Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Abstract
Artificial intelligence (AI) plays a pivotal role in transforming accounting and tax management, supporting companies in increasing efficiency, accuracy, and compliance with regulations. The aim of the article is to present the potential and limitations associated with AI implementation in accounting and tax management. The article includes a literature review, analysis of the synergy among core AI components (machine learning, NLP, big data, process automation) and identification of the main implementation barriers – technological, legal, and organizational. The research hypothesis is: ‘iXBRL format enables more effective and accurate use of AI models in financial data analysis than PDF format.’ A simulation study was conducted comparing the performance of ChatGPT 4.0 in processing financial data provided in PDF and iXBRL formats. The findings confirm that iXBRL, with its structured, tagged data, significantly enhances AI’s analytical accuracy while overcoming OCR-related errors inherent to PDFs. The article provides theoretical and practical insights, emphasizing that the future of digital accounting and taxation lies in the synergy of AI and the XBRL standard – supporting automation, improving reporting quality, and ensuring compliance with evolving global regulations.Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w transformacji rachunkowości i zarządzania podatkami, wspierając przedsiębiorstwa w zwiększaniu efektywności, precyzji oraz zgodności z regulacjami. Celem artykułu jest przedstawienie potencjału i ograniczeń wynikających z zastosowania sztucznej inteligencji w rachunkowości i zarządzaniu podatkami. Artykuł zawiera przegląd literatury, analizę synergii komponentów AI (uczenie maszynowe, NLP, big data, robotyzacja procesów) oraz identyfikację głównych barier wdrożeniowych – technologicznych, prawnych i organizacyjnych. Hipoteza badawcza brzmi: Format iXBRL umożliwia skuteczniejsze i bardziej precyzyjne wykorzystanie modeli AI w analizie danych finansowych niż format PDF. W ramach badania symulacyjnego porównano skuteczność przetwarzania danych finansowych z PDF i iXBRL przez model językowy ChatGPT 4.0. Wyniki wykazały, że strukturalny charakter iXBRL, oparty na znacznikach XBRL, umożliwia dokładniejszą ekstrakcję danych, eliminując błędy OCR charakterystyczne dla formatu PDF, znacząco poprawiając efektywność analizy finansowej. Artykuł wnosi istotny wkład teoretyczny i praktyczny, potwierdzając, że przyszłość cyfrowej rachunkowości zależy od synergii AI i XBRL, co pozwala na automatyzację, poprawę jakości raportowania oraz zgodność z dynamicznie zmieniającymi się regulacjami
