Wdrożenie AI w finansach firmy? Odczarowujemy temat sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów finansowych
AI w finansach to temat, w którym łatwo popaść w jedną z dwóch skrajności. Pierwsza: sztuczna inteligencja rozwiąże wszystkie problemy, wystarczy ją „włączyć”. Druga: AI to nadmuchany balon, lepiej poczekać. Obie są błędne, a prawda jak zwykle leży pośrodku.
- Dlaczego aż 95% pilotaży AI w firmach kończy się porażką i dlaczego winna jest logistyka wdrożenia, a nie sama technologia.
- Czym naprawdę jest AI w biznesie – dlaczego sztuczna inteligencja nie jest "magicznym przyciskiem" i dlaczego potrzebuje celu niczym nawigacja samochodowa.
- Jak zbudować mocny fundament procesowy, czyli dlaczego mapowanie procesów finansowych musi wyprzedzić wybór jakichkolwiek narzędzi.
- Czym jest zasada Human-in-the-loop (HITL) i dlaczego w świecie finansów pełne oddanie kontroli algorytmom to zbyt duże ryzyko.
- Jak odkryć tzw. shadow processes (procesy widma) i uniknąć błędu polegającego na "szybszym automatyzowaniu bałaganu".
- Jak podejść do bezpieczeństwa i AI governance, aby chronić wrażliwe dane finansowe i zapewnić firmie ciągłość działania w razie awarii.
- Jak policzyć opłacalność inwestycji (ROI), ustalić biznesową linię bazową i które obszary (np. fakturowanie) przynoszą najszybszy zwrot.
- Czy AI to rozwiązanie tylko dla korporacji oraz jak integracja systemów low-code (np. LOGITO) z KSeF zmienia zasady gry dla średnich przedsiębiorstw.
Ile firm realnie wykorzystuje AI w swoich działaniach?
Raport KPMG „Global AI in Finance” z 2024 roku, oparty na badaniu 2 900 dyrektorów finansowych z 23 krajów, pokazuje, że 71% organizacji już wykorzystuje sztuczną inteligencję w operacjach finansowych. Jednocześnie w Polsce z AI w szerokim zakresie korzysta zaledwie 7% firm – choć kolejne 43% planuje wdrożenie lub jest na etapie prototypowania (dane z raportu KPMG i ACCA „Nowoczesny CFO w transformującej się firmie”).
Wniosek jest prosty: potencjał jest ogromny, ale polskie firmy dopiero się do niego przymierzają. I paradoksalnie to dobrze, bo „przymierzanie się” nie oznacza z gruntu odkładania decyzji w nieskończoność, tylko najczęściej przemyślane budowanie fundamentów. Bo jak pokazuje badanie MIT z 2025 roku, ok. 95% pilotażowych wdrożeń generatywnej AI w przedsiębiorstwach nie przynosi mierzalnego wpływu na wyniki finansowe. Problem nie leży w więc technologii, tylko w tym, że wdrożenia startują bez odpowiedniego przygotowania i „na hurrra”, tylko dlatego, że się o AI mówi, a nie dlatego, że te firmy mają realną potrzebę wdrożenia go.
Jak rozumiemy AI i skąd bierze się złe zrozumienie sztucznej inteligencji?
Najpierw warto ustalić, czym AI nie jest: sztuczna inteligencja to nie automatyzacja, która „robi się sama”. Kiedy ktoś mówi „AI zautomatyzuje mi procesy finansowe”, to najczęściej ma na myśli coś w rodzaju magicznego przycisku, który sam zbuduje działający proces od zera. To rodzi nierealistyczne oczekiwania i jest jednym z głównych powodów, dla których wdrożenia się nie udają.
Prosty przykład: nawigacja samochodowa. Kiedyś planowałeś trasę sam – wybierałeś punkty pośrednie, oceniałeś odległości, decydowałeś, którędy jechać – a dziś wpisujesz cel, a algorytm na podstawie danych w czasie rzeczywistym (natężenia ruchu, wypadków, robót drogowych itd.) wyznacza najszybszą trasę. Ale żebyś mógł z tego skorzystać, musisz wiedzieć, dokąd jedziesz. Nawigacja nie wybierze za ciebie celu podróży.
Tak samo jest w firmie. Jeśli masz dobrze opisany proces, tzn. znasz jego etapy, masz dane, wiesz, gdzie pojawiają się opóźnienia, to AI pomoże go zoptymalizować. Wskaże wąskie gardła, zaproponuje lepszy obieg dokumentów. Ale pod warunkiem, że ten proces już istnieje i jest opisany. AI musi zostać wdrożone do istniejących procesów, a nie zamiast nich.
Osoby związane z finansami znają to doskonale. Dyrektorzy finansowi, kontrolerzy, księgowi – to ludzie przyzwyczajeni do myślenia w kategorii „sprawdzam”. Nie kupują obietnic, tylko konkretne scenariusze. Takie podejście do AI ma sens. Nie „wdrożymy sztuczną inteligencję”, tylko „sprawdźmy, w którym procesie AI da mierzalną korzyść i co musimy przygotować, żeby zadziałało”.
Jak zatem skutecznie wdrożyć AI w finansach firmy?
Trzymając się kilku podstawowych zasad, które nie tylko sprawią, że wdrożenie AI w firmie będzie skuteczne, ale także przy okazji poprawią procesy i działanie firmy.
1. Zanim wdrożysz AI w finansach, postaw na mocny fundament procesowy
Zanim pojawiła się sztuczna inteligencja, to w projektowaniu procesów biznesowych funkcjonowała logika biznesowa, ściśle powiązana ze standardem BPMN (Business Process Model and Notation). W końcu zaawansowane i proste automatyzacje istniały od dawna, np. w systemach ERP, w narzędziach workflow, czy nawet w Excelu. Logika biznesowa to ponadczasowy zestaw reguł, które są realizowane przy użyciu aktualnie dostępnych narzędzi i technologii – wcześniej był to Excel czy ERP, dziś jest to AI. Ale sama logika się nie zmienia.
AI nie wymyśla tej logiki od nowa. Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać wzorce, klasyfikować dokumenty czy przewidywać opóźnienia. Ale żeby to robiła skutecznie, najpierw musi wiedzieć, w ramach jakiego procesu działa i jaki jest jego cel. Bez zdefiniowanych etapów, ról i reguł AI nie wie, co ma optymalizować.
Dlatego pierwszym krokiem nie jest wybór narzędzia AI, tylko zmapowanie procesów finansowych w firmie. Które etapy obiegu faktur są ręczne? Gdzie dokumenty czekają najdłużej i jakie reguły akceptacji obowiązują? Wdrażanie AI bez odpowiedzi na te pytania będzie jak budowanie domu zaczynając od dachu, a nie od fundamentu.
2. Nie oddawaj pełnej kontroli AI. Human-in-the-loop
Human-in-the-loop (HITL) to podejście, w którym AI wspiera człowieka, ale nie zastępuje go w podejmowaniu kluczowych decyzji. W kontekście finansów to szczególnie ważne, i to nie tylko ze względów regulacyjnych.
Spójrz na to z perspektywy dyrektora finansowego albo głównego księgowego. To osoby, które osobiście odpowiadają za zgodność i terminowość. Oddanie pełnej kontroli algorytmowi, który przecież może się pomylić, to dla nich nieakceptowalne ryzyko. Raport KPMG wskazuje, że wśród barier we wdrożeniu AI są m.in. obawy o transparentność algorytmów i brak wykwalifikowanego personelu.
HITL działa inaczej: AI przetwarza dane, klasyfikuje faktury, proponuje ścieżkę akceptacji – ale finalną decyzję zawsze podejmuje człowiek. Dzięki temu zyskujesz szybkość przetwarzania bez rezygnacji z kontroli. Jak podkreślają eksperci LOGITO w swoim wystąpieniu na Summit EOIF: „AI nie zrobi nic sensownego, jeśli nie ma dostępu do dobrej jakości danych. Rolą człowieka jest weryfikacja wyjątków, podejmowanie decyzji i zatwierdzanie końcowych wyników.”
3. Poddaj audytowi wszystkie procesy finansowe – te oficjalne i te istniejące tylko „w głowach”
Każda firma ma dwa rodzaje procesów. Te oficjalne – opisane w dokumentacji i zapisane w systemach. I te nieoficjalne – tak zwane shadow processes – które „istnieją” w głowach pracowników, ale nigdy nie zostały spisane.
Weźmy obieg faktur. Oficjalnie faktura przechodzi cztery etapy akceptacji. W praktyce – zanim trafi do systemu, Kasia dzwoni do Tomka, żeby sprawdzić, czy zamówienie w ogóle zostało złożone, Tomek sprawdza to w swoim prywatnym Excelu, bo w systemie danych brakuje… Ten etap nie istnieje na żadnym diagramie, ale bez niego proces nie działa.
Dlatego też zanim wdrożysz AI, musisz przeprowadzić rzetelny process discovery – czyli odkryć, jak procesy finansowe przebiegają naprawdę, a nie w teorii. AI (póki co…) nie czyta nam w myślach, więc nie obsłuży procesu, o którym mu nie powiesz.
Bez tego ryzykujesz automatyzację bałaganu, a nie procesu. A zautomatyzowany bałagan to nadal bałagan, tylko szybszy. I bardziej brzemienny w skutkach.
4. Zadbaj o bezpieczeństwo procesów finansowych
Wdrożenie AI w procesach finansowych to, obok efektywności, przede wszystkim kwestia bezpieczeństwa. Dane finansowe należą do jednych z najbardziej wrażliwych informacji w firmie. Numery kont, kwoty transakcji czy dane kontrahentów – wyciek lub błąd w przetwarzaniu tych danych może oznaczać nie tylko straty finansowe, ale też konsekwencje prawne i wizerunkowe.
Dlatego wdrożenie AI wymaga przemyślanej polityki zarządzania danymi (AI governance). Trzeba ustalić, kto ma dostęp do danych przetwarzanych przez AI, na jakich danych trenowany jest model i czy wyniki AI są audytowalne, tzn. czy w razie audytu jesteś w stanie wyjaśnić, dlaczego system podjął taką, a nie inną decyzję.
Osobna sprawa to ciągłość działania (business resilience): co się stanie, jeśli AI przestanie działać? Czy procesy finansowe również się wtedy zatrzymają? Dobrze zaprojektowany system powinien mieć przemyślane i zaprojektowane scenariusze awaryjne. AI wspiera proces, ale sam proces musi działać również bez niego.
5. Policz to – uzasadnienie kosztowe i zwrot z inwestycji
AI to inwestycja, a każda inwestycja wymaga uzasadnienia. Dane globalnie wyglądają zachęcająco: według raportu KPMG Global AI in Finance, wśród liderów wdrożeń AI 57% wskazuje, że zwrot z inwestycji nie tylko spełnił oczekiwania, ale wręcz je przewyższył. Nawet wśród firm na wcześniejszym etapie wdrożeń już ok. 30% deklaruje to samo.
Badanie MIT z 2025 roku pokazuje, że wdrożenia, które startują bez jasno określonego problemu biznesowego, mają kilkukrotnie niższe szanse powodzenia niż te, które celują w konkretny proces. Co więcej, wdrożenia realizowane z wyspecjalizowanym partnerem technologicznym kończą się sukcesem w ok. 67% przypadków – dwa razy częściej niż budowane własnymi siłami.
Blisko połowa polskich CFO ankietowanych przez KPMG wskazała fakturowanie, obsługę płatności i księgowość jako obszary o największym potencjale do automatyzacji (raport KPMG i ACCA). To właśnie te procesy, w których zwrot z inwestycji w AI jest najszybszy i najłatwiejszy do zmierzenia – bo masz konkretne metryki, którymi możesz ocenić powodzenie automatyzacji: czas obiegu dokumentu, liczbę błędów, koszt jednego przetworzonego dokumentu.
Zanim więc pójdziesz do zarządu po budżet na AI, przygotuj sobie procesy i liczby. Sprawdź, ile czasu zajmuje dziś obieg jednej faktury, ile kosztuje ręczne wprowadzanie danych i jaki jest obecny poziom błędów. To twoja linia bazowa – i to od niej będziesz mierzyć ROI.
…i dopiero teraz możesz powiedzieć, że wdrożyłeś AI w finansach z sukcesem
Jeśli przeszedłeś przez pięć poprzednich kroków, masz coś, czego nie ma większość firm startujących z AI: przygotowanie. Procesy są zmapowane, wąskie gardła zidentyfikowane, polityka bezpieczeństwa danych spisana, a uzasadnienie kosztowe przygotowane. Teraz i Ty, i AI macie na czym pracować.
W praktyce wdrożenie AI w finansach to najczęściej zestaw konkretnych funkcji, a nie jeden wielki „system AI”. Może to być automatyczna klasyfikacja faktur na podstawie treści dokumentu albo inteligentny routing, w którym system sam wybiera ścieżkę akceptacji w zależności od kwoty, kontrahenta czy działu. Równie dobrze sprawdza się generowanie streszczeń umów czy podpowiadanie rozwiązań w helpdesku na podstawie wcześniej rozwiązanych zgłoszeń. Każda z tych funkcji rozwiązuje konkretny problem – i każda może być łatwo zaplanowana i zmierzona.
Firmy, które podchodzą do AI punktowo i z mierzalnymi celami, odnoszą sukcesy. Jak pokazują dane z wdrożeń platformy LOGITO, automatyzacja procesów fakturowych z AI i low-code skraca czas obiegu dokumentów nawet o 60%, a AI w helpdesku redukuje czas obsługi zgłoszeń o ponad 50%.
AI w finansach? Tak – ale z głową
Wdrożenie AI ma ogromny potencjał i coraz wyraźniej wpływa na sposób, w jaki działają zespoły finansowe na całym świecie. Ale potencjał to nie gwarancja – AI daje wyniki tam, gdzie zostało wdrożone w przemyślany sposób: zmapowane procesy, opisana logika biznesowa, jasna polityka danych i realistyczne cele. Bez nich nawet najlepszy model nie pomoże. Dlatego nie podchodź do tematu naiwnie i nie odkładaj go na potem – ale też nie rób „na hurra”. Zacznij od jednego procesu, zmierz go, zoptymalizuj – a dopiero potem zautomatyzuj go za pomocą AI. To podejście, które sprawdziło się w firmach, które przeszły tę drogę z sukcesem.
Obieg faktur to najczęstszy punkt wejścia dla AI w finansach. Jeśli chcesz zobaczyć, jak wygląda elektroniczny obieg faktur z AI i integracją z KSeF w jednym systemie – sprawdź, jak działa LOGITO.
A jeśli interesuje Cię automatyzacja całego procesu zakupowego, od zgłoszenia potrzeby po zaksięgowanie faktury – przeczytaj nasz artykuł o automatyzacji procesu Purchase to Pay.