Czy AI może autonomicznie audytować i certyfikować sprawozdania finansowe spółki publicznej, wykrywając oszustwa i naruszenia w czasie rzeczywistym ?

Badania finansowe wymagają sceptycyzmu, profesjonalnego osądu oraz nadzoru regulacyjnego. Podczas gdy AI doskonale radzi sobie z wykrywaniem anomalii w strumieniach danych, brakuje mu zdolności interpretacyjnych, uprawnień prawnych oraz odpowiedzialności etycznej, aby certyfikować zgodność przedsiębiorstw lub zeznawać przed regulatorami.

---

Obecne możliwości AI mogą pomagać w autonomicznej analizie transakcji finansowych, wykrywaniu anomalii oraz sygnalizowaniu potencjalnych oszustw lub naruszeń sprawozdawczości poprzez analizę dużych wolumenów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, w tym faktur, umów i komunikacji. AI nadal jednak nie posiada autorytatywnego osądu wymaganego do wydawania prawnie wiążących certyfikacji ani zastępowania audytorów w zaświadczaniu o sprawozdaniach finansowych, gdyż ramy regulacyjne nakładają obowiązek nadzoru i odpowiedzialności przez człowieka. Istniejące narzędzia, takie jak platformy audytowe napędzane AI od firm takich jak PwC czy Deloitte, zwiększają efektywność, ale są wdrażane jako uzupełniające wsparcie, a nie autonomiczne certyfikatory. Pełna, w czasie rzeczywistym autonomiczna certyfikacja pozostaje nierealizowalna z powodu nierozwiązanych wyzwań związanych z wyjaśnialnością, zgodnością regulacyjną oraz koniecznością odpowiedzialności audytorów.

— Wzbogacono 10 maja 2026 · Źródło: Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB) — https://www.pcaobus.org

---

Chociaż AI poczyniło znaczne postępy w audycie i analizie finansowej, nadal nie jest w stanie w pełni zastąpić audytorów w autonomicznej weryfikacji i certyfikacji sprawozdań finansowych spółek publicznych. Obecne systemy AI mogą pomagać w identyfikowaniu potencjalnych ryzyk i anomalii, jednak brakuje im subtelnego zrozumienia i profesjonalnego osądu niezbędnego do wykrywania złożonych schematów oszustw i naruszeń sprawozdawczości. Obecny stan technologii AI w audycie polega na wykorzystaniu modeli uczenia maszynowego do analizy danych finansowych i identyfikacji potencjalnych problemów, jednak nadal konieczny jest nadzór i przegląd przez człowieka, aby zapewnić dokładność i zgodność. Systemy AI nie są jeszcze zdolne do zapewnienia poziomu gwarancji i certyfikacji wymaganego dla spółek publicznych.

— Stan zweryfikowano 10 maja 2026.