Halucynacje sztucznej inteligencji w sprawozdawczości finansowej: dlaczego nearshoring z udziałem człowieka jest bezpiecznym rozwiązaniem
Halucynacje sztucznej inteligencji w sprawozdawczości finansowej: dlaczego nearshoring z udziałem człowieka jest bezpiecznym rozwiązaniem
Przegląd
Sztuczna inteligencja z nowinki stała się koniecznością w działach finansowych w całej Europie. Tworzy komentarze, podsumowuje pulpity nawigacyjne, uzgadnia księgi rachunkowe i prognozuje przepływy pieniężne w ułamku czasu, jaki zajmowało to wcześniej. Jest jednak pewien haczyk, na który każdy dyrektor finansowy, kontroler i komitet audytu powinien zwrócić uwagę w 2026 roku: systemy sztucznej inteligencji tworzą rzeczy z pewnością siebie. A w sprawozdawczości finansowej, pewne tworzenie może kosztować znacznie więcej niż zaoszczędzony czas.
Te wymysły nazywane są „halucynacjami sztucznej inteligencji” i nie stanowią jedynie teoretycznego problemu. Stały się one określoną kategorią ryzyka w raportach regulacyjnych, powodem, dla którego firma z Wielkiej Czwórki musiała zwrócić pieniądze klientowi rządowemu, a według analiz branżowych przyczyniły się do miliardowych strat handlowych, których można było uniknąć na początku 2026 roku. Liderzy finansowi nie powinni już dłużej kwestionować, czy sztuczna inteligencja powinna być częścią procesu raportowania; ewidentnie tak, ale prawdziwe pytanie brzmi, jak uchwycić wydajność bez dziedziczenia ryzyka. Odpowiedzią, coraz bardziej udowodnioną, jest model z udziałem człowieka, dostarczany wewnętrznie lub za pośrednictwem partnerów finansowych z sektora nearshore. Oto dlaczego:
Czym właściwie jest halucynacja AI (i dlaczego sektor finansowy jest na nią wyjątkowo narażony)
Halucynacja sztucznej inteligencji (AI) ma miejsce, gdy model generatywny generuje dane, które są wiarygodne, dobrze napisane i całkowicie błędne. Model nie „wie”, że jest błędny. Został zaprojektowany, aby przewidzieć kolejne najprawdopodobniejsze słowo, a nie weryfikować fakty w odniesieniu do źródła prawdy. W ten sposób wymyśli cytat, błędnie odczyta dane, pomyli jeden okres sprawozdawczy z innym lub wyjaśni trend, który nie występuje w danych – wszystko to płynnym, profesjonalnym językiem, który brzmi dokładnie tak samo, jak prawidłowa odpowiedź.
Większość funkcji biznesowych toleruje niewielką niedokładność w wynikach AI. Księgowość i audyt nie. Pojedyncza, wyimaginowana wartość, która w ujęciu bezwzględnym wydaje się błaha, może być istotna w porównaniu z saldem konta lub progiem ujawnienia, i to właśnie tam zaczynają się szkody.
Ryzyko koncentruje się dokładnie w tych miejscach, w których można by oczekiwać największej użyteczności sztucznej inteligencji. Najbardziej ryzykowne zastosowania w sprawozdawczości finansowej to sekcje o dużej narracji, takie jak komentarze zarządu, przypisy i komunikaty o wynikach finansowych, właśnie dlatego, że to właśnie w tych obszarach recenzent najprawdopodobniej skupi się na projekcie sztucznej inteligencji i nie do końca go przeanalizuje. Im większą swobodę model ma w generowaniu tekstu swobodnego, tym większe prawdopodobieństwo, że będzie on odbiegał od danych liczbowych.
Istnieje druga, mniej oczywista pułapka. Duża część zaufania do sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach wynika z systemów „rozszerzonego wyszukiwania”, które pobierają dane z własnych dokumentów przed udzieleniem odpowiedzi. Teoretycznie model ten opiera się na faktach. W praktyce warstwa wyszukiwania jest słabym ogniwem. Benchmarki opublikowane w 2026 roku pokazują, że najlepszy model w połączeniu z perfekcyjnym wyszukiwaniem może osiągnąć około 89% dokładności w pytaniach finansowych, jednak ten sam model zawodzi w większości zapytań po uruchomieniu w realistycznym środowisku korporacyjnym. Innymi słowy, problem zazwyczaj nie leży w samym modelu, ale w wszystkim, co go otacza, dostarczając mu błędnego lub niepełnego kontekstu. Narzędzie, które wygląda na bezpieczne w wersji demonstracyjnej, może po cichu rozpaść się w porównaniu z rzeczywistym rejestrem.
Weryfikacja rzeczywistości w 2026 r.: organy regulacyjne obserwują
Jeśli ryzyko operacyjne nie było wystarczające, to otoczenie regulacyjne szybko nadrobiło zaległości.
W swoim corocznym Raporcie o Nadzorze Regulacyjnym za 2026 rok, opublikowanym w grudniu 2025 roku, FINRA dodała specjalną sekcję poświęconą generatywnej sztucznej inteligencji, która wyraźnie wskazuje halucynacje i uprzedzenia jako zagrożenia, które firmy muszą testować i kontrolować. Sygnalizuje to, na co będą zwracać uwagę egzaminatorzy, i stawia wyniki sztucznej inteligencji w centrum uwagi w kontekście zgodności z przepisami.
Lekcja ta mocno uderzyła również w świat usług profesjonalnych. W październiku 2025 roku jedna z firm z Wielkiej Czwórki przyznała się do wykorzystania sztucznej inteligencji generatywnej do sporządzenia raportu rządowego, który okazał się zawierać sfabrykowane cytaty, i zwróciła część opłaty. To właśnie powinni rozważyć liderzy w dziedzinie finansowania ryzyka: halucynacje sztucznej inteligencji nie są już ciekawostką chatbota. To zwrócona faktura, pozycja w raporcie regulatora i powtarzalny mechanizm awarii w samych firmach, które firmy zatrudniają właśnie po to, by mieć rację.
Następnie mamy unijną ustawę o sztucznej inteligencji (AI Act). Jej podstawowe obowiązki dotyczące systemów AI wysokiego ryzyka są powiązane z kamieniem milowym 2 sierpnia 2026 r. i chociaż proponowane opóźnienie mogłoby przesunąć niektóre obowiązki określone w Załączniku III dla samodzielnych systemów wysokiego ryzyka na koniec 2027 r., kierunek zmian jest ustalony, a skrupulatne zespoły finansowe planują je już teraz, zamiast obstawiać przedłużenie. Ustawa opiera się na zasadach, które powinny brzmieć znajomo dla każdego, kto przeprowadził audyt: nadzór ludzki, identyfikowalność, przejrzystość i rejestrowanie zdarzeń, a kary za najpoważniejsze naruszenia sięgają dziesiątek milionów euro lub procentu globalnego obrotu. Co kluczowe, ustawa ma zastosowanie do każdej organizacji, której wyniki AI mają wpływ na ludzi w UE, niezależnie od lokalizacji serwerów.
Przeczytaj te wymagania jeszcze raz, a nasuwa się pewien motyw przewodni. Przepisy nie nakazują porzucenia sztucznej inteligencji. Wymagają, aby wykwalifikowany człowiek odpowiadał za to, co sztuczna inteligencja wytworzy. To cała logika stojąca za modelem „człowiek w pętli” i dlatego model ten staje się domyślny, a nie czymś, co warto mieć.
Człowiek w pętli: bariera ochronna, która naprawdę działa
„Człowiek w pętli” oznacza osobę z prawdziwą wiedzą specjalistyczną, która weryfikuje, weryfikuje i zatwierdza dane wyjściowe AI, zanim staną się one częścią raportu, dokumentacji lub decyzji. Sztuczna inteligencja wykonuje ciężką pracę, taką jak pobieranie danych, tworzenie szkiców, sygnalizowanie anomalii, a człowiek robi to, czego model nie potrafi: weryfikuje dane wyjściowe z rzeczywistością i bierze za nie odpowiedzialność.
W całym przedsiębiorstwie, weryfikacja przez człowieka pozostaje podstawową kontrolą wrażliwych przepływów pracy, a wytyczne są spójne: im bardziej krytyczny przepływ pracy, tym silniejsza weryfikacja jest wymagana. W przypadku sprawozdawczości finansowej, praktyczna wersja tego rozwiązania wygląda na wyznaczenie konkretnego recenzenta, który sprawdzałby zgodność każdego opracowanego przez sztuczną inteligencję ujawnienia i komentarza z danymi źródłowymi, nie tylko pod kątem czytelności, ale także zgodności z księgą rachunkową.
Nie chodzi o spowolnienie sztucznej inteligencji. Chodzi o to, aby umieścić kontrolę dokładnie tam, gdzie koncentruje się ryzyko. Sztuczna inteligencja odpowiada za wolumen i szybkość. Ludzie odpowiadają za osąd, istotność i rozliczalność. Prawidłowy podział pozwoli zachować niemal całą wydajność, jednocześnie eliminując ryzyko awarii, którego regulatorzy, audytorzy i zarząd aktywnie poszukują.
Rodzi to jednak oczywisty problem praktyczny. Wykwalifikowani specjaliści finansowi, którzy potrafią wnikliwie i krytycznie analizować wyniki sztucznej inteligencji, są nieliczni i kosztowni, zwłaszcza w Europie Zachodniej. Utworzenie pełnego, wewnętrznego zespołu ds. weryfikacji, który będzie uzupełnieniem istniejącego zespołu, to dokładnie ten rodzaj kosztów, którego większość działów finansowych stara się uniknąć. W tym przypadku model dostarczania rozwiązań ma równie duże znaczenie, co sama kontrola.
Dlaczego nearshoring to inteligentny sposób na zapewnienie zaangażowania człowieka
Nearshoring oznacza przeniesienie pracy do partnera w pobliskim kraju, a nie do odległego, offshore. Dla firm europejskich oznacza to coraz częściej kraje bałtyckie i Europę Środkową: tę samą strefę czasową lub jej bliskie położenie, nakładającą się kulturę biznesową, dostosowanie do przepisów UE oraz dostęp do wykwalifikowanych specjalistów finansowych w cenie znacznie niższej niż w Europie Zachodniej.
To właśnie ta kombinacja sprawia, że nearshoring jest naturalnym rozwiązaniem dla modelu, w którym człowiek jest zaangażowany w proces.
Otrzymujesz ludzką warstwę bez zachodnioeuropejskiej ceny. Usługi finansowe i księgowe zlecane na zewnątrz w regionie bałtyckim zazwyczaj zaczynają się znacznie poniżej lokalnych stawek zachodnioeuropejskich; to samo zadanie, którego cena wynosi od 70 do 90 euro za godzinę u lokalnego księgowego w Holandii, zaczyna się od 42 euro Baltic AssistW przypadku nadzoru nad sztuczną inteligencją oznacza to, że można sobie pozwolić na warstwę przeglądu, obsługiwaną przez wykwalifikowane osoby, zamiast iść na łatwiznę, co naraża firmy na kłopoty lub odpowiedzialność prawną.
Zdobywasz ludzi, którzy rozumieją systemy i standardy. Halucynację może uchwycić tylko recenzent, który wie, jak powinna wyglądać prawidłowa odpowiedź. Zespoły finansowe nearshore, pracujące w wielu środowiskach ERP i branżach, rozwijają mechanizm rozpoznawania wzorców, który pozwala im dostrzec niepasującą liczbę, ponieważ wielokrotnie widziały już poprawną wersję.
Otrzymujesz wbudowane dostosowanie do regulacji i kultury. Partner nearshore w UE działa zgodnie z tymi samymi wymogami dotyczącymi ochrony danych i regulacji, co Ty, co ma ogromne znaczenie, gdy wchodzą w życie wymogi dotyczące śledzenia i nadzoru wynikające z ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act). Nakładanie się stref czasowych oznacza, że weryfikacja przez człowieka odbywa się w ciągu Twojego dnia roboczego, a nie w nocy, więc nic nie pozostaje niesprawdzone, gdy zbliża się termin.
Otrzymujesz ciągłość, z której tak naprawdę wynika dokładność. Wartość ludzkiego recenzenta rośnie, im dłużej pracuje on z Twoimi danymi. Dedykowany zespół nearshore, który stale pracuje nad Twoim kontem, poznaje Twój plan kont, rytm raportowania i typowe anomalie, a to właśnie ta pamięć instytucjonalna sprawia, że recenzja z odhaczonego pola staje się prawdziwym zabezpieczeniem.
Bezpieczny zakład w praktyce
Złóżmy te elementy w całość, a trudno zaprzeczyć tej logice. Sztuczna inteligencja nie zniknie z finansów; wzrost produktywności jest realny. Jednak pozostawiona bez nadzoru, generatywna sztuczna inteligencja w sprawozdawczości finansowej wprowadza kategorię błędów, które są szybkie, niezawodne, trudne do wykrycia i coraz bardziej regulowane. Rozwiązaniem nie jest odłączenie się od technologii ani zaprzestanie jej używania. Chodzi o zaangażowanie wykwalifikowanego człowieka.
Przeszkodą w osiągnięciu tego celu zawsze były koszty i możliwości. Nearshoring rozwiązuje oba te problemy. Zapewnia on warstwę eksperckiej kontroli, której skutecznie wymagają ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), FINRA i audytorzy, a to wszystko po kosztach, które sprawiają, że jest to wykonalne, biorąc pod uwagę strefę czasową, uwarunkowania kulturowe i regulacyjne, z którymi nie mogą się równać modele offshore.
At Baltic AssistTo model, który już realizujemy dla klientów z branży finansowej i księgowej w krajach nordyckich, DACH i Beneluksie: dedykowane zespoły finansowe z siedzibą w UE, pracujące na głównych platformach ERP i traktujące sztuczną inteligencję jako narzędzie do weryfikacji, a nie osobę decyzyjną, której można zaufać. Otrzymujesz szybkość automatyzacji i odpowiedzialność doświadczonego specjalisty stojącego za liczbami.
Jeśli halucynacja może spowodować konieczność ponownego rozliczenia, zwrotu opłaty lub zwrócenia uwagi organu regulacyjnego, połączenie takie nie jest luksusem, lecz środkiem bezpieczeństwa.
Mam pytanie?
Skontaktuj się z nami!
Baltic Assist zapewnia kompleksowe rozwiązania outsourcingowe, które pozwalają obniżyć koszty, zwiększyć wydajność i podejmować strategiczne decyzje w Twojej firmie.
