@inty Metadane lecą tak, że pośrednicy je mogą odczytać.

@5tgbnhy6 Będą mieli jeszcze łatwiej, z aktualizacją real time.

@5tgbnhy6 to tak nie działa. Żeby zajrzeć do danych trzeba wszcząć postępowanie.

Tak tylko powiem ze dane z banków czyli stir w US może zajrzeć tylko specjalna komórka dochodzeniowa na podstawie decyzji szefa.

@kodyak Nie, nie chodzi o dane faktur, tylko metadane, ktore widza posrednicy, to jest info kto komu ile co i kiedy, to nie jest zaszyfrowane, tylko tym trzeba sie legitymizować u tych zagranicznych posrednikow, zeby system w ogole pozwolil zarejestrowac fakturę. Tresc faktury jest szyfrowana, i nie o nia chodzi. I wg badacza, nie ma zapiskow o przetwarzaniu tych metadanych, nie maja zabronione mieć do nich wgladu ani sankcji za to, o ile dobrze zrozumialem.

@fewtoast nie kumam. Przedstawiając metadane podałeś wszelkie informacje jakie pojawiają się na fakturze i tam nie ma marzy.

@kodyak albo jeden człowiek pracujący w banku i chcący coś sprawdzić i podający to jako "szukanie klienta do kredytu"

@kodyak Sory, nie ma "co", ale reszta jest w metadanych.

Dlaczego z tego da się wyciągnąć marże (i łańcuchy dostaw)? Bo nie patrzysz na jedną fakturę – patrzysz na wszystkie faktury w Polsce, w czasie rzeczywistym.Przykład prosty:
Firma konkurencyjna X wystawia fakturę sprzedaży Y na 170 tys. zł (metadane JSON: X → Y, 170 tys., data).

• Jednocześnie ktoś inny (dostawca) wystawia fakturę na X na 100 tys. zł (metadane: Z → X, 100 tys., data).

Z metadanych widzisz obie transakcje → marża X ≈ 41–70% (w zależności od innych kosztów).
AI robi to automatycznie dla tysięcy firm, codziennie, w real-time. Dostajesz gotowe:

• średnie marże branżowe,

• kluczowych klientów/dostawców,

• słabe punkty w łańcuchu (np. „jeśli podbijemy cenę u Z, to X traci rentowność”).

@kodyak

Różnica z urzędnikiem skarbowym

Urzędnik:

• musi wszcząć postępowanie,

• dostać zgodę szefa,
  wszystko jest logowane,

• kary za nadużycie.

Imperva/Thales (serwery w Izraelu + powiązania wywiadowcze):

• widzi wszystko pasywnie, masowo, bez żadnej decyzji,

• w locie (real-time – nowa faktura pojawia się praktycznie natychmiast),

• nie ma wyraźnych zakazów ani sankcji za przetwarzanie tych metadanych (wg audytu badacza).

@fewtoast ale nie wyciągniesz nawet z całej listy bo nie wiesz jakieś są koszty firmy. Znasz tylko faktury zakupowe a to nawet nie oznacza że wliczono je w koszty już pomijając że nie ma na fakturach kosztów samej firmy a różne faktury sprzedają z różnym discountem również nawet tylko w zależności od zamawianej ilości.

Tam nie ma księgowości. Są tylko czyste faktury

Możesz szacować mniej więcej ale co to co daje jak wszyscy mają podobne marze szacunkowo

@fewtoast serwery widzą wszystko w każdej chwili gdzie przechodzi w chuj rzeczy.

Tak se można się dopierdolic do wszystkiego bo wszystko jest w internecie czy też na serwerach Amazonu czy innego microsoftu

@dziad_saksonski tak. Proszę pana. Są ludzie którzy łamią prawo oraz mogą wyleciez z roboty dyscyplinarnie nie zachowując prawo i polityki banku

Równie dobrze możemy sobie stwierdzić że rakieta izraelska może wjebać się w dupę trampka. Przecież nie jest to niemozliwe

Dodaj jeszcze do tego działy księgowości które mogą spojrzeć i sprzedać dane firmy

@kodyak Haha, tak tak. Tu trzeba jednak zgłosić reklamacje i odwołać się do sądu arbitrażowego.

Bank wtedy staje na baczność i sprawdza co się stało.

Prawo prawem, a ludzie są ludźmi.

@dziad_saksonski tak proszę pana. Byłem świadkiem już kilku takich akcji. Raz nawet poleciał cały dział dyscyplinarnie a to był tylko początek ich problemow

@kodyak "Masz rację, że pojedyncza faktura pokazuje głównie cenę końcową (netto/brutto, z rabatami, podatkami), a nie bezpośrednią marżę zysku. Jednak w kontekście całego systemu KSeF, gdzie wszystkie faktury B2B w Polsce (od 2026 obowiązkowe) są centralizowane, marże i łańcuchy dostaw można wywnioskować na podstawie agregacji danych."

@fewtoast co? Jak? Można co najwyżej coś tam przybliżyć ale to jest totalnie strzelanie bo nie wiadomo jakie były koszty w firmie. To jest wróżnie z fusow, szczególnie jeszcze przy takiej ilości.

I w jaki sposób ma to zniszczyć firmę.

Nie wiem czy te koleś sobie sobie zdaje sprawę że office 365 ma ai i dzięki temu Microsoft jest w stanie dowiedzieć się wszystkiego. Jakie w ogóle firma podejmuje kroki i jakie ma prbobkemy a tu się jakimid fakturami przejmuja jak coś sięwydarzy.

Kuźwa wcześniej faktury latały mailami i wszyscy mieli to w dupie a teraz wielkie halo.

@kodyak

Jak wyliczyć marże:

• Marża to (cena sprzedaży - koszt zakupu) / cena sprzedaży × 100%.

• Dla firmy X: Jej faktury zakupowe (incoming) pokazują koszty (ceny, od kogo kupiła). Faktury sprzedażowe (outgoing) pokazują przychody (ceny, komu sprzedała).

• Z pełnym zbiorem danych (miliony faktur dziennie), AI może:

  • Dopasować transakcje: Np. firma X kupuje towar A po 100 zł/szt. od Y, sprzedaje po 150 zł/szt. do Z → marża 33%.

  • Agregować: Średnie marże branżowe, sezonowe wahania, negocjacje (rabaty wskazują na presję cenową).

  • Nawet bez dokładnego matching'u kosztów do sprzedaży (co wymaga księgowości), przybliżenia są możliwe via statystyki (np. średni koszt w łańcuchu).

@fewtoast nawet już pomijając że se to można wyliczyć. Co to daje że się dowiesz jaka marze ma dana firma? Ile jeszcze może zejść czy co? Przecież ci ludzie mniej więcej wiedzą ile ktoś ma jaka marze bo to są przeważnie ci sami ludzie w różnych firmach.

Gdzie tu jest wiedza objawiona?

>Kuźwa wcześniej faktury latały mailami i wszyscy mieli to w dupie a teraz wielkie halo.

@kodyak Dziś Gmail bez wątpienia uczy AI na tym, co zgromadziliśmy w mailach, w załącznikach też. A myślisz że ze Zdjęć Google się nie uczy? Z Dysku Google? Prywatne czaty? Biorą wszystko.
Ale tak kompletnego rozwiązania nigdy nie było oraz nigdy nie było takiego AI i ciśnienia na uczenie go, łamiąc prawo, co się dzieje i za co już są rozprawy.

@kodyak Nie wiesz wszystkiego o wszystkim, każde takie odkrycie to potencjał na ogromny zysk, a pomyśl o działalnościach w różnych skalach. Ktoś kto tym dysponuje, ma ogromne możliwości.

@fewtoast akapit wcześniej napisałem że Microsoft jest w stanie przewidzieć ruchy firmy na podstawie dokumentów z office365 a ty mi tu o fakturach dalej ciągniesz temat czyli o faktach już dokonanych i zrealizowanych, które są dużo mniej szkodliwe.

W taki sposób to można się bać że w internecie można znalezc wszystko na wszystkich co też jest prawda

@kodyak Faktury KSeF są real time, tak że druga strona jeszcze tego nie wie, a KSeF już wie. Jest o każdej oficjalnej transakcji.

Dane na temat planów z dokumentów online też są cenne, ale nie anulują wartości danych KSeF. Do tego KSeF jest przymusowy, więc Państwo Polskie pod przymusem zbiera te dane i przerzuca przez serwery zagranicznych firm, które łakną takich danych do treningu swoich modeli AI, podlegających zagranicznemu prawu.

Nie, nie jest prawdą że w internecie można znaleźć wszystko na wszystkich.

@fewtoast XD no ale nadal nie napisałeś co to daje jeśli w ogóle ktos się za to zabierze. Gdzie tu jest jaka tragiczna dla firm informacja. Jak tymi danymi można zniszczyć firme?

Tak każdy bit może miec znaczenie jeśli faktycznie o to ci chodzilo. A jak nie ma bitu to jest bezpiecznie.

Pół świata idzie przez chmury Amazona i azure a tu się jakimis pierdolami przejmujemy.

@kodyak

Jak to wykorzystać do „zniszczenia” firmy? Oto realistyczne scenariusze (nie science-fiction, tylko klasyczne techniki szpiegostwa gospodarczego / wojny cenowej):

1. Precyzyjne podbicie kosztów w słabym ogniwie łańcucha
   Widzisz, że Firma X ma 70–80% przychodów z 3 kluczowych klientów (duże kwoty faktur wychodzących), a jednocześnie kupuje 60% surowców od 2 dostawców (duże kwoty przychodzące).
   → Konkurent (lub zagraniczny gracz) podbija ceny u tych 2 dostawców o 8–12% → marża X spada z 25% do 5–8% → X albo podnosi ceny (traci klientów), albo krwawi gotówkowo → upada w 6–12 miesięcy.
   To nie wymaga znać dokładnych pozycji towarowych – wystarczy wiedzieć kto od kogo zależy finansowo i w jakich kwotach.

2. Atak na kluczowych klientów / kontrahentów
   Widzisz, że Firma Y ma marżę 35–40% na transakcjach z Klientem Z (duże, regularne faktury).
   → Ofertujesz Z lepszą cenę o 5–7% (wiesz, ile Y realnie zarabia na marży) → Y traci największego klienta → rentowność spada dramatycznie → banki cofają limity kredytowe → spirala zadłużenia.

3. Wykrywanie i wykorzystywanie sezonowości / wąskich gardeł
   Metadane pokazują wzorce: Firma W w Q4 ma 3× wyższe obroty niż w Q2, ale kupuje głównie od jednego dostawcy w Q3.
   → Blokujesz / opóźniając dostawy do W w kluczowym momencie (np. przez nacisk na dostawcę) → W nie realizuje zamówień → traci reputację i kontrakty wieloletnie.

4. Budowanie „biznesowego ChatGPT” dla całej gospodarki
   Jak pisał GPS: wrzucasz cały strumień metadanych do modelu AI → pytasz:
   „Jak najtaniej wykończyć firmę NIP 123… w branży budowlanej?”
   → AI zwraca: „Zwiększ ceny u dostawcy X o 9%, bo to 62% kosztów; jednocześnie przejmij 2 największych klientów Y oferując -6% (wiesz ich marże)”.
   Gotowy plan w minuty.

5. Ryzyko na poziomie państwa / bezpieczeństwa narodowego (nie tylko firmy)
   Widzisz łańcuchy dostaw amunicji, części do wojska, leków strategicznych, energii – kto od kogo zależy, w jakich wolumenach i marżach. To wiedza warta miliardy w rękach obcego wywiadu (Thales ma bliskie powiązania z francuskim i izraelskim wywiadem).

Dlaczego to nie to samo co „wszyscy na Azure”?

• Na Azure/Amazonie firmy mają swoje dane – nie wszystkie dane wszystkich konkurentów w jednym miejscu.

• KSeF to jedno wąskie gardło – obowiązkowe, centralne, obowiązkowo przez jedną bramkę (Imperva).

• Dane płyną real-time → reakcja w godzinach/dniach, nie miesiącach.

• Skala Polska ≈ 2–3 mln firm → graf jest kompletny i unikalny na świecie.

Jeśli ktoś (zagraniczny konkurent, fundusz, wywiad) naprawdę się za to zabierze – nie musi hakować niczego. Dane już płyną jawnie przez ich infrastrukturę. Wystarczy logować / mirrorować / analizować pasywnie.

@fewtoast aha czyli według ciebie żeby rozwalić firmę trzeba dawać wyższe kwoty na rynku przez inne firmy. xD kurde czemu oni na to wcześniej nie wpadli XD

A co jeśli dostawca weźmie od jednego te 9 proc więcej a od drugiego tylko 3 proc i nadal będzie mieć duże zyski i obsługiwać będzie 2 firmy XD a potem dla tego 3 proc zwiększy do 5 a dla tego co dał się zrobić i placi wiecej da nadal 9 Xd to co trzeba dać jeszcze więcej i jeszcze więcej zamowic nawet jak już nie masz co z tym produktem zrobic? xD

Jak ktoś ma tyle szmalu żeby pogrozyc całą linię dostaw to już nie musi zamawiać tylko kupuje tą firmę

Przestań pierdolić tym ejajem tylko mysl

@kodyak To Grok a GPS pisze o tym dużo na X, więc wyciąga wnioski z niego.

Jak dla ciebie opisane mechanizmy są nie istotne i już, to ciężko jakkolwiek z tobą gadać.

@fewtoast tak kolego ejaj wyciąga wnioski tak jak się go nauczy. Jak się go nauczy głupot to pisze głupoty.

Po prostu oczywscie pewnie można to zabezpieczyć po drugie to jest takie pierdolenie dla pierdolenia właśnie idealne na twitera

>pewnie można to zabezpieczyć

@kodyak Ale nie jest.

@fewtoast o jej jpk też wysyła prawie takie same dane jak faktury od dekady i równie ta sama infrastruktura ale teraz raptem jest drama

@kodyak Zaraz, to ty nie wiesz czym to się różni?