Wyzwania związane z wykorzystaniem nowoczesnych technologii sztucznej inteligencji (AI) w rachunkowości i podatkach

• Autorzy: Paweł Czyżewski , Mariusz Karwowski

Warianty tytułu

Challenges related to the use of modern artificial intelligence (AI) technologies in accounting and taxation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

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.(abstrakt oryginalny)

EN

Artificial intelligence (AI) plays a pivotal role in transforming accounting and tax management, supporting companies in increasing efficiency, accuracy, and compliance with regulations. The aim of the article is to present the potential and limitations associated with AI implementation in accounting and tax management. The article includes a literature review, analysis of the synergy among core AI components (machine learning, NLP, big data, process automation) and identification of the main implementation barriers - technologi-cal, legal, and organizational. The research hypothesis is: 'iXBRL format enables more effective and accurate use of AI models in financial data analysis than PDF format.' A simulation study was conducted comparing the performance of ChatGPT 4.0 in processing financial data provided in PDF and iXBRL formats. The findings confirm that iXBRL, with its structured, tagged data, significantly enhances AI's analytical accuracy while overcoming OCR-related errors inherent to PDFs. The article provides theoretical and practical insights, emphasizing that the future of digital accounting and taxation lies in the synergy of AI and the XBRL standard - supporting automation, improving reporting quality, and ensuring compliance with evolving global regulations.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Rachunkowość; Zarządzanie podatkami; Uczenie maszynowe; Big Data

EN

Artificial intelligence; Accounting; Tax administration; Machine learning; Big Data

• Czasopismo: Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie
• Rocznik: 2025
• Numer: nr 2
• Strony: 41--57

Twórcy

autor

Paweł Czyżewski

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

autor

Mariusz Karwowski

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

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).

Identyfikatory

DOI

https://doi.org/10.33119/KNOP.2025.76.2.3