Przyszłość księgowości
jest pod adresem KsiegowyAI.pl
Domena na sprzedaż
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie kompleksowego przeglądu regulacji prawnych oraz praktycznych aspektów stosowania sztucznej inteligencji w księgowości w Polsce. Znajdziesz tu informacje o najważniejszych aktach prawnych, takich jak ustawa o rachunkowości, przepisy podatkowe (CIT, PIT, VAT) czy regulacje związane z ochroną danych osobowych (RODO). Ponadto artykuł omawia wyzwania, jakie stoją przed przedsiębiorstwami i biurami rachunkowymi w kontekście wdrożeń systemów opartych na AI.
Sztuczna inteligencja umożliwia przetwarzanie i analizę ogromnych ilości danych z szybkością i dokładnością nieosiągalną dla człowieka. W obszarze księgowości może ona m.in. usprawniać procesy rozliczeniowe, wspierać wykrywanie nieprawidłowości oraz optymalizować zadania audytowe. Dzięki temu praca księgowych staje się bardziej efektywna, a organizacje zyskują istotną przewagę konkurencyjną.
Obserwuje się dynamiczny wzrost liczby przedsiębiorstw inwestujących w rozwiązania AI. Takie technologie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie obrazu (OCR) czy machine learning zyskują coraz większe znaczenie. Rosnące zainteresowanie tym obszarem przekłada się również na regulacje prawne, co skutkuje koniecznością ciągłego śledzenia zmian w ustawodawstwie, zwłaszcza w kontekście rachunkowości i podatków.
AI (ang. Artificial Intelligence) to zbiór technik i algorytmów pozwalających maszynom na wykonywanie zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji czy wnioskowanie na podstawie niepełnych informacji. W księgowości AI jest wykorzystywana głównie do automatyzacji powtarzalnych procesów, analizy ryzyka, prognozowania przepływów pieniężnych oraz wykrywania oszustw finansowych.
Najpopularniejsze zastosowania AI w księgowości to m.in.:
Najważniejsze korzyści to oszczędność czasu i kosztów, redukcja błędów ludzkich, a także możliwość skupienia się personelu na zadaniach o wyższej wartości dodanej (np. doradztwo finansowe, analiza danych). W obszarze audytu algorytmy AI mogą przeszukiwać duże wolumeny dokumentów i transakcji w celu wykrywania anomalii, co znacząco zwiększa szanse na wczesne zidentyfikowanie oszustw czy nieprawidłowości.
Na rynku dostępne są zarówno gotowe rozwiązania w formie modułów do popularnych systemów ERP (np. SAP, Microsoft Dynamics), jak i dedykowane narzędzia chmurowe oferowane przez dostawców specjalizujących się wyłącznie w AI dla finansów. Coraz popularniejsze stają się również aplikacje SaaS (Software as a Service), które nie wymagają skomplikowanej instalacji i łatwo integrować je z istniejącymi systemami.
Ustawa o rachunkowości (Dz.U. 1994 nr 121 poz. 591 z późn. zm.) reguluje zasady prowadzenia ksiąg rachunkowych, sporządzania sprawozdań finansowych oraz ich przechowywania. W kontekście AI kluczowa jest definicja dokumentu księgowego i sposobu jego przechowywania – automatyzacja procesów nie zwalnia przedsiębiorców z obowiązku zapewnienia rzetelności, kompletności i trwałości dokumentacji.
Wdrożenie AI w zakresie ewidencji księgowej wymaga zapewnienia, że system będzie generował odpowiednie dowody księgowe i rejestrował je w sposób umożliwiający kontrolę (np. numery dokumentów, daty wystawienia). W praktyce coraz częściej spotyka się systemy, które pozwalają na pełną integrację z dokumentacją cyfrową, skracając czas przetwarzania nawet o kilkadziesiąt procent.
W kontekście CIT i PIT automatyzacja może usprawnić m.in. proces wyliczania zaliczek na podatek dochodowy czy uwzględniania kosztów uzyskania przychodu. Systemy AI mogą też analizować dokumenty pod kątem kwalifikowalności kosztów (np. badania i rozwój – B+R) i automatycznie proponować odpowiednie odliczenia. Należy jednak pamiętać, że ostateczna odpowiedzialność za prawidłowość rozliczeń spoczywa na przedsiębiorcy.
Wystawianie i księgowanie faktur VAT to jeden z najczęściej automatyzowanych procesów. AI może rozpoznawać dane z faktur (OCR), a następnie wprowadzać je do systemu księgowego, kontrolując stawki VAT czy walidując numer NIP. Kluczową kwestią pozostaje zgodność z przepisami w zakresie terminu wystawiania faktur oraz możliwości ich e-fakturowania.
Wprowadzenie Krajowego Systemu e-Faktur (KSeF) ma na celu dalsze usprawnienie obiegu faktur i kontroli podatkowej. Systemy AI mogą z jednej strony generować faktury w formacie akceptowanym przez KSeF, z drugiej – automatycznie pobierać i analizować faktury wpływające od kontrahentów. Dzięki temu możliwe jest szybsze i dokładniejsze rozliczanie podatku VAT.
Wdrożenie AI w księgowości często wiąże się z przetwarzaniem dokumentów w chmurze bądź korzystaniem z usług online. W związku z tym należy stosować się do przepisów określających sposób świadczenia usług elektronicznych, w tym zapewnienia integralności i bezpieczeństwa transmisji danych. Przedsiębiorstwa muszą również zadbać o właściwe formułowanie regulaminów świadczenia usług oraz o uzyskiwanie stosownych zgód.
RODO (Rozporządzenie Ogólne o Ochronie Danych) nakłada na przedsiębiorstwa obowiązek zabezpieczenia danych osobowych przetwarzanych w ramach procesów księgowych, np. w dokumentach kadrowo-płacowych, fakturach czy umowach. W kontekście AI szczególnie ważne jest zapewnienie, że algorytmy nie będą przetwarzały danych osobowych w sposób niezgodny z celem, dla którego je zebrano.
Przepisy wymagają m.in. minimalizacji zakresu przetwarzanych danych, zapewnienia odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych chroniących przed wyciekiem informacji oraz umożliwienia realizacji praw podmiotów danych (np. prawo do usunięcia czy sprostowania danych). Każdy system AI wdrażany w obszarze księgowości powinien być więc projektowany w modelu „privacy by design”.
W praktyce oznacza to wdrożenie procedur bezpieczeństwa (np. szyfrowanie, segmentacja dostępu, zasada najmniejszego uprzywilejowania) oraz regularne szkolenia personelu. Kontrole dostępu do systemów AI, a także rejestrowanie działań użytkowników i samego algorytmu, są niezbędne, by spełnić wymogi RODO i móc wykazać zgodność z zasadą rozliczalności.
Choć AI nie jest bezpośrednio uregulowana w KSR, stosowanie standardów krajowych wymaga zachowania odpowiednich zasad wyceny, ujmowania i prezentacji zdarzeń gospodarczych. Algorytmy wspomagające księgowość muszą być skonfigurowane tak, aby przestrzegały tych standardów.
Coraz więcej polskich firm raportuje według MSSF, a część z nich decyduje się na wdrożenie AI, by zautomatyzować proces przygotowywania sprawozdań finansowych. Systemy AI muszą uwzględniać specyfikę MSSF, w szczególności w obszarach, gdzie wymagana jest interpretacja zdarzeń gospodarczych (np. wycena aktywów, rezerw).
Mimo automatyzacji, przedsiębiorstwa w dalszym ciągu odpowiadają za terminowe przekazanie sprawozdań finansowych (np. do Krajowego Rejestru Sądowego). Z perspektywy AI istotne jest, by systemy automatycznie generowały kompletne i zgodne z przepisami dokumenty, gotowe do złożenia w odpowiednich formatach (np. XML).
AI może przyspieszyć proces przygotowywania sprawozdań i deklaracji podatkowych, generując odpowiednie zestawienia i analizy. Warunkiem skutecznego wykorzystania tych technologii jest jednak regularna aktualizacja algorytmów w celu uwzględnienia zmian w przepisach oraz ewentualnych interpretacji podatkowych.
Ustawa o rachunkowości dopuszcza elektroniczną formę przechowywania dokumentów, o ile zostaną zachowane wymogi odnośnie do wiarygodności pochodzenia i integralności treści. Systemy AI i OCR, które przekształcają dokumenty papierowe w elektroniczne, muszą zapewniać odpowiednią jakość skanów i ich czytelność.
W przypadku wykorzystania chmury obliczeniowej (cloud computing) należy zadbać o to, by dostawca usługi gwarantował zgodność z przepisami krajowymi (np. przechowywanie danych na serwerach w UE) i wdrażał bezpieczne metody transmisji danych. Firmy powinny również określić wewnętrzne procedury tworzenia kopii zapasowych i kontroli dostępu.
Przepisy nakazują przechowywanie dokumentów finansowo-księgowych przez określony czas (zwykle 5 lat). Automatyzacja nie zwalnia z tej odpowiedzialności, natomiast system AI może wspierać proces archiwizacji, automatycznie segregując dokumenty i oznaczając je metadanymi niezbędnymi do ewentualnych kontroli.
AI potrafi szybko porównywać dane z wielu źródeł i wskazywać rozbieżności. Może również generować raporty ułatwiające wewnętrzny audyt zgodności (compliance). W przypadku kontroli podatkowej odpowiednio wdrożony system AI zapewnia szybsze i bardziej przejrzyste udostępnianie wymaganych informacji.
JPK jest standardem elektronicznego raportowania danych księgowych i podatkowych. AI może ułatwiać przygotowywanie tych plików, analizując błędy formalne przed wysyłką do organów podatkowych. Dzięki temu zmniejsza się ryzyko sankcji i konieczność korekt.
Kontrole przeprowadzane przez organy państwowe coraz częściej uwzględniają weryfikację systemów informatycznych, w tym rozwiązań AI. Ważne jest, by dokumentacja techniczna i logi systemu były dostępne i zrozumiałe. Trzeba też pamiętać, że to na podatniku spoczywa obowiązek wyjaśnienia, w jaki sposób system AI dokonuje rozliczeń i na jakich zasadach działa.
W świetle polskiego prawa, odpowiedzialność za ewentualne błędy w rozliczeniach czy prowadzeniu ksiąg spada na zarząd przedsiębiorstwa oraz osoby odpowiedzialne (np. główną księgową). Niezależnie od tego, czy błędy wynikają z działania systemu AI czy błędnej konfiguracji, przedsiębiorstwo nie jest zwolnione z odpowiedzialności. Dlatego kluczowe jest właściwe testowanie i nadzór nad działaniem algorytmów.
Przed wyborem systemu AI warto przeprowadzić szczegółowy audyt dostawcy, zwracając uwagę m.in. na zgodność rozwiązania z przepisami, doświadczenie w branży oraz gwarancje wsparcia technicznego. Konieczne jest też sprawdzenie, czy dostawca oferuje aktualizacje systemu w przypadku zmian legislacyjnych.
Podczas audytu istotne jest sprawdzenie, czy algorytmy działają zgodnie z założeniami i czy nie wprowadzają zniekształceń do danych. Warto wdrożyć regularne testy porównawcze (np. porównywanie wyników AI z manualnym księgowaniem próbek dokumentów), a także mechanizmy wykrywania anomalii w generowanych wynikach.
Biegli rewidenci powinni ocenić, czy wdrożone narzędzia AI spełniają wymogi rzetelności i kompletności. W praktyce rośnie zapotrzebowanie na ekspertów posiadających wiedzę zarówno z zakresu rachunkowości, jak i nowych technologii, którzy potrafią dokonać oceny jakości i wiarygodności rozwiązań AI.
Systemy AI, ze względu na olbrzymią ilość przetwarzanych danych, stanowią atrakcyjny cel dla cyberprzestępców. Możliwość uzyskania dostępu do dokumentacji finansowej i danych osobowych kontrahentów bywa bardzo cenna na czarnym rynku. Dlatego niezbędne są zaawansowane środki ochrony (firewalle, systemy IDS/IPS, monitorowanie aktywności sieciowej).
Przydatne są m.in. standardy ISO/IEC 27001 (zarządzanie bezpieczeństwem informacji) czy ISO/IEC 27701 (rozszerzenie RODO w systemach zarządzania prywatnością). Certyfikacja w tych obszarach stanowi dodatkową gwarancję dla kontrahentów, że firma poważnie podchodzi do tematu bezpieczeństwa w kontekście AI.
Wraz z automatyzacją procesów rośnie zapotrzebowanie na kompetencje analityczne, umiejętność interpretacji danych generowanych przez systemy AI czy podstawową znajomość technik modelowania. Księgowi powinni również rozumieć, jak działa oprogramowanie, by móc wyłapać błędy lub anomalia.
Działy HR powinny wspierać proces transformacji, organizując szkolenia, a nawet rekrutując specjalistów z obszaru data science, którzy będą pełnić funkcję łącznika między technologią a działem księgowo-finansowym. W przeciwnym razie może dojść do sytuacji, gdzie systemy AI nie będą optymalnie wykorzystywane lub po prostu nie będą rozumiane przez pracowników.
Dynamiczny rozwój chmury obliczeniowej i technologii Big Data sprawia, że polskie firmy coraz chętniej sięgają po narzędzia AI. Prognozuje się, że w ciągu najbliższych kilku lat większość powtarzalnych zadań księgowych zostanie częściowo lub w pełni zautomatyzowana. Możliwe, że ustawodawstwo będzie musiało odpowiedzieć na nowe wyzwania, np. kwestię sztucznej inteligencji samouczącej się i modyfikującej swoje działanie w czasie rzeczywistym.
Ponieważ księgowość rzadko funkcjonuje w oderwaniu od innych działów, wdrożenie AI często idzie w parze z automatyzacją procesów kadrowych (np. naliczanie wynagrodzeń), sprzedażowych (analiza rentowności konkretnych produktów) czy logistycznych (kontrola stanów magazynowych, analiza kosztów transportu). Integracja między działami staje się kluczem do pełnego wykorzystania potencjału AI.
Obserwuje się rosnące zainteresowanie instytucji europejskich regulacjami dotyczącymi sztucznej inteligencji (projekt tzw. AI Act). W zależności od finalnego kształtu przepisów, przedsiębiorstwa mogą zostać zobligowane do spełnienia dodatkowych wymogów co do przejrzystości algorytmów czy raportowania sposobu przetwarzania danych. Warto śledzić prace legislacyjne, by móc przygotować się na ewentualne zmiany.
Wdrożenia AI nierzadko wymagają początkowo istotnych nakładów finansowych (licencje, konfiguracja, szkolenia), jednak korzyści wynikające z przyspieszenia procesów i zmniejszenia liczby błędów są na tyle znaczące, że zwrot z inwestycji (ROI) może nastąpić w relatywnie krótkim okresie (np. 1–2 lata).
Do najpoważniejszych błędów należy niedoszacowanie kosztów i czasu potrzebnego na dostosowanie istniejących procedur do nowych technologii, a także brak zaangażowania pracowników w proces zmiany. Istotne jest, by wdrożenie AI było przemyślane i uwzględniało realne potrzeby firmy.
Sztuczna inteligencja otwiera przed księgowością nowe możliwości, jednak wymaga dbałości o zgodność z rozbudowanym prawodawstwem i standardami. Efektywne wdrożenie wymaga też przejrzystej dokumentacji i kontroli działania algorytmów, aby spełnić wymogi ustawy o rachunkowości, przepisów podatkowych i RODO.
Organy takie jak Ministerstwo Finansów, KNF czy UODO będą odgrywać coraz istotniejszą rolę w regulowaniu i nadzorowaniu systemów AI. Można się spodziewać, że w przyszłości pojawią się bardziej szczegółowe wytyczne dotyczące standardów przejrzystości algorytmów i audytu zautomatyzowanych procesów finansowych.
W dzisiejszym świecie biznesu, zarządzanie finansami i księgowością jest kluczowe dla sukcesu każdej firmy. W związku z tym, wiele organizacji poszukuje nowoczesnych rozwiązań, które pozwolą na usprawnienie i automatyzację tych procesów. Sztuczna inteligencja (AI) staje się jednym z kluczowych czynników, które prowadzą do przekształcenia świata księgowości. W niniejszym artykule przyjrzymy się, jak oprogramowanie do księgowości wsparte sztuczną inteligencją może wyglądać i jakie korzyści może przynieść firmom.
Oprogramowanie do księgowości wsparte sztuczną inteligencją może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy zarządzają swoimi finansami. Dzięki automatyzacji procesów, analizie danych, prognozowaniu, wykrywaniu błędów, indywidualnemu podejściu do klienta, integracji z innymi systemami, szybszej obsłudze klienta oraz ciągłemu uczeniu się, AI może przyczynić się do zwiększenia wydajności, oszczędności czasu oraz lepszego podejmowania decyzji biznesowych. To wszystko sprawia, że inwestycja w oprogramowanie księgowe z AI może okazać się kluczowa dla sukcesu przedsiębiorstwa w dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu.