Burza regulacyjna, która przyspiesza automatyzację
Unijne VAT in the Digital Age (ViDA) zostało formalnie przyjęte 11 marca 2025 r. i uruchamia falę stopniowych obowiązków e-raportowania aż do 2035 r. Norwegowie dołożyli swoją cegiełkę, czyli plik SAF-T Financial 1.30 który jest obowiązkowy od 1 stycznia 2025 r. Polska przenosi CIT do świata XML-owego, wprowadzając JPK_CIT (JPK_KR_PD), o czym więcej w poradniku Wolters Kluwer.W Wielkiej Brytanii cyfryzacja VAT pod szyldem Making Tax Digital stała się już domyślnym kanałem rozliczeń dla wszystkich podatników. Najdalej idzie Finlandia: projekt Real-time Economy szacuje oszczędności na setki milionów euro rocznie dzięki e-paragonom i e-fakturom. Wspólny mianownik? Dane muszą płynąć niemal w czasie rzeczywistym, co zrywa z epoką arkuszy Excel i deklaracji podatkowych.
Technologiczny silnik zmian
Rynek dojrzał. 68 % organizacji wykorzystuje lub wdraża generatywną AI w procesach jakości i automatyzacji, jak wynika z World Quality Report 2024/25 Capgemini. Dla finansów korporacyjnych kluczową metryką pozostaje czas. Gartner policzył, że dobrze wdrożone RPA usuwa 25 000 godzin zbędnej pracy rocznie w działach finansowo-podatkowych średniej wielkości.
Hipotetyczny przykład połączenia automatyzacji z AI
- RPA – boty logują się do ERP, pobierają dane do plików JPK/SAF-T, weryfikują numery VAT i wysyłają paczki XML do organu.
- Uczenie maszynowe – modele wykrywają anomalie w rejestrach sprzedaży, klasyfikują kody CN, prognozują cash-flow podatkowy.
- Generative AI – tworzy narracyjne komentarze do sprawozdań, tłumaczy zmiany przepisów na język biznesu i odpowiada księgowym w języku naturalnym.
Efekt? Automatyzacja przechodzi z etapu skracania pracy do roli wbudowanego, inteligentnego strażnika zgodności.
Krótkie podsumowanie przypadków na rynku europejskim
Administracja fińska
E-paragony, cyfrowe kwity i strukturalne zamówienia mają ściąć koszty firm o ~800 mln € rocznie.
Hiszpański SII
Czterodniowe okno raportowe zmusiło podatników do pełnej integracji ERP z web-service’ami Agencia Tributaria.
Przykład przygotowania do wdrożenia podejścia “data-first”
1. Diagnostyka procesów
Pierwszym krokiem jest kompleksowe odwzorowanie wolumenu i zmienności danych księgowych oraz oszacowanie kosztu błędów (np. korekty deklaracji, sankcje, czasochłonność). Bez jednolitego planu kont i słowników (SAF-T, ViDA DRR) zautomatyzowane komponenty pozostają rozwiązaniami ad-hoc, ograniczonymi do wąskich scenariuszy.
2. Standaryzacja danych
Uspójnienie słowników VAT, kont księgowych oraz kodów CN stanowi fundament dalszych działań. Modele uczenia maszynowego i GenAI osiągają najwyższą skuteczność, gdy bazują na uporządkowanych, jednoznacznych zestawach danych, a nie na opisach w formie wolnego tekstu.
3. Automatyzacja ukierunkowana na ROI
Priorytet należy nadawać tym obszarom, w których oczekiwany zwrot z inwestycji jest najwyższy. Dojrzałe organizacje przyjmują cel ROI ok. 12 miesięcy oraz redukcję nakładu pracy manualnej w tej perspektywie.
4. Warstwa AI / ML
Po zautomatyzowaniu operacji rutynowych do gry wchodzą rozwiązania predykcyjne: scoring błędów, prognozy CIT czy klasyfikowanie ryzyk VAT. Dzięki standaryzacji danych modele są przejrzyste, audytowalne i łatwiejsze do wyjaśnienia interesariuszom.
5. Governance
Każdy komponent automatyzacji powinien posiadać ścieżkę audytową (trace-log), a każdy model kartę modelu (model card). Klucze API oraz konta serwisowe muszą być chronione w bezpiecznym repozytorium poświadczeń i zabezpieczone wieloskładnikowo (MFA).
Perspektywa strategiczna dla liderów podatkowych
Otoczenie regulacyjne w Europie coraz śmielej wymusza cyfrowe raportowanie, krótsze terminy oraz bezpośredni dostęp organów do danych transakcyjnych. W tej rzeczywistości tradycyjne, rozproszone podejście do informacji podatkowych nie spełnia już wymogów przejrzystości ani tempa, jakie narzucają nowe regulacje.
Pierwszym krokiem do odporności jest zbudowanie jednolitego, firmowego zasobu danych podatkowych. Z perspektywy CFO oznacza to, że wszystkie systemy raportują do jednego, spójnego katalogu informacji. Dzięki temu każda deklaracja powstaje w oparciu o te same liczby, a analiza zgodności czy prognozowanie efektywnej stopy podatkowej stają się natychmiastowe, zamiast wielodniowych projektów korekcyjnych.
Drugim filarem jest automatyczne wykonywanie powtarzalnych czynności, które historycznie angażowały wiele roboczogodzin i niosły wysokie ryzyko pomyłek. Dla finansów przekłada się to nie tylko na mniejszą liczbę kar i korekt, lecz także na realny spadek kosztów operacyjnych, bo zespół może skupić się na planowaniu podatkowym i wsparciu biznesu, a nie na manualnym przenoszeniu danych między arkuszami.
Trzecim elementem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do codziennej pracy z dokumentacją podatkową. Dedykowany asystent oparty na firmowych procedurach i interpretacjach potrafi w ciągu sekund przygotować streszczenie najnowszej zmiany przepisów, podpowiedzieć właściwą stawkę podatku czy wskazać brakujące załączniki do zeznań. Rozwiązanie to staje się wewnętrznym „help deskiem”, który ogranicza czas poszukiwania informacji i zmniejsza zależność od zewnętrznych doradców.
Korzyści z takiego podejścia wykraczają poza samą zgodność z prawem. Lepsza dostępność danych pozwala zarządowi precyzyjnie planować przepływy pieniężne, wcześniej identyfikować ryzyka w poszczególnych krajach i podejmować decyzje inwestycyjne z pełną świadomością skutków podatkowych. W perspektywie kilku lat różnica kosztowa pomiędzy organizacją, która zbudowała spójny ekosystem danych i automatyzacji, a tą, która reaguje na zmiany z opóźnieniem, staje się przepaścią trudną do zasypania.
Brak działania grozi natomiast chronicznym trybem „gaszenia pożarów”. Każda nowelizacja ustawy oznacza kosztowny projekt naprawczy, rośnie ryzyko sankcji, a eksperci podatkowi (zmęczeni pracą na nieadekwatnych narzędziach) szukają przyjaźniejszego środowiska. Tymczasem organizacje, które już dziś rozpoczną drogę do pełnej cyfryzacji podatków, zbudują trwałą przewagę regulacyjną i kosztową, która przełoży się na wyższą odporność całego biznesu.