Wykorzystanie sztucznej inteligencji w controllingu finansowym – szanse, zagrożenia i kierunki rozwoju
| dc.contributor.author | Kubik, Nikola | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-06T12:55:44Z | |
| dc.date.issued | 2026-03-20 | |
| dc.description.abstract | Praca dotyczy wykorzystania sztucznej inteligencji w controllingu finansowym oraz analizy jej szans, zagrożeń i kierunków dalszego rozwoju w przedsiębiorstwach działających w Polsce. Badania przeprowadzono w oparciu o przegląd literatury naukowej i raportów branżowych, ankietę internetową wśród 100 specjalistów finansów i controllingu oraz wywiad półustrukturyzowany z ekspertem-praktykiem, a uzyskane dane poddano analizie statystycznej i jakościowej. Wyniki wskazują, że AI jest najczęściej wykorzystywana w prognozowaniu, analizie odchyleń oraz automatyzacji raportowania i przyczynia się do skrócenia czasu przygotowania analiz oraz poprawy ich trafności. Respondenci postrzegają sztuczną inteligencję przede wszystkim jako narzędzie zwiększające efektywność pracy controllera, choć równocześnie dostrzegają ryzyka związane z jakością danych, ograniczoną wyjaśnialnością modeli oraz możliwością nadmiernego zaufania do wyników systemów. Badania potwierdzają, że AI nie zastępuje controllera, lecz zmienia charakter jego pracy w kierunku roli bardziej analitycznej i doradczej, a skuteczne wdrożenie wymaga odpowiedniego przygotowania danych, kompetencji zespołu oraz zachowania kontroli nad procesem decyzyjnym. | pl |
| dc.description.abstract | The thesis examines the use of artificial intelligence in financial controlling, focusing on its opportunities, risks and future development directions in companies operating in Poland. The research was based on a review of academic literature and industry reports, an online survey conducted among 100 finance and controlling professionals, and a semi-structured expert interview; the collected data were analyzed using statistical and qualitative methods. The results indicate that AI is most commonly applied in forecasting, variance analysis and reporting automation, contributing to reduced reporting time and improved analytical accuracy. Respondents perceive artificial intelligence primarily as a tool that enhances controller efficiency, while also recognizing risks related to data quality, limited model explainability and excessive reliance on automated outputs. The findings confirm that AI does not replace controllers but transforms their role towards more analytical and advisory responsibilities, and that effective implementation requires proper data governance, adequate competencies and maintained human oversight over decision-making processes. | en |
| dc.identifier.uri | https://repozytorium.wsb-nlu.edu.pl/handle/11199/10789 | |
| dc.language.iso | pl | |
| dc.rights | open access | |
| dc.subject | sztuczna inteligencja | pl |
| dc.subject | controlling finansowy | pl |
| dc.subject | prognozowanie | pl |
| dc.subject | automatyzacja raportowania | pl |
| dc.subject | analiza odchyleń | pl |
| dc.subject | badania ankietowe | pl |
| dc.subject | wywiad ekspercki | pl |
| dc.subject | artificial intelligence | en |
| dc.subject | financial controlling | en |
| dc.subject | forecasting | en |
| dc.subject | reporting automation | en |
| dc.subject | variance analysis | en |
| dc.subject | survey research | en |
| dc.subject | expert interview | en |
| dc.title | Wykorzystanie sztucznej inteligencji w controllingu finansowym – szanse, zagrożenia i kierunki rozwoju | pl |
| dc.title.alternative | The Application of Artificial Intelligence in Financial Controlling – Opportunities, Risks and Future Development Directions | en |
| dc.type | masterThesis |