Dynamiczny rozwój technologii sztucznej inteligencji (SI) w ostatnich latach znacząco zmienia sposób funkcjonowania gospodarki i sektora finansowego. Audyt finansowy, jako proces weryfikacji prawidłowości sprawozdań i kontroli ryzyka, znajduje się obecnie w fazie transformacji cyfrowej, w której SI odgrywa kluczową rolę. Implementacja uczenia maszynowego, analizy dużych zbiorów danych (big data), przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz robotyzacji procesów audytu (RPA) pozwala na zwiększenie efektywności, dokładności i transparentności działań audytorów [Karmańska, 2023]. Jednocześnie wdrażanie rozwiązań opartych na SI stawia przed audytorami wyzwania etyczne, regulacyjne i metodologiczne.
Sztuczna inteligencja w audycie obejmuje zbiór technologii pozwalających na automatyzację, analizę i przewidywanie zdarzeń finansowych przy wykorzystaniu algorytmów uczących się na podstawie dużych zbiorów danych. Do najczęściej stosowanych metod należą: uczenie maszynowe (ML), NLP, RPA oraz analityka big data.
Wdrażanie SI w audycie finansowym jest regulowane przez standardy europejskie i krajowe. Najwyższa Izba Kontroli podkreśla, że audyt cyfrowy powinien spełniać kryteria transparentności, zgodności z regulacjami oraz etyki algorytmicznej.
Algorytmy ML są stosowane do identyfikacji nieprawidłowości w sprawozdaniach finansowych i transakcjach. Badania PAN [2025] na przykładzie wdrożeń w firmie Allegro wykazały, że systemy klasyfikacji anomalii redukują ryzyko niewykrycia nadużyć o ponad 30%.
Analiza dużych zbiorów danych pozwala na identyfikację trendów w czasie rzeczywistym. W porównaniu do tradycyjnych metod, wykorzystanie AI zapewnia audytorom pełny wgląd w dane, co zwiększa dokładność ocen ryzyka.
Robotyzacja procesów audytu polega na wykorzystaniu botów do wykonywania rutynowych czynności, takich jak uzgadnianie sald, sprawdzanie kompletności dokumentacji czy weryfikacja zgodności danych.
Badania NIK [2024] wskazują, że wdrożenie RPA skraca czas analizy dokumentów średnio o 40%, a także redukuje błędy ludzkie.
NLP znajduje zastosowanie w automatycznej analizie treści sprawozdań, kontraktów oraz regulaminów. Jak wskazuje Lojek [2024], technologie te umożliwiają identyfikację ryzyk kontraktowych i niejednoznaczności w dokumentach.
Systemy compliance oparte na SI umożliwiają bieżące monitorowanie zgodności działań z przepisami prawa i standardami etycznymi. Badania PAN pokazują, że skuteczność wykrywania naruszeń procedur wewnętrznych wzrasta o ponad 25%.
Stosowanie SI w audycie wiąże się z wyzwaniami dotyczącymi przejrzystości algorytmów („black box problem”) oraz ryzykiem dyskryminacji wynikającym z błędnych danych wejściowych.
Wdrożenie SI w audycie wymaga dostosowania do europejskich ram regulacyjnych, w tym do AI Act oraz wytycznych IFAC.
| Obszar zastosowania | Przykład implementacji | Korzyści |
| Uczenie maszynowe (ML) | Wykrywanie anomalii w transakcjach Allegro | Redukcja ryzyka niewykrycia oszustw o 30% |
| RPA | Automatyzacja uzgadniania sald | Skrócenie czasu analizy dokumentów o 40% |
| NLP | Analiza kontraktów i sprawozdań | Identyfikacja ryzyk kontraktowych i niejednoznaczności |
| Big Data | Modelowanie ryzyka kredytowego | Zwiększona dokładność prognoz i ocen ryzyka |
Sztuczna inteligencja w audycie finansowym staje się jednym z najważniejszych kierunków transformacji współczesnej rachunkowości. Implementacja algorytmów ML, RPA i NLP poprawia efektywność i dokładność audytów, redukując koszty i czas ich realizacji. Wyniki badań empirycznych wskazują na możliwość bardziej kompleksowej analizy ryzyka i wykrywania oszustw. Rosnące znaczenie aspektów etycznych i regulacyjnych ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnego stosowania tych technologii.