<\/p>\n\n\n\n
Od e-faktury do e-sprawozdania finansowego zaczyna si\u0119 od nadania danym struktury elektronicznej, cyfrowej, czego dokonuje podatnik, a nast\u0119pnie organ podatkowy ma mo\u017cliwo\u015b\u0107 poddania tych danych analizie. Ju\u017c w 2005 r. OECD opracowa\u0142o standard audit file for tax<\/em> (SAF-T), pierwowz\u00f3r polskiego JPK_VAT. OECD wskaza\u0142o, \u017ce ujednolicony format xml mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 nie tylko administracji podatkowej, ale tak\u017ce podatnikom i audytorom do wewn\u0119trznej weryfikacji prawid\u0142owo\u015bci raportowanych danych. Obecnie coraz wi\u0119cej informacji przedk\u0142adanych przez podatnik\u00f3w ma format xml, a wi\u0119c wspomniana e-faktura (faktura ustrukturyzowana), e-sprawozdanie finansowe, zg\u0142oszenie MDR czy deklaracja TPR. Tak ustrukturyzowane dane \u0142atwo si\u0119 przetwarza.<\/p>\n\n\n\n Technologie najcz\u0119\u015bciej znajduj\u0105ce zastosowanie w finansach, to:<\/p>\n\n\n\n Zrobotyzowana Automatyzacja Proces\u00f3w (ang. Robotic Process Automation<\/em>, RPA)<\/strong> – technologia, kt\u00f3ra wykorzystuje programy komputerowe, roboty, kt\u00f3re symuluj\u0105 prac\u0119 cz\u0142owieka, celem automatyzacji powtarzalnych proces\u00f3w biznesowych. RPA jest rozwi\u0105zaniem stosowanym do wykonania dzia\u0142a\u0144, kt\u00f3re s\u0105 nacechowane powtarzalno\u015bci\u0105 i ograniczon\u0105 liczb\u0105 wyj\u0105tk\u00f3w w regule algorytmu. Roboty loguj\u0105 si\u0119 do program\u00f3w, pobieraj\u0105 dane oraz umieszczaj\u0105 je w odpowiednich bazach. Wszystkie te dzia\u0142ania odbywaj\u0105 si\u0119 wirtualnie.<\/p>\n\n\n\n Robotyzacja kognitywna, a wi\u0119c bardziej rozwini\u0119te narz\u0119dzie RPA, wykorzystuje algorytmy wywodz\u0105ce si\u0119 z obszaru sztucznej inteligencji, takie jak: przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego, analiza tekstu i eksploracja danych, technologie semantyczne oraz uczenie maszynowe. Roboty programowe mog\u0105 autonomicznie ocenia\u0107 i interpretowa\u0107 wiedz\u0119. Ten rodzaj RPA wyst\u0119puje zazwyczaj w po\u0142\u0105czeniu z narz\u0119dziami big data<\/em> oraz przetwarzaniem w chmurze.<\/p>\n\n\n\n Boty w ksi\u0119gowo\u015bci zajmuj\u0105 si\u0119 mi\u0119dzy innymi: bud\u017cetowaniem, fakturowaniem, uzgadnianiem kont, prowadzeniem ksi\u0105g rachunkowych, a tak\u017ce aspektem compliance.<\/p>\n\n\n\n Analityka predykcyjna<\/strong> (ang. Predictive Analytics<\/em>)<\/strong> obejmuje techniki statystyczne, kt\u00f3re analizuj\u0105 bie\u017c\u0105ce i historyczne fakty w celu przewidywania przysz\u0142ych lub w inny spos\u00f3b nieznanych zdarze\u0144. Jest \u015bci\u015ble zwi\u0105zana z uczeniem maszynowym. W biznesie modele predykcyjne s\u0142u\u017c\u0105 identyfikacji zagro\u017ce\u0144 i mo\u017cliwo\u015bci. Modele wychwytuj\u0105 zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy wieloma czynnikami, zapewniaj\u0105c wynik predykcyjny – prawdopodobie\u0144stwo – oraz wspieraj\u0105c w podejmowaniu decyzji.<\/p>\n\n\n\n Uczenie maszynowe<\/strong> (ang. Machine Learning<\/em>)<\/strong> – algorytmy uczenia maszynowego buduj\u0105 model matematyczny na podstawie przyk\u0142adowych danych (zbi\u00f3r ucz\u0105cy) w celu prognozowania lub podejmowania decyzji, bez bycia zaprogramowanym przez cz\u0142owieka bezpo\u015brednio do tego celu. Poprawiaj\u0105 si\u0119 automatycznie poprzez do\u015bwiadczenie, czyli ekspozycj\u0119 na dane. Przyk\u0142adowe zastosowania: wykrywanie zale\u017cno\u015bci funkcyjnych lub nieznanych prawid\u0142owo\u015bci w danych, formu\u0142owanie regu\u0142 decyzyjnych, modyfikowanie, uog\u00f3lnianie i precyzowania danych, przewidywanie trend\u00f3w, analiza olbrzymich baz danych, kt\u00f3rych rozmiary, z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 oraz wym\u00f3g ci\u0105g\u0142ej aktualizacji uniemo\u017cliwiaj\u0105 niezautomatyzowan\u0105 analiz\u0119.<\/p>\n\n\n\n ChatGPT <\/strong>– model j\u0119zykowy AI. Dzia\u0142a on w oparciu o zaawansowany algorytm przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, kt\u00f3ry pozwala na analiz\u0119 i generowanie tekst\u00f3w oraz przeprowadzanie rozm\u00f3w z u\u017cytkownikami w spos\u00f3b niemal\u017ce naturalny. Mo\u017ce zapewni\u0107 korzy\u015bci pod wzgl\u0119dem wydajno\u015bci i mo\u017cliwo\u015bci analitycznych, podejmowania trafnych decyzji inwestycyjnych, mi\u0119dzy innymi poprzez szczeg\u00f3\u0142ow\u0105 analiz\u0119 du\u017cych zbior\u00f3w danych, w tym informacji o rynkach finansowych, trendach, notowaniach, wynikach finansowych. Podkre\u015bla si\u0119, \u017ce tego typu narz\u0119dzia nie powinny zast\u0119powa\u0107 ludzkiego my\u015blenia kreatywnego, wiedzy specjalistycznej czy intuicji w podejmowaniu decyzji finansowych. Modele te mog\u0105 nie uwzgl\u0119dnia\u0107 wszystkich czynnik\u00f3w wp\u0142ywaj\u0105cych na sytuacj\u0119 finansow\u0105.<\/p>\n\n\n\n ***<\/p>\n\n\n\n Sztuczna inteligencja<\/strong> to technologia, kt\u00f3ra mo\u017ce mie\u0107 znacz\u0105cy wp\u0142yw na zawody zwi\u0105zane z ksi\u0119gowo\u015bci\u0105 i finansami. Mo\u017ce poprawi\u0107 produktywno\u015b\u0107, efektywno\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 przy minimalnym wysi\u0142ku cz\u0142owieka. Usprawnienia polegaj\u0105 na automatyzacji czasoch\u0142onnych i powtarzalnych zada\u0144 czy przyspieszeniu proces\u00f3w decyzyjnych w oparciu o analiz\u0119 danych.<\/p>\n\n\n\n Sztuczna inteligencja w finansach mo\u017ce pom\u00f3c w redukcji koszt\u00f3w – poprawi\u0107 wydajno\u015b\u0107 proces\u00f3w zarz\u0105dzania inwestycjami poprzez automatyzacj\u0119 zada\u0144 i ograniczenie b\u0142\u0119d\u00f3w ludzkich, a tak\u017ce wewn\u0119trznych oszustw. Mo\u017ce wesprze\u0107 w skuteczniejszym zarz\u0105dzeniu ryzykiem, ulepszeniu strategii finansowej, zwi\u0119kszeniu produktywno\u015bci i przyspieszeniu wynik\u00f3w biznesowych. Generatywna sztuczna inteligencja umo\u017cliwia podejmowanie w\u0142a\u015bciwszych decyzji w oparciu o dane historyczne i trendy rynkowe, identyfikuj\u0105c wzorce i anomalie cz\u0119sto pomijane przez tradycyjne metody analizy.<\/p>\n\n\n\n Pojawia si\u0119 obawa, ze AI zast\u0105pi pracownik\u00f3w w sektorze finansowym. Nie ma bezpo\u015brednich dowod\u00f3w na to, \u017ce ksi\u0119gowi trac\u0105 prac\u0119 na rzecz sztucznej inteligencji. Wydaje si\u0119, \u017ce sztuczna inteligencja ma szans\u0119 wyr\u0119czy\u0107, ale nie zast\u0105pi\u0107 ludzk\u0105 inteligencj\u0119. Istotne jest, aby specjali\u015bci nauczyli si\u0119 pracowa\u0107 ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, a tak\u017ce rozwijali umiej\u0119tno\u015bci takie jak intuicja czy inteligencja emocjonalna.<\/p>\n\n\n\n Istniej\u0105 te\u017c inne zagro\u017cenia i wyzwania zwi\u0105zane z wykorzystaniem AI w finansach. Dotycz\u0105 one kwestii etycznych, ryzyka awarii systemu, b\u0142\u0119d\u00f3w w algorytmach, prywatno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa danych, a tak\u017ce odpowiedzialno\u015bci. Wyzwaniem jest stworzenie systemu AI z dok\u0142adnymi przewidywaniami, kt\u00f3re zale\u017c\u0105 mi\u0119dzy innymi od dost\u0119pu do znacznej ilo\u015bci danych wysokiej jako\u015bci, co wymaga nak\u0142ad\u00f3w finansowych i czasu.<\/p>\n\n\n\n W ostatnim czasie obserwuje si\u0119 sta\u0142y wzrost u\u017cycia technologii, a podej\u015bcie do jej rozwijania i poszukiwania nowych sposob\u00f3w na korzystanie z niej nastraja pozytywnie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Od e-faktury do e-sprawozdania finansowego zaczyna si\u0119 od nadania danym struktury elektronicznej, cyfrowej, czego dokonuje podatnik, a nast\u0119pnie organ podatkowy ma mo\u017cliwo\u015b\u0107 poddania tych danych analizie. Ju\u017c w 2005 r. OECD opracowa\u0142o standard audit file for tax (SAF-T), pierwowz\u00f3r polskiego JPK_VAT. OECD wskaza\u0142o, \u017ce ujednolicony format xml mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 nie tylko administracji podatkowej, ale tak\u017ce […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-38","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-bez-kategorii"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/38","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=38"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/38\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/38\/revisions\/39"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=38"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=38"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/futurologiapodatkowa.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=38"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}