{"id":108,"date":"2024-03-12T09:42:34","date_gmt":"2024-03-12T08:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/kszk.pl\/?p=108"},"modified":"2026-04-03T09:54:36","modified_gmt":"2026-04-03T07:54:36","slug":"zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kszk.pl\/?p=108","title":{"rendered":"Zastosowanie sztucznej inteligencji w audycie finansowym"},"content":{"rendered":"\n

Wst\u0119p<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Dynamiczny rozw\u00f3j technologii sztucznej inteligencji (SI) w ostatnich latach znacz\u0105co zmienia spos\u00f3b funkcjonowania gospodarki i sektora finansowego. Audyt finansowy, jako proces weryfikacji prawid\u0142owo\u015bci sprawozda\u0144 i kontroli ryzyka, znajduje si\u0119 obecnie w fazie transformacji cyfrowej, w kt\u00f3rej SI odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119.<\/strong> Implementacja uczenia maszynowego, analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych (big data), przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP) oraz robotyzacji proces\u00f3w audytu (RPA) pozwala na zwi\u0119kszenie efektywno\u015bci, dok\u0142adno\u015bci i transparentno\u015bci dzia\u0142a\u0144 audytor\u00f3w [Karma\u0144ska, 2023]. Jednocze\u015bnie wdra\u017canie rozwi\u0105za\u0144 opartych na SI stawia przed audytorami wyzwania etyczne, regulacyjne i metodologiczne.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. Sztuczna inteligencja w audycie finansowym \u2013 definicje i kontekst<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

1.1. Definicja i zakres<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sztuczna inteligencja w audycie obejmuje zbi\u00f3r technologii pozwalaj\u0105cych na automatyzacj\u0119, analiz\u0119 i przewidywanie zdarze\u0144 finansowych przy wykorzystaniu algorytm\u00f3w ucz\u0105cych si\u0119 na podstawie du\u017cych zbior\u00f3w danych. Do najcz\u0119\u015bciej stosowanych metod nale\u017c\u0105: uczenie maszynowe (ML), NLP, RPA oraz analityka big data.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1.2. Kontekst regulacyjny<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wdra\u017canie SI w audycie finansowym jest regulowane przez standardy europejskie i krajowe. Najwy\u017csza Izba Kontroli podkre\u015bla, \u017ce audyt cyfrowy powinien spe\u0142nia\u0107 kryteria transparentno\u015bci, zgodno\u015bci z regulacjami oraz etyki algorytmicznej.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

2. Implementacja uczenia maszynowego w audycie<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

2.1. Wykrywanie anomalii i oszustw<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Algorytmy ML s\u0105 stosowane do identyfikacji nieprawid\u0142owo\u015bci w sprawozdaniach finansowych i transakcjach. Badania PAN [2025] na przyk\u0142adzie wdro\u017ce\u0144 w firmie Allegro wykaza\u0142y, \u017ce systemy klasyfikacji anomalii redukuj\u0105 ryzyko niewykrycia nadu\u017cy\u0107 o ponad 30%.<\/p>\n\n\n\n

2.2. Analiza big data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Analiza du\u017cych zbior\u00f3w danych pozwala na identyfikacj\u0119 trend\u00f3w w czasie rzeczywistym. <\/strong>W por\u00f3wnaniu do tradycyjnych metod, wykorzystanie AI zapewnia audytorom pe\u0142ny wgl\u0105d w dane, co zwi\u0119ksza dok\u0142adno\u015b\u0107 ocen ryzyka.<\/p>\n\n\n\n

3. Automatyzacja proces\u00f3w audytu (RPA)<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

3.1. Zakres zastosowania<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Robotyzacja proces\u00f3w audytu polega na wykorzystaniu bot\u00f3w do wykonywania rutynowych czynno\u015bci, takich jak uzgadnianie sald, sprawdzanie kompletno\u015bci dokumentacji czy weryfikacja zgodno\u015bci danych.<\/p>\n\n\n\n

3.2. Wyniki bada\u0144<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Badania NIK [2024] wskazuj\u0105, \u017ce wdro\u017cenie RPA skraca czas analizy dokument\u00f3w \u015brednio o 40%, a tak\u017ce redukuje b\u0142\u0119dy ludzkie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

4. Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP) w audycie<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

NLP znajduje zastosowanie w automatycznej analizie tre\u015bci sprawozda\u0144, kontrakt\u00f3w oraz regulamin\u00f3w. Jak wskazuje Lojek [2024], technologie te umo\u017cliwiaj\u0105 identyfikacj\u0119 ryzyk kontraktowych i niejednoznaczno\u015bci w dokumentach.<\/p>\n\n\n\n

5. Zastosowania AI w compliance i kontroli wewn\u0119trznej<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Systemy compliance oparte na SI umo\u017cliwiaj\u0105 bie\u017c\u0105ce monitorowanie zgodno\u015bci dzia\u0142a\u0144 z przepisami prawa i standardami etycznymi. Badania PAN pokazuj\u0105, \u017ce skuteczno\u015b\u0107 wykrywania narusze\u0144 procedur wewn\u0119trznych wzrasta o ponad 25%.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

6. Etyka i transparentno\u015b\u0107 sztucznej inteligencji w audycie<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

6.1. Wyzwania etyczne<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Stosowanie SI w audycie wi\u0105\u017ce si\u0119 z wyzwaniami dotycz\u0105cymi przejrzysto\u015bci algorytm\u00f3w (\u201eblack box problem\u201d) oraz ryzykiem dyskryminacji wynikaj\u0105cym z b\u0142\u0119dnych danych wej\u015bciowych.<\/p>\n\n\n\n

6.2. Standardy i regulacje<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wdro\u017cenie SI w audycie wymaga dostosowania do europejskich ram regulacyjnych, w tym do AI Act oraz wytycznych IFAC.<\/p>\n\n\n\n

Tabela 1. Zastosowania SI w audycie finansowym<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Obszar zastosowania<\/strong><\/td>Przyk\u0142ad implementacji<\/strong><\/td>Korzy\u015bci<\/strong><\/td><\/tr>
Uczenie maszynowe (ML)<\/strong><\/td>Wykrywanie anomalii w transakcjach Allegro<\/td>Redukcja ryzyka niewykrycia oszustw o 30%<\/td><\/tr>
RPA<\/strong><\/td>Automatyzacja uzgadniania sald<\/td>Skr\u00f3cenie czasu analizy dokument\u00f3w o 40%<\/td><\/tr>
NLP<\/strong><\/td>Analiza kontrakt\u00f3w i sprawozda\u0144<\/td>Identyfikacja ryzyk kontraktowych i niejednoznaczno\u015bci<\/td><\/tr>
Big Data<\/strong><\/td>Modelowanie ryzyka kredytowego <\/td>Zwi\u0119kszona dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz i ocen ryzyka<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Podsumowanie<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Sztuczna inteligencja w audycie finansowym staje si\u0119 jednym z najwa\u017cniejszych kierunk\u00f3w transformacji wsp\u00f3\u0142czesnej rachunkowo\u015bci. Implementacja algorytm\u00f3w ML, RPA i NLP poprawia efektywno\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 audyt\u00f3w, redukuj\u0105c koszty i czas ich realizacji. Wyniki bada\u0144 empirycznych wskazuj\u0105 na mo\u017cliwo\u015b\u0107 bardziej kompleksowej analizy ryzyka i wykrywania oszustw.<\/strong> Rosn\u0105ce znaczenie aspekt\u00f3w etycznych i regulacyjnych ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnego stosowania tych technologii.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wst\u0119p Dynamiczny rozw\u00f3j technologii sztucznej inteligencji (SI) w ostatnich latach znacz\u0105co zmienia spos\u00f3b funkcjonowania gospodarki i sektora finansowego. Audyt finansowy, jako proces weryfikacji prawid\u0142owo\u015bci sprawozda\u0144 i kontroli ryzyka, znajduje si\u0119 obecnie w fazie transformacji cyfrowej, w kt\u00f3rej SI odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119. Implementacja uczenia maszynowego, analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych (big data), przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP) oraz […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":109,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-108","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bez-kategorii"],"rttpg_featured_image_url":{"full":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym.jpg",2560,1709,false],"landscape":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym.jpg",2560,1709,false],"portraits":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym.jpg",2560,1709,false],"thumbnail":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-300x200.jpg",300,200,true],"large":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-1024x684.jpg",1024,684,true],"1536x1536":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-1536x1025.jpg",1536,1025,true],"2048x2048":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-2048x1367.jpg",2048,1367,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/kszk.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Zastosowanie-sztucznej-inteligencji-w-audycie-finansowym-600x600.jpg",600,600,true]},"rttpg_author":{"display_name":"Maciej Wa\u0142\u0119sa","author_link":"https:\/\/kszk.pl\/?author=2"},"rttpg_comment":0,"rttpg_category":"Bez kategorii<\/a>","rttpg_excerpt":"Wst\u0119p Dynamiczny rozw\u00f3j technologii sztucznej inteligencji (SI) w ostatnich latach znacz\u0105co zmienia spos\u00f3b funkcjonowania gospodarki i sektora finansowego. Audyt finansowy, jako proces weryfikacji prawid\u0142owo\u015bci sprawozda\u0144 i kontroli ryzyka, znajduje si\u0119 obecnie w fazie transformacji cyfrowej, w kt\u00f3rej SI odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119. Implementacja uczenia maszynowego, analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych (big data), przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP) oraz…","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/108","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=108"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/108\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":243,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/108\/revisions\/243"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/109"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=108"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=108"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kszk.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=108"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}