The Legal Base
On 29 October 2021, the law of the Ministry of Finance on using structured invoices was published. From 1 January 2022, the use of the KSeF system is optional, and the acceptance of a structured invoice requires the approval of the recipient of such invoices. The mandatory use of the system is planned to start in 2026 (from February 1, 2026 for entities whose sales value in the previous tax year exceeded PLN 200 million, for others from April 1, 2026).
Structured invoices will be prepared in XML format from the taxpayer's financial and accounting systems and sent to the KSeF system (National e-Invoice System) via API, which precisely describes how the taxpayer's system communicates with the Ministry of Finance database. Each invoice sent to KSeF will have a number identifying the document (with date and time). Assigning an identification number will confirm that the document has been issued and received by the recipient. It should also be remembered that the identification number is not the invoice number and cannot be identified with the invoice number within the meaning of the VAT Act.
Benefits for Tax Payers using Structured Invoices
- The invoices will be created in the database of the Ministry of Finance and will never be destroyed or lost.
As a result, there will be no need to issue duplicate invoices - Structured invoices will be issued according to a uniform template throughout the European Union so that the preparation of the file is simplified and will only require the addition of the legal requirements of the relevant country
- Settlements along with invoice posting in financial and accounting systems will become easier and standardized
- The KSeF database ensures that the invoice was received by the contractor
- The invoices' XML file format prevents software issues within companies
- Shortened VAT refund period
eGOV-KSeF Solution Architecture
As a standard, the solution enables integration with the KSeF system directly from the Employer's SAP ERP system or using a proxy server (provided by the Ordering Party).
- In the project mode, integration using the SAP PI/PO bus or SCPI or other intermediary systems is possible, e.g. Microsoft Biztalk
- Web Service or ABAP Proxy are used for communication between the SAP ERP/S4 system and intermediate systems
- The messages contain XML files compliant with the structure published by the Ministry of Finance. From the technological point of view, the connection between the calling system and the KSeF platform takes place using REST technology
The scope of exchanged messages includes:
- Sales invoices – from the SAP ERP/S4 system
- Purchase invoices – incoming to the SAP ERP/S4 system
- Official Receipt Certificates (UPO) confirmation messages
- General diagram of eGOV-KSeF integration with KSeF
The diagram of the eGOV-KSeF on the right shows the communication with the National e-Invoice System:
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Short text for the webinar introduction requested ...
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- max. 10 - 12 FAQs -
Was ist das Künstliche Intelligenz (KI) - einfach erklärt?
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Computerprogramme, die wie ein menschliches Gehirn lernen und Aufgaben lösen können. Durch das Erkennen von Mustern in großen Datenmengen werden selbstständig Entscheidungen getroffen und Prozesse automatisiert.
Warum ist Künstliche Intelligenz wichtig?
KI steigert die Effizienz, indem sie Routineaufgaben automatisiert und präzise Analysen ermöglicht. Unternehmen können so schneller Entscheidungen treffen, Innovationen vorantreiben und sich Wettbewerbsvorteile sichern.
Wie verändert Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt?
Sie übernimmt repetitive Tätigkeiten und schafft Raum für kreativere, anspruchsvollere Aufgaben. Gleichzeitig entstehen neue Berufsbilder rund um Datenanalyse, KI-Entwicklung und -Wartung.
Welche Künstliche Intelligenz ist die beste?
Die “beste” KI hängt vom Einsatzgebiet ab: Chatbots benötigen andere Technologien als Bilderkennungssysteme. Wichtig ist, dass eine KI-Lösung leistungsfähig, zuverlässig und auf die konkreten Anforderungen zugeschnitten ist.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
KI-Modelle nutzen Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann ein KI-System Vorhersagen treffen oder Aufgaben automatisieren.
Was Künstliche Intelligenz nicht kann?
KI ist hervorragend in der Datenverarbeitung, hat aber kein menschliches Bewusstsein und keine echten Emotionen. Kreative und empathische Fähigkeiten bleiben – zumindest vorerst – weiterhin dem Menschen vorbehalten.
Was ist der Unterschied zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning?
- KI ist der Oberbegriff für Technologien, die die menschliche Intelligenz nachahmen.
- Machine Learning oder Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen.
- Deep Learning ist eine spezielle Form von ML, bei der mehrschichtige neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster zu erkennen.
Welche Branchen setzen bereits erfolgreich KI ein und warum?
Vor allem die Industrie, das Gesundheitswesen, der Finanzsektor und der E-Commerce profitieren von KI. Sie optimiert Produktionsprozesse, ermöglicht präzisere Diagnosen, verbessert Risikoanalysen und steigert den Verkaufserfolg durch personalisierte Empfehlungen.
Wie wird eine KI programmiert?
Zunächst werden die Daten gesammelt und aufbereitet, dann wählen die Entwickler*innen geeignete Algorithmen und Modelle aus. Anschließend wird das System trainiert und getestet, bevor es produktiv eingesetzt wird.
Welche Rolle spielt KI in der Zukunft?
KI wird immer wichtiger, da sie Innovationen beschleunigt und Unternehmen in allen Branchen effizienter macht. Sie spielt eine Schlüsselrolle in Bereichen wie autonomes Fahren, medizinische Forschung oder Smart Cities übernimmt sie eine Schlüsselrolle.
Welche Möglichkeiten gibt es, KI-Strategien in Unternehmen zu entwickeln?
Unternehmen können Pilotprojekte starten, interne KI-Kompetenzen aufbauen oder spezialisierte Dienstleister hinzuziehen. Entscheidend für den Erfolg einer KI-Strategie ist dabei ein klarer Fahrplan mit definierten Zielen und messbaren Ergebnissen.