Wyzwania związane z wykorzystaniem nowoczesnych technologii sztucznej inteligencji (AI) w rachunkowości i podatkach
Article Sidebar
-
sztuczna inteligencja, rachunkowość, zarządzanie podatkami, uczenie maszynowe, big data, robotyzacja procesów, regulacje prawne, RODO, XBRL, badanie symulacyjne, iXBRL, ChatGPT
Abstrakt
Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w transformacji rachunkowości i zarządzania podatkami, wspierając przedsiębiorstwa w zwiększaniu efektywności, precyzji oraz zgodności z regulacjami. Celem artykułu jest przedstawienie potencjału i ograniczeń wynikających z zastosowania sztucznej inteligencji w rachunkowości i zarządzaniu podatkami. Artykuł zawiera przegląd literatury, analizę synergii komponentów AI (uczenie maszynowe, NLP, big data, robotyzacja procesów) oraz identyfikację głównych barier wdrożeniowych – technologicznych, prawnych i organizacyjnych. Hipoteza badawcza brzmi: Format iXBRL umożliwia skuteczniejsze i bardziej precyzyjne wykorzystanie modeli AI w analizie danych finansowych niż format PDF. W ramach badania symulacyjnego porównano skuteczność przetwarzania danych finansowych z PDF i iXBRL przez model językowy ChatGPT 4.0. Wyniki wykazały, że strukturalny charakter iXBRL, oparty na znacznikach XBRL, umożliwia dokładniejszą ekstrakcję danych, eliminując błędy OCR charakterystyczne dla formatu PDF, znacząco poprawiając efektywność analizy finansowej. Artykuł wnosi istotny wkład teoretyczny i praktyczny, potwierdzając, że przyszłość cyfrowej rachunkowości zależy od synergii AI i XBRL, co pozwala na automatyzację, poprawę jakości raportowania oraz zgodność z dynamicznie zmieniającymi się regulacjami.
Full Text
Bibliografia
Aggarwal D. [2024], The impact of data quality on AI model accuracy, Medium, https://medium.com/datachecks/the-impact-of-data-quality-on-ai-model-accuracy-df8f0e448b23 (dostęp: 13.05.2025).
Alghazzawi R. [2025], The mediating role of regulations in the effectiveness of XBRL in emerging markets: the case of Jordan, “Discover Sustainability”, vol. 6 (6), s. 4–9, https://doi.org/10.1007/s43621-025-00800-1.
Alharasis E. E. [2025], The implementation of IFRS electronic financial reporting – XBRL and usefulness of financial information: evidence from Jordanian finance industry, “International Journal of Law and Management”, ahead-of-print, s. 5–20, https://doi.org/10.1108/IJLMA-07-2024-0233.
Baran W., Karwowski M., Raulinajtys-Grzybek M. [2024], Rachunkowość w świecie VUCA, https://www.sgh.waw.pl/knop/aktualnosci-kolegia/rachunkowosc-w-swiecie-vuca-raport-krm (dostęp: 13.05.2025).
Biela M. [2025], Dane finansowe są niezbędne, „Rzeczpospolita”, nr 48 (13112), https://pro.rp.pl/esg-w-praktyce/art41859551‑dane-finansowe-sa-niezbedne (dostęp: 18.05.2025).
Bose S., Dey S. K., Bhattacharjee S. [2022], Big Data, data analytics and artificial intelligence in accounting: An overview, Edward Elgar Publishing, s. 5–12.
Dai J., Zhang C., Zhu W., Wu Y. [2023], Ethical impact of artificial intelligence in managerial accounting, “International Journal of Accounting Information Systems”, no. 49, s. 43.
De Silva P., Gunarathne N., Kumar S. [2024], Exploring the impact of digital knowledge, integration and performance on sustainable accounting, reporting and assurance, “Meditari Accountancy Research”, vol. 33 (2), s. 498–532, https://doi.org/10.1108/MEDAR-02-2024-2383.
Deloitte [2019], AI leaders in financial services, https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/artificial-intelligence-ai-financial-services-frontrunners.html (dostęp: 13.05.2025).
Dietzmann C., Duan Y. [2022], Artificial intelligence for managerial information processing and decision-making in the era of information overload, Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences, s. 5925–5931, https://hdl.handle.net/10125/80060.
EDPS [2024], First EDPS Orientations for ensuring data protection compliance when using Generative AI systems, https://www.edps.europa.eu/system/files/2024-06/24-06-03_genai_orientations_en.pdf (dostęp: 13.05.2025).
European Parliament and Council of the European Union [2018], Regulation (EU) 2016/679… (RODO), Official Journal of the European Union, L 119/1.
European Parliament and Council of the European Union [2024], Regulation (EU) 2024/1689… (Artificial Intelligence Act), Official Journal of the European Union, L 103/1.
Han S., Kang H., Jin B., Liu X.‑Y., Yang S. Y. [2024], XBRL-Agent: Leveraging large language models for financial report analysis, s. 857–862, https://doi.org/10.1145/3677052.3698614.
Hasan A. R. [2022], Artificial intelligence (AI) in accounting & auditing: A literature review, “Open Journal of Business and Management”, vol. 10 (2), s. 440–465.
IFAC [2020], Harnessing innovation: exploring the responsible use of AI in finance and accounting, https://www.ifac.org/knowledge-gateway/discussion/harnessing-innovation-exploring-responsible-use-ai-finance-and-accounting (dostęp: 13.05.2025).
IFRS [2024], IFRS accounting standards navigator, https://www.ifrs.org/issued-standards/list-ofstandards/ (dostęp: 13.05.2025).
Kobiela-Pionnier K., Karwowski M. [2024], When Polish companies met the ESEF Taxonomy, “Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości”, nr 48 (3), s. 181–182, https://doi.org/10.5604/01.3001.0054.7262.
Leitner-Hanetseder S., Lehner O. M. [2022], AI-powered information and Big Data: current regulations and ways forward in IFRS reporting, “Journal of Applied Accounting Research”, vol. 23 (2), s. 282–294.
Marcus B., Rhinesmith D. [2024], AI washing: SEC enforcement actions… Orrick LLP, https://www.orrick.com/en/Insights/2024/03/AI-Washing-SEC-Enforcement-Actions-Underscorethe-Need-for-Companies-to-Stick-to-the-Facts (dostęp: 13.05.2025).
Mosteanu N. R., Faccia A. [2020], Digital systems and new challenges of financial management – FinTech, XBRL, Blockchain and Cryptocurrencies, “Journal of Management Systems”, vol. 21 (174), s. 163–165.
Ng C., Alarcon J. [2020], Artificial intelligence in accounting: Practical applications, Routledge, s. 26–81.
OECD [2024], Tax challenges arising from digitalization – the global anti-base erosion model rules (pillar two), https://www.oecd.org/tax/beps/tax-challenges-arising-from-the-digitalisation-of-the-economy-global-anti-base-erosion-model rules-pillar-two.pdf (dostęp: 13.05.2025).
PwC [2024], AI Act comes into effect, https://www.pwc.pl/en/articles/ai-act-comes-into-effect.html (dostęp: 13.05.2025).
OpenAI [2025], ChatGPT, https://openai.com/chatgpt (dostęp: 13.05.2025).
Rahman S., Sirazy M. R. M., Das R., Khan R. S. [2024], An exploration of artificial intelligence techniques for optimizing tax compliance, fraud detection, and revenue collection, “International Journal of Business Intelligence and Big Data Analytics”, vol. 7 (3), s. 68–75.
XBRL [2025], The Standard, https://www.xbrl.org/the-standard/ (dostęp: 13.05.2025).
XBRL [2025], Skonsolidowane sprawozdanie finansowe Grupa Kapitałowa Komputronik, https://filings.xbrl.org/filing/2594009C5G6JSN4HE060-2024-03-31‑ESEF-PL-0 (dostęp: 13.05.2025).
Autor
Prawa autorskie (c) 2025 Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
Autor (Autorzy) artykułu oświadcza, że przesłane opracowanie nie narusza praw autorskich osób trzecich. Wyraża zgodę na poddanie artykułu procedurze recenzji oraz dokonanie zmian redakcyjnych. Przenosi nieodpłatnie na Oficynę Wydawniczą SGH autorskie prawa majątkowe do utworu na polach eksploatacji wymienionych w art. 50 Ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych – pod warunkiem, że praca została zaakceptowana do publikacji i opublikowana.
Oficyna Wydawnicza SGH posiada autorskie prawa majątkowe do wszystkich treści czasopisma. Zamieszczenie tekstu artykuły w repozytorium, na stronie domowej autora lub na innej stronie jest dozwolone o ile nie wiąże się z pozyskiwaniem korzyści majątkowych, a tekst wyposażony będzie w informacje źródłowe (w tym również tytuł, rok, numer i adres internetowy czasopisma).
Osoby zainteresowane komercyjnym wykorzystaniem zawartości czasopisma proszone są o kontakt z Redakcją.