Kacper Dobek System Consolia AI Team, MSc in Artificial Intelligence, Politechnika Poznańska
Przez wiele lat rozwój raportowania finansowego i niefinansowego kojarzył się z rosnącą liczbą regulacji, formularzy i obowiązków. Dziś punkt ciężkości przesuwa się w inną stronę.
Kluczowym wyzwaniem nie jest już samo przygotowanie raportu, lecz zarządzanie całym procesem pozyskiwania, przetwarzania, weryfikowania i publikacji danych.
Nowoczesne platformy raportowe stają się centralnymi systemami zarządzania informacją korporacyjną: integrują dane, kontrolują ich przepływ i automatyzują pracę specjalistów finansowych, kontrolerów czy ekspertów ESG.
Co jest fundamentem nowoczesnych platform raportowych?
Rozwiązania te powinny posiadać trzy fundamentalne cechy.
- Po pierwsze, zdolność do integracji danych wejściowych i wyjściowych z systemów ERP, księgowości, kadr, zakupów czy narzędzi operacyjnych.
- Po drugie, możliwość modelowania workflow procesów raportowych, czyli przypisywania odpowiedzialności, akceptacji oraz terminów.
- Po trzecie, pogłębioną automatyzację procesów – RPA (Robotic Process Automation), obejmującą pobieranie, walidację, konsolidację i publikację danych. Wszystko to przy zachowaniu śladu rewizyjnego – audit trail, historii zmian i logów zdarzeń.
Te elementy odróżniają nowoczesną platformę od arkuszy i dokumentów wymienianych pocztą elektroniczną. W świecie rosnącej odpowiedzialności zarządów nie wystarczy znać wyniku. Trzeba wskazać, skąd pochodzi, kto go wprowadził, zatwierdził i kiedy został zmieniony.
Kolejnym filarem jest Single Source of Truth, czyli Jedno Źródło Prawdy. Każdy punkt danych, tabela czy fragment tekstu istnieją w systemie tylko raz, ale mogą być wykorzystywane wielokrotnie. Ta sama informacja trafia dzięki temu do rocznego SSF lub JSF, raportu ESG, dokumentacji dla banku, prezentacji inwestorskiej czy materiałów dla audytora bez ręcznego przepisywania.
To szczególnie ważne, gdy raportowanie finansowe i zrównoważonego rozwoju coraz silniej się przenikają. Platforma powinna integrować finanse, controlling, budżetowanie i ESG.
Znaczenie zyskuje również raportowanie cyfrowe. Standardy takie jak XBRL powodują, że raport staje się zbiorem danych przetwarzanych przez regulatorów, instytucje finansowe i inwestorów. Według badania PwC „Global Investor Survey 2025” 62 proc. inwestorów wykorzystuje AI do analizy raportów spółek i transkrypcji telekonferencji wynikowych. Raport jest więc nie tylko tworzony z pomocą AI, lecz coraz częściej również przez nią odczytywany.
Jakie korzyści przynosi spółce wykorzystanie nowoczesnych platform finansowych i ESG?
- Największą korzyścią jest poprawa jakości informacji przy jednoczesnym obniżeniu kosztów procesu raportowego.
W wielu organizacjach raport angażuje dziesiątki osób. Dane krążą między systemami, arkuszami i dokumentami, a każda ręczna operacja zwiększa ryzyko błędu i opóźnienia.
Integracja danych u źródła pozwala pracować na jednej, kontrolowanej bazie. Maleje liczba niezgodności, a uzgodnienia przebiegają szybciej.
- Drugą korzyścią jest transparentność odpowiedzialności. System pokazuje, kto odpowiada za dany wskaźnik, jakie działania wykonano i na jakim etapie znajduje się proces.
- Trzecią – skoordynowane zarządzanie raportowaniem finansowym i ESG. Inwestorzy, banki i inni interesariusze oczekują spójnej narracji obejmującej wyniki finansowe, ryzyka klimatyczne, kwestie społeczne oraz sposób zarządzania organizacją.
Odpowiednie narzędzia pozwalają sprawniej spełniać wymogi i budować przewagę opartą na jakości informacji oraz prognozowaniu wariantów. Rośnie przy tym znaczenie lokalnych dostawców technologii, rozumiejących krajowe regulacje, praktykę emitentów i specyfikę wdrożeń.
Jak AI i automatyzacja mogą pomóc w zarządzaniu procesami raportowymi?
Sztuczna inteligencja jest jednym z najczęściej poruszanych tematów technologicznych. W praktyce największe korzyści nadal przynosi jednak automatyzacja procesów poprzedzających wykorzystanie AI.
Przedsiębiorstwo musi najpierw uporządkować sposób gromadzenia danych, zdefiniować odpowiedzialności i zbudować logiczną strukturę informacji. Dopiero na takim fundamencie można skutecznie wdrażać algorytmy AI.
Według raportu PwC „Global Sustainability Reporting Survey 2025” wykorzystanie AI w raportowaniu zrównoważonego rozwoju wzrosło w ciągu roku z 11 do 28 proc. Najczęstsze zastosowania obejmowały przygotowywanie i streszczanie ujawnień, identyfikowanie ryzyka i szans oraz zbieranie, integrowanie i walidowanie danych.
AI wspiera klasyfikację dokumentów, wyszukiwanie informacji, porównywanie wersji raportów, identyfikację brakujących danych i przygotowywanie roboczych opisów. Może też wykrywać anomalie: nietypowe wartości, niezgodności między okresami czy wskaźniki odbiegające od trendów.
Największy potencjał dotyczy prognozowania i wspierania decyzji. Systemy raportowe przez lata opisywały przeszłość – analizy ex post. Dzięki AI mogą wspierać budowanie scenariuszy ex ante, ocenę wariantów i symulowanie wpływu decyzji na wyniki przedsiębiorstwa.
Raport KPMG „Global AI in Finance 2026” wskazuje, że aktywne wykorzystanie AI w funkcjach finansowych wzrosło z 30 proc. w 2024 r. do 75 proc. w roku 2026. Korzyści obejmują nie tylko szybsze wykonywanie zadań, ale także poprawę jakości decyzji i trafności prognoz.
Raportowanie przechodzi więc od funkcji sprawozdawczej do zarządczej. Dane nie służą już wyłącznie do opisywania rzeczywistości, lecz wspierają wybór przyszłych działań.
Jednocześnie należy zachować rozsądek. AI nie jest substytutem dobrze zaprojektowanego procesu. Organizacja posiadająca rozproszone dane i niejednoznaczne definicje wskaźników nie rozwiąże problemów poprzez samo wdrożenie modelu językowego czy systemu agentowego. AI zwiększy efektywność tylko na uporządkowanym fundamencie technologicznym i organizacyjnym.
W jaki sposób zadbać o bezpieczeństwo danych i procesów?
Automatyzacja raportowania oznacza konieczność zarządzania nowymi rodzajami ryzyka.
- Po pierwsze, organizacja musi znać lokalizację danych, sposób ich ochrony oraz procedury odzyskiwania po awarii.
- Po drugie, niezbędne jest precyzyjne zarządzanie dostępami.
- Po trzecie, trzeba testować kopie zapasowe, scenariusze odtworzeniowe i procedury awaryjne.
W przypadku AI szczególnego znaczenia nabiera kontrola danych przekazywanych do modeli i audyt operacji. Potrzebne są mechanizmy klasyfikacji informacji poufnych, filtrowania danych wrażliwych, monitorowania modeli i weryfikacji wygenerowanych treści.
Najważniejszą zasadą pozostaje odpowiedzialność człowieka za rezultat. Sztuczna inteligencja może wspierać analizę i wskazywać nieprawidłowości, ale decyzje dotyczące publikowanych informacji powinny pozostawać pod kontrolą osób odpowiedzialnych za raportowanie.
Jak budować bezpieczne finanse i infrastrukturę?
Podczas konferencji CyberShield, zorganizowanej w ramach targów ITech w Bydgoszczy (18–19 marca 2026 r.), zwrócono uwagę na potrzebę dywersyfikacji dostawców systemów IT. Jeżeli kluczowe rozwiązania, w tym ERP, pochodzą od jednego dostawcy – szczególnie chmurowego – organizacja może uzależnić się nie tylko od technologii, ale również od polityki cenowej producenta i wzrostu rocznych subskrypcji.
Ta optyka się zmienia. Dotychczas dominował model integracji pionowej w ekosystemie jednego producenta. Obecnie znaczenia nabiera architektura złożona z komplementarnych, zintegrowanych rozwiązań. Zwiększa ona odporność operacyjną, ogranicza zależność od jednego partnera i daje większą elastyczność rozwoju.
Vendor lock-in – jak mu przeciwdziałać?
Vendor lock-in, czyli uzależnienie od dostawcy, występuje wtedy, gdy zmiana rozwiązania staje się technicznie trudna, organizacyjnie ryzykowna lub ekonomicznie nieopłacalna.
Odpowiedzią jest wybór systemów tworzących współdziałającą infrastrukturę. Kluczowe są otwarte interfejsy, możliwość eksportu danych, dokumentacja integracji oraz wymiana informacji w modelu input/output. Dywersyfikacja nie oznacza mnożenia aplikacji, lecz budowę środowiska, w którym narzędzia można rozwijać lub zastępować bez utraty kontroli nad danymi i procesami.
Dlaczego lokalny dostawca ma znaczenie?
Sprawozdawczość korporacyjna musi nadążać za zmieniającymi się regulacjami europejskimi i krajowymi. Wymaga to od dostawcy nie tylko sprawnego rozwoju systemu, lecz także znajomości lokalnych przepisów, standardów i praktyki raportowej.
Przewagę zyskują silni krajowi dostawcy, którzy mogą szybciej wdrażać zmiany, zapewnić obsługę w języku polskim i skrócić kontakt z zespołem wdrożeniowym. Lokalny helpdesk staje się elementem bezpieczeństwa operacyjnego, szczególnie w okresach intensywnych prac nad raportem.
Globalna skala nadal ma znaczenie, ale odległe centra wsparcia nie zawsze odpowiadają na lokalne potrzeby równie sprawnie. Rozmowa o polskich i europejskich wymogach sprawozdawczych z konsultantem na innym kontynencie (np. w Indiach) może oznaczać dodatkowe poziomy komunikacji, dłuższą eskalację i większe ryzyko nieporozumień. W dynamicznym otoczeniu prawnym równie ważne jak skala są bliskość klienta, elastyczność i szybkość reakcji.
Podsumowanie
Automatyzacja procesów raportowych nie polega na zastąpieniu człowieka przez algorytm. Jej celem jest stworzenie środowiska łączącego dane, procesy, odpowiedzialność i analizę.
Przyszłość należy do platform integrujących finanse, ESG, controlling i planowanie w jednej architekturze danych. Automatyzacja staje się fundamentem efektywności operacyjnej, a AI wspiera analizę, kontrolę i prognozowanie.
O sukcesie nie zdecyduje liczba funkcji oznaczonych skrótem AI. Kluczowe okażą się jakość danych, Jedno Źródło Prawdy, pełny audyt procesów oraz zdolność do przekształcania informacji historycznych w wiedzę wspierającą decyzje przyszłości.
