Jeszcze w 2024 roku zaledwie 8 proc. firm z sektora podatkowego, audytowego i księgowego deklarowało wykorzystanie generatywnej AI na poziomie całej organizacji. Rok później było to już 21 proc. Skoro tempo wdrażania jest tak szybkie, co właściwie można dziś oddać algorytmowi? Odczytanie faktury, dopasowanie płatności, przygotowanie zapisu księgowego? A może także decyzję, ile VAT odliczyć i czy konkretny wydatek może trafić w koszty? W dzisiejszym artykule omawiamy, jakie ograniczenia, niebezpieczeństwa, ale także i szanse oferuje wykorzystanie AI w branży księgowości.
AI w księgowości już działa. Najwięcej zyskuje przy powtarzalnych zadaniach
Sztuczna inteligencja w księgowości kojarzy się często z chatbotem odpowiadającym na pytania o podatki. W praktycznych zastosowaniach znacznie ważniejsza jest praca wykonywana w tle podczas obsługi dokumentów.
System może rozpoznawać informacje znajdujące się na fakturach, porządkować je, sprawdzać kompletność dokumentu, przypisywać dane do określonych kategorii albo pomagać w kojarzeniu płatności z konkretnymi fakturami. W wywiadzie na łamach FXMAG, ekspert oprogramowania do księgowości Systim, wymienił m.in. wykorzystanie AI przy weryfikacji dokumentów, odczycie danych z OCR i powiązywaniu płatności z dokumentami.
To obszar szczególnie podatny na automatyzację, ponieważ opiera się na dużej liczbie podobnych czynności. Przy kilkuset fakturach oszczędność kilku lub kilkunastu sekund na każdej operacji zaczyna mieć znaczenie. Jeszcze większą różnicę robi wyeliminowanie ponownego przepisywania tych samych danych na kolejnych etapach obiegu dokumentu.
Jak AI księguje fakturę? Od odczytu dokumentu do propozycji zapisu
Najłatwiej zobaczyć możliwości automatyzacji na przykładzie zwykłej faktury kosztowej.
Pierwszy etap polega na pozyskaniu dokumentu. Może pochodzić z KSeF, zostać przesłany elektronicznie albo zeskanowany. Następnie system rozpoznaje podstawowe informacje, takie jak sprzedawca, NIP, data sprzedaży, numer faktury oraz poszczególne kwoty.
Dane mogą zostać zestawione z informacjami, które program już posiada. Jeżeli ten sam dostawca pojawia się regularnie, system ma punkt odniesienia do wcześniejszych dokumentów i sposobu ich obsługi. Kolejny etap może obejmować przypisanie odpowiedniej kategorii, powiązanie dokumentu z płatnością i przygotowanie zapisu do księgowania.
W systemach rozwijających mechanizmy uczenia maszynowego znaczenie mają również korekty dokonywane przez użytkownika. Według informacji przekazanych przez Systim w FXMAG zmiana danych przez użytkownika może tworzyć reguły wykorzystywane później podczas weryfikacji kolejnych dokumentów.
Cały proces przesuwa pracę człowieka z ręcznego wprowadzania danych w stronę sprawdzania ich poprawności.
Najtrudniejszym etapem pozostaje kwalifikacja podatkowa dokumentu
Faktura zawiera informacje o transakcji, ale sama treść dokumentu nie zawsze wystarcza do ustalenia właściwego sposobu rozliczenia.
Dobrym przykładem są wydatki związane z samochodem osobowym. System bez problemu może odczytać fakturę za paliwo na 615 zł brutto i wyodrębnić z niej wartość netto oraz VAT. Do prawidłowego rozliczenia potrzebna jest jednak informacja o sposobie wykorzystywania pojazdu.
Przy samochodzie używanym zarówno firmowo, jak i prywatnie przedsiębiorca może co do zasady odliczyć 50 proc. VAT od wydatków związanych z jego użytkowaniem. Pełne odliczenie wiąże się z wykorzystaniem pojazdu wyłącznie w działalności gospodarczej i spełnieniem dodatkowych warunków.
Tych informacji algorytm nie znajdzie na paragonie ani fakturze za paliwo. Musi otrzymać je z innych danych zapisanych w systemie albo od użytkownika. Beata Tęgowska, specjalistka ds. księgowości Systim komentuje tą sprawę w następujacy sposób:
„Przy fakturze za paliwo system może prawidłowo odczytać sprzedawcę, kwoty i VAT, ale sposób rozliczenia zależy również od tego, jak przedsiębiorca wykorzystuje konkretny samochód. Podobnie jest przy wielu innych wydatkach. Dokument dostarcza danych o zakupie, natomiast jego kwalifikacja podatkowa może wymagać informacji o przeznaczeniu zakupu, rodzaju prowadzonej działalności czy statusie podatnika. Dlatego automatyzacja daje najlepsze efekty wtedy, gdy system ma prawidłowo skonfigurowane reguły i użytkownik kontroluje przypadki odbiegające od standardu.”
Ten przykład pokazuje ważną granicę. Odczytanie dokumentu jest problemem technicznym. Ustalenie konsekwencji podatkowych bywa problemem merytorycznym.
AI czy zwykła automatyzacja? W księgowości działają obok siebie
Nie każda czynność wykonywana automatycznie przez program wymaga sztucznej inteligencji.
Jeżeli przedsiębiorca ustawi regułę „faktury tego rodzaju księguj według schematu X”, program może później realizować ją automatycznie. To klasyczna automatyzacja oparta na zdefiniowanych warunkach.
Mechanizmy AI stają się szczególnie przydatne tam, gdzie system musi pracować na mniej uporządkowanych danych, rozpoznawać wzorce, dopasowywać dokumenty albo wykrywać odstępstwa. Oba mechanizmy mogą działać w jednym procesie.
Przykładowy obieg może wyglądać tak:
-
OCR odczytuje dane z dokumentu.
-
System identyfikuje kontrahenta.
-
Mechanizm klasyfikacji wskazuje prawdopodobny typ kosztu.
-
Reguła księgowa przygotowuje odpowiedni zapis.
-
System znajduje płatność o pasującej kwocie i terminie.
-
Użytkownik weryfikuje wynik i zatwierdza dokument.
W takim modelu największą wartością AI jest skrócenie drogi od dokumentu źródłowego do gotowego zapisu, a nie sam efektowne wygenerowanie odpowiedzi na pytanie użytkownika.
Błędy i ryzyko związane z wykorzystaniem AI w księgowości
Przy ręcznym księgowaniu pomyłka często dotyczy pojedynczego dokumentu. Automatyzacja zmienia skalę problemu.
Jeżeli system otrzyma błędną regułę dla powtarzalnej kategorii dokumentów, może stosować ją również do kolejnych faktur. Błędnie rozpoznana pozycja, stawka lub klasyfikacja może przejść przez dalsze etapy procesu, jeśli wynik nie zostanie zweryfikowany.
Dlatego kontrola powinna skupiać się szczególnie na dwóch sytuacjach.
Pierwsza to nowy rodzaj transakcji. Jeżeli firma po raz pierwszy kupuje usługę od zagranicznego kontrahenta, nabywa samochód albo dokonuje nietypowego rozliczenia, wcześniejsze schematy mogą być niewystarczające.
Druga to zmiana warunków znanej transakcji. Ten sam dostawca może wystawić fakturę za zupełnie inny produkt niż dotychczas. Rozpoznanie kontrahenta z dużą pewnością nie przesądza jeszcze o prawidłowym sposobie ujęcia konkretnego zakupu.
Dobry system powinien więc ograniczać liczbę rutynowych kontroli, ale jednocześnie ułatwiać wyłapywanie wyjątków.
Human in the loop w księgowości. Co nadal powinien zatwierdzać człowiek?
W automatyzacji procesów określenie human in the loop oznacza pozostawienie człowieka w punktach, w których potrzebna jest kontrola albo decyzja.
W księgowości taki model ma bardzo praktyczne zastosowanie. Nie trzeba sprawdzać ręcznie każdej informacji, którą system poprawnie pobrał z setnej faktury od tego samego operatora telekomunikacyjnego. Więcej uwagi warto skierować na dokumenty, przy których pojawia się nowy kontrahent, nietypowa kwota, inna stawka VAT, transakcja zagraniczna albo nowy rodzaj kosztu.
Celem integracji AI w systemie przestaje być wyłącznie wykonanie jak największej liczby czynności automatycznie. Liczy się również poprawne wskazanie użytkownikowi tych kilku dokumentów spośród kilkuset, które rzeczywiście wymagają jego uwagi.
Korzystanie z AI wymaga kontroli nad tym, gdzie trafiają dane
Automatyzacja księgowości ma jeszcze jeden wymiar, o którym łatwo zapomnieć podczas testowania nowych narzędzi AI: dokumenty księgowe mogą zawierać dane kontrahentów, pracowników i innych osób.
Dlatego czym innym jest korzystanie z funkcji AI osadzonych w firmowym systemie księgowym, a czym innym przesyłanie faktury do przypadkowo wybranego narzędzia generatywnego. Przed udostępnieniem dokumentów trzeba sprawdzić sposób przetwarzania danych, zakres dostępu, zabezpieczenia oraz zasady ich przechowywania.
Ochrona danych pozostaje jednym z podstawowych problemów związanych z wdrażaniem AI. Europejska Rada Ochrony Danych wskazuje, że rozwój i stosowanie systemów sztucznej inteligencji wykorzystujących dane osobowe musi uwzględniać wymagania wynikające z RODO. W sierpniu 2026 r. UODO opublikował również zestaw pytań służących organizacjom do wstępnej identyfikacji zagadnień ochrony danych związanych z wykorzystaniem systemów AI.
Czy AI zastąpi księgowych? Bardziej prawdopodobna jest zmiana ich pracy
Najłatwiejsze do automatyzacji są zadania oparte na powtarzalności: odczyt dokumentów, wyszukiwanie danych, dopasowanie płatności, kontrola formalna i przygotowanie zapisów według znanych schematów. Właśnie w tych obszarach AI jest już wykorzystywana w systemach księgowych.
Księgowy zyskuje dzięki temu czas na przypadki wymagające interpretacji. Zamiast przepisywać trzydzieści podobnych faktur, może skontrolować dokument, którego system nie potrafił jednoznacznie zakwalifikować, sprawdzić skutki nowej transakcji albo przeanalizować dane finansowe firmy.
Coraz mniejszą wartość ma samo przenoszenie informacji z dokumentu do programu. Coraz większą – umiejętność oceny, czy zaproponowany przez system sposób rozliczenia pasuje do konkretnej sytuacji przedsiębiorcy.
AI może w kilka sekund przeczytać fakturę, znaleźć płatność i przygotować zapis. Ważne jednak, aby wiedział, które decyzje powinien podejmować samodzielnie, a przy których powinien zatrzymać proces i poprosić człowieka o ocenę.
