Dwie publikacje KPMG z 2026 roku – globalny raport „AI in Finance”, oparty na ankiecie przeprowadzonej wśród 1 013 liderów z 20 krajów, oraz „CFO Pulse”, obejmujący wnioski z badania 213 dyrektorów finansowych firm działających w Polsce – pokazują, że funkcja finansowa weszła w nową fazę transformacji cyfrowej. Aktywne wykorzystanie AI w finansach wzrosło globalnie z 30% do 75% organizacji w ciągu zaledwie dwóch lat, a w Polsce trzy czwarte dużych i średnich firm rozpoczęło wdrożenia tej technologii.
Jednocześnie oba raporty wskazują, że sama adopcja AI nie gwarantuje sukcesu. Przewagę budują organizacje, które potrafią skutecznie integrować AI z procesami w firmie. W Polsce główną barierą pozostaje brak spójnej strategii digitalizacji, podczas gdy globalnie największymi wyzwaniami są zarządzanie danymi i niedobór kompetencji. Na podstawie obu analiz można postawić tezę, że AI w finansach staje się przede wszystkim narzędziem wspierania decyzji biznesowych i budowania przewagi konkurencyjnej, a nie wyłącznie sposobem na redukcję kosztów.
Kluczowe wnioski z porównania raportów
AI jako silnik decyzji, nie redukcji kosztów
Jeszcze dwa lata temu kluczowym pytaniem było, czy AI jest w stanie dostarczyć wartość w funkcji finansowej. Dziś odpowiedź jest jednoznaczna. Zgodnie z globalnym raportem „AI in Finance 2026” aktywne wykorzystanie AI wzrosło z 30% do 75% organizacji, a 71% firm deklaruje osiągnięcie lub przekroczenie oczekiwanego zwrotu z inwestycji.
Coraz bardziej oczywiste staje się jednak, że najistotniejsza wartość AI nie powstaje w obszarze redukcji kosztów, ale w procesach wymagających analizy i osądu – organizacje osiągają największe korzyści w zakresie planowania, prognozowania oraz zarządzania ryzykiem. Co więcej, firmy wykorzystujące bardziej zaawansowane modele AI osiągają istotnie lepsze wyniki niż organizacje znajdujące się na wcześniejszych etapach wdrożeń.
Polskie badanie „CFO Pulse” pokazuje podobny kierunek, ale niższy poziom dojrzałości. Trzy czwarte dużych i średnich przedsiębiorstw rozpoczęło wdrożenia AI w funkcji finansowej, jednak tylko 8% wykorzystuje ją na szeroką skalę. Jednocześnie CFO najczęściej wskazują prognozowanie i analizę danych jako główne obszary zastosowań, mimo że największy potencjał do automatyzacji dostrzegają w procesach transakcyjnych, takich jak księgowość, fakturowanie czy obsługa płatności.
Ta rozbieżność nie jest przypadkowa. Automatyzacja procesów operacyjnych wymaga uporządkowanych danych, zintegrowanych systemów i wystandaryzowanych procesów. W efekcie wiele organizacji rozpoczyna transformację od analityki, która pozwala szybciej uzyskać wymierne korzyści biznesowe.
Najważniejsze korzyści z wykorzystania AI w funkcji finansowej:
Governance jako warunek skalowania
Jednym z kluczowych wniosków raportu globalnego jest centralna rola governance jako fundamentu skutecznego wykorzystania AI. Organizacje, które posiadają rozwinięte mechanizmy zarządzania, kontroli i audytu, osiągają nawet sześciokrotnie lepsze wyniki niż te, które takich zdolności jeszcze nie zbudowały. Jednocześnie mniej niż połowa firm deklaruje gotowość do nadzorowania i audytowania systemów AI, co pokazuje, że governance nie jest barierą dla wdrożeń, ale staje się nią na etapie skalowania.
W Polsce wyzwanie ma bardziej podstawowy charakter – 42% CFO wskazuje brak spójnej strategii digitalizacji jako główną przeszkodę dla modernizacji funkcji finansowej. Oznacza to, że firmy często rozpoczynają proces transformacji pomimo braku ram organizacyjnych, pozwalających przeprowadzić ją systemowo, a zatem – skutecznie.
Dane z raportu globalnego jednoznacznie przeczą przekonaniu, że governance spowalnia wdrożenia. W rzeczywistości to właśnie zaufanie – budowane poprzez kontrolę, nadzór człowieka i możliwość audytu – umożliwia przejście od etapu eksperymentów do skalowania i integracji sztucznej inteligencji ze strukturami firmy. Organizacje gotowe na audyt AI znacznie częściej raportują istotną poprawę wyników (np. 33% vs. 6% w redukcji błędów) oraz wyższy poziom pewności przy skalowaniu rozwiązań (42% vs. 14% firm).
Kluczowe znaczenie ma zdolność do dostarczania dowodów – poprzez mierzalne wyniki, ścieżki audytowe i wyjaśnialność (explainability) modeli. Gotowość do audytu jest silniejszym predyktorem wyników niż samo monitorowanie KPI, a governance napędza efektywność całego procesu.
Dane i kompetencje – dwa równoległe wyzwania
Zarówno globalne, jak i polskie wyniki wskazują, że dane pozostają najważniejszym fundamentem efektywnego działania AI. Globalnie 36% organizacji uznaje poprawę jakości danych za największą szansę na zwiększenie wartości generowanej przez sztuczną inteligencję. W Polsce jakość danych i integracja systemów należą do najczęściej wskazywanych barier transformacji funkcji finansowej.
Równolegle rośnie znaczenie kompetencji. Organizacje inwestują w rozwój umiejętności swoich zespołów, jednak znacznie rzadziej dostosowują profile stanowisk i strategie pozyskiwania talentów do nowych potrzeb. Tymczasem doświadczenia najbardziej zaawansowanych organizacji pokazują, że zapotrzebowanie na kompetencje analityczne, technologiczne i związane z zarządzaniem danymi będzie nadal rosło. W Polsce niedobór takich kompetencji stanowi barierę dla blisko jednej trzeciej organizacji, co pokazuje, że rozwój AI wymaga równoczesnych inwestycji zarówno w technologię, jak i w ludzi.
Od wdrożeń AI do modelu operacyjnego
Obydwa raporty prowadzą do wniosku, że organizacje osiągające największe korzyści nie traktują sztucznej inteligencji jako pojedynczego projektu technologicznego, lecz jako element modelu operacyjnego funkcji finansowej. Globalnie największe efekty osiągają firmy, które wykorzystują AI w procesach związanych z planowaniem, prognozowaniem i zarządzaniem ryzykiem oraz potrafią integrować rozwiązania w skali całej organizacji. W Polsce obserwujemy ten sam kierunek, choć większość firm znajduje się jeszcze na wcześniejszym etapie transformacji.
Kluczowym wyzwaniem nie jest już samo wdrożenie AI, lecz zdolność do przełożenia jej potencjału na trwałą wartość biznesową. Wymaga to połączenia trzech elementów: wysokiej jakości danych, skutecznego governance oraz odpowiednich kompetencji.
„Wyniki raportów globalnego i polskiego pokazują ten sam kierunek zmian: dyskusja nie dotyczy już tego, czy wdrażać AI, ale jak skutecznie wykorzystać ją do budowania wartości biznesowej. AI przestaje być technologią eksperymentalną i staje się integralnym elementem modelu operacyjnego funkcji finansowej.
Jednocześnie wyniki badań pokazują, że sama adopcja technologii nie gwarantuje sukcesu. Wzrost wykorzystania AI jest bardzo szybki, jednak tylko część organizacji osiąga rezultaty wyraźnie przekraczające oczekiwania. Liderzy nie wyróżniają się liczbą wdrożeń, tylko sposobem zastosowania AI – kierują ją tam, gdzie wspiera podejmowanie decyzji, budują wokół niej zaufanie poprzez odpowiedni governance, mierzą jej wpływ na wyniki biznesowe i rozwijają kompetencje zespołów, które potrafią przełożyć możliwości technologii na konkretne działania.
Największym wyzwaniem nie jest dziś dostęp do technologii, ale zdolność organizacji do jej skalowania. Wymaga to połączenia wysokiej jakości danych, skutecznego nadzoru oraz odpowiednich kompetencji. To właśnie te elementy decydują, czy wdrożenie AI pozostaje zbiorem rozproszonych inicjatyw, czy staje się źródłem trwałej przewagi decyzyjnej.
Polskie organizacje aktywnie wdrażają AI, ale często robią to szybciej, niż budują potrzebną do tego strategię i fundamenty organizacyjne. Dlatego o sukcesie transformacji finansów zdecyduje nie sama technologia, lecz zdolność liderów do konsekwentnego przekładania ambicji na konkretne, mierzalne efekty biznesowe.”
O raportach
„AI in Finance 2026”
Raport opiera się na badaniu ilościowym przeprowadzonym w marcu 2026 roku wśród 1 013 liderów finansów i obszarów powiązanych (C-level i wyższa kadra zarządzająca) z organizacji działających w 20 krajach i 13 sektorach gospodarki. Respondenci reprezentowali firmy o przychodach powyżej 250 mln USD (lub 500 mln USD w USA), co oznacza, że analiza koncentruje się na dojrzałych organizacjach o dużej skali działalności. Badanie obejmowało szeroki zakres zagadnień związanych z wykorzystaniem AI w finansach – od poziomu adopcji i uzyskiwanych rezultatów, przez governance i kontrolę, aż po dane i kompetencje.
Istotnym elementem metodologii było rozróżnienie między różnymi typami AI (AI klasyczne, generatywne i agentowe) oraz poziomami dojrzałości ich wdrożenia, co pozwoliło precyzyjnie przeanalizować zależność między zaawansowaniem technologii a osiąganymi wynikami.
„CFO Pulse. Technologia w finansach: automatyzacja i AI”
Czwarta publikacja z serii „CFO Pulse” – cyklu ukazującego punkt widzenia osób zarządzających finansami w firmach działających w Polsce. Został opracowany przez KPMG w Polsce na podstawie wyników ankiety przeprowadzonej metodą CATI w listopadzie 2025 roku. W badaniu uczestniczyło 213 respondentów, którzy w swoich organizacjach odpowiadali za funkcję finansową. W grupie dużych firm wszyscy uczestnicy badania pełnili funkcję dyrektora finansowego, natomiast wśród średnich organizacji dyrektorzy finansowi stanowili 38% respondentów, a główni księgowi 62%. Z próby wyłączono małe przedsiębiorstwa i podmioty zatrudniające mniej niż 10 pracowników.
Skontaktuj się z nami
Dowiedz się więcej, o tym w jaki sposób wiedza i technologia KPMG mogą pomóc Tobie i Twojej firmie.
Jak możemy pomóc?
Nasi eksperci
Newsletter
Chcesz otrzymywać najświeższe informacje biznesowe?
