Zastosowanie sztucznej inteligencji (SI) w obszarze cen transferowych (TP) to temat coraz istotniejszy zarówno dla dużych korporacji, jak i średnich firm prowadzących rozbudowaną działalność transgraniczną. Dzięki dynamicznemu rozwojowi technologii cyfrowych możliwe staje się usprawnienie kluczowych procesów TP, w tym szczególnie analiz porównawczych, tworzenia dokumentacji oraz zarządzania ryzykiem podatkowym. W tym poradniku pokażę Ci, jak konkretne zastosowania SI mogą przynieść wymierne korzyści dla działu finansowego, podatkowego czy compliance.
Jak sztuczna inteligencja wspiera analizę porównawczą w cenach transferowych?
Analiza porównawcza to jeden z fundamentów prawidłowego określenia ceny transferowej zgodnie z zasadą ceny rynkowej. Do tej pory wymagała ona ręcznego przeszukiwania baz danych i mozolnego zestawiania wskaźników finansowych wielu podmiotów. SI może całkowicie odmienić ten proces.
Zastosowania:
- Automatyczna selekcja podmiotów porównywalnych: Algorytmy SI potrafią analizować setki tysięcy rekordów w bazach danych (np. Orbis, TP Catalyst, Amadeus), identyfikując firmy o zbliżonym profilu działalności, funkcjach, ryzykach oraz aktywach.
- Zestawienie danych finansowych i opisowych: SI uwzględnia nie tylko wskaźniki finansowe, ale również opisowe kryteria (np. charakter transakcji, miejsce prowadzenia działalności, struktura organizacyjna).
- Weryfikacja jakości danych: Automatyczne wykrywanie błędów, nieprawidłowości i niespójności pomiędzy źródłami (np. pomiędzy bazą danych a sprawozdaniem finansowym).
🔎 Przykład 1:
Spółka „TechLogix Sp. z o.o.” z Wrocławia przygotowuje analizę porównawczą dla usług IT świadczonych przez spółkę powiązaną z Czech. Dzięki wykorzystaniu SI udało się automatycznie wyselekcjonować 16 porównywalnych podmiotów z całej Europy, z czego 9 przeszło dalsze testy jakościowe. Cały proces trwał 3 godziny, zamiast typowych 5-7 dni roboczych.
Analiza i kontrola dokumentacji cen transferowych 📄
Dokumentacja TP często zawiera setki stron tekstu – opisów transakcji, analiz funkcjonalnych, danych finansowych, uzasadnień metod. SI może skutecznie wspomagać ich tworzenie i kontrolę.
Zastosowania:
- Spójność danych: Algorytmy automatycznie sprawdzają zgodność danych finansowych z dokumentami źródłowymi (np. fakturami, ERP).
- Identyfikacja ryzyk podatkowych: SI analizuje język dokumentu i wykrywa frazy sugerujące ryzyko (np. „brak wynagrodzenia”, „usługi pomocnicze bez rozliczenia kosztów”).
- Porównanie z benchmarkami: Możliwość zestawienia zapisów dokumentacji z danymi rynkowymi oraz automatyczna ocena zgodności z zasadą ceny rynkowej.
🔎 Przykład 2:
Grupa „GreenPlast S.A.” działająca w sektorze przetwórstwa tworzyw sztucznych wykorzystała SI do audytu dokumentacji TP dla swoich spółek w Niemczech i Polsce. W ciągu kilkunastu minut system wykrył rozbieżności pomiędzy zakładanym modelem rozliczeń usług a rzeczywistymi przepływami finansowymi. Dzięki temu firma uniknęła błędów mogących skutkować domiarem podatku.
Prognozowanie wyników i zarządzanie ryzykiem sporu ⚠️
Zastosowanie modeli predykcyjnych to jeden z najbardziej innowacyjnych obszarów w TP. SI może nie tylko analizować dane historyczne, ale też przewidywać potencjalne problemy w przyszłości.
Zastosowania:
- Wczesna identyfikacja odchyleń: SI może monitorować bieżące wyniki finansowe transakcji kontrolowanych i ostrzegać o odchyleniach od benchmarków.
- Ocena ryzyka sporu: Na podstawie danych z poprzednich kontroli i sporów, modele identyfikują cechy transakcji zwiększające prawdopodobieństwo zakwestionowania przez urząd skarbowy.
- Wskaźniki ryzyka dla całego portfela transakcji: Można opracować mapę ryzyk TP dla całej grupy kapitałowej.
Generatywna SI: automatyzacja dokumentów i komunikacji 🧠
Generatywna sztuczna inteligencja, czyli modele językowe takie jak GPT, mają ogromny potencjał w tworzeniu i edytowaniu dokumentacji TP.
Zastosowania:
- Automatyczne generowanie treści dokumentacji: Na podstawie danych z ERP, CRM czy faktur SI potrafi przygotować robocze wersje Local File, Master File, analiz funkcjonalnych czy opisów transakcji.
- Tłumaczenia dokumentów: SI z łatwością przetłumaczy dokumentację na inne języki, zachowując przy tym zgodność terminologiczną.
- Dodawanie metadanych: Możliwość wzbogacenia dokumentów o słowniki pojęć, linki do źródeł (np. OECD), wykresy i wizualizacje.
- Interaktywne sesje zbierania danych: SI może zadawać pytania kluczowym pracownikom i automatycznie uzupełniać dokumentację na podstawie ich odpowiedzi.
Podsumowanie: Czy warto wdrożyć SI w obszarze cen transferowych?
✔ TAK, jeśli:
- Twój dział TP analizuje duże zbiory danych i potrzebuje automatyzacji,
- Chcesz zwiększyć efektywność przygotowywania dokumentacji,
- Cenisz jakość, spójność i transparentność raportowania TP,
- Zależy Ci na ograniczeniu ryzyka podatkowego,
- Twoja organizacja uczestniczy w wielu transakcjach transgranicznych.
Nie oznacza to, że SI całkowicie zastąpi ludzi. Wręcz przeciwnie – stanowi wsparcie ekspertów, przyspieszając i usprawniając ich pracę. Dlatego już dziś warto rozważyć inwestycje w narzędzia SI lub przynajmniej analizę ich potencjału dla swojej organizacji.
Podstawa prawna:
- art. 11c ust. 1–5 – ustawa z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku dochodowym od osób prawnych
- art. 11t ust. 1–3 – ustawa z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku dochodowym od osób prawnych
- Rozdział I pkt 1.6 Wytycznych OECD w sprawie cen transferowych dla przedsiębiorstw wielonarodowych i administracji podatkowych
Tematy porad zawartych w poradniku:
- sztuczna inteligencja w cenach transferowych
- automatyzacja dokumentacji TP
- analiza porównawcza z użyciem AI
- ryzyko podatkowe transakcji kontrolowanych
- zastosowanie generatywnej SI w TP
Przydatne adresy:
- https://www.oecd.org/tax/transfer-pricing/
- https://www.podatki.gov.pl/ceny-transferowe/
- https://www.gov.pl/web/finanse/ceny-transferowe
- https://www.mf.gov.pl/