。”他说，鉴于雅虎、谷歌、维基百科、Twitter和Facebook对语义网结构的应用，“语义丰富度”的改进和使用已成为一种趋势。

考虑到上市公司每三个月才向SEC提交一次XBRL数据，这种技术无疑也将使分析变得更加及时。“这三个月中发生的事件意义重大，而这些信息通过互联网广泛传播。”Rong博士说，“如何将散布在各处广为流传的信息与财务数据联系起来将是我们开发的这套系统的一个核心功能。”

Rong博士称，该原型提供的全面、先进的可视化功能将使信息的获取变得更加容易，公司甚至可以依靠自己找到一种内部使用的方法，来满足治理、风险与合规（GRC）要求。