Czy AI może zastąpić 75% audytorów finansowych, podczas gdy AI będzie wykonywać wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym na globalnych rynkach ?

Firmy audytorskie testują systemy AI, które nieustannie skanują historie transakcji na każdym głównym rynku, aby flagować anomalie, fałszować zapisy i przewidywać wzorce zmowy. Narzędzia te integrują się z globalnymi księgami, sentymentem w mediach społecznościowych oraz pogłoskami z dark webu, aby przewidywać niewłaściwe postępowanie jeszcze przed jego wystąpieniem. Regulatorzy rozpoczęli pilotaż takich systemów pod ograniczoną kontrolą, co sugeruje rychłe załamanie tradycyjnych ról audytorskich. Pytanie nie brzmi już, czy AI może zdominować ten obszar, ale czy zawód ten zdoła się wycofać na czas, aby uniknąć wymarcia.

---

Obecne systemy modeli językowych o dużych możliwościach potrafią już skanować transakcje pod kątem wzorców sygnalizujących zagrożenie (anomalne kwoty, nietypowe strony transakcji, nieregularności czasowe) i w wąsko zakrojonych pilotażach redukować liczbę fałszywych alarmów o połowę, wykrywając pewne typy oszustw wcześniej niż ludzcy audytorzy. Nie posiadają jednak wszechstronnego osądu, uprawnień prawnych ani interpretowalnego śladu audytu potrzebnego do zastąpienia 75% audytorów; dzisiejsze narzędzia najlepiej sprawdzają się jako multiplikatory siły przy rutynowym próbkowaniu i ukierunkowanej triage anomalii, a nie jako całkowita wymiana pracy wymagającej osądu w zakresie zapewnienia. Regulatorzy wciąż wymagają ludzkiego podpisu pod istotnymi ustaleniami, a modele mają trudności z nowatorskimi schematami oszustw, międzynarodowymi zasadami rachunkowości oraz subtelnościami kontekstu, które ludzcy audytorzy wnoszą do ocen ciągłości działania i projektowania kontroli.

— Wzbogacono 10 maja 2026 · Źródło: Rada Stabilności Finansowej — https://www.fsb.org/publications/financial-innovation-and-technology/artificial-intelligence-and-machine-learning-in-finance