Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Controlling

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Ausgangslage

1.2 Ziele und Fragestellungen

1.3 Methodik und Vorgehensweise

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Definition

2.2 Merkmale Künstlicher Intelligenz

2.3 Machine Learning

3 Aufgaben, Prozesse und Organisation des Controllings

4 Künstliche Neuronale Netze

4.1 Grundlagen der KNN

4.2 Typische Aufgaben von KNN

4.3 Deep Learning

5 KI-Anwendungen und ihre Verwendungsmöglichkeiten für das Controlling

5.1 Maschine-zu-Maschine-Prozesse

5.2 Mensch-zu-Maschine-Prozesse

5.3 Big Data-Tools

5.4 Intelligente Automatisierung

5.5 Intelligente Entscheidungsunterstützung

5.5.1 Business Intelligence

5.5.2 Business Analytics

5.5.3 Planung / Forecasting

6 Künstliche Intelligenz im Controlling

6.1 Anwendung von KI auf die Prozesse des Controllings

6.1.1 Auswirkung auf Planung und Forecast

6.1.2 Ergebnisrechnung

6.1.3 Reporting

6.2 Auswirkungen auf die Controller

6.3 Chancen und Risiken von KI im Controlling

7 Schlussbetrachtung

7.1 Kritische Würdigung

7.2 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht den aktuellen wissenschaftlichen Stand zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Controlling. Das primäre Ziel ist es, die Auswirkungen dieser Technologien auf Controlling-Prozesse sowie das Anforderungsprofil von Controllern zu analysieren und Forschungsfragen zur Mehrwertschöpfung durch KI-gestützte Instrumente zu beantworten.

• Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Künstlichen Neuronalen Netzen
• KI-Anwendungsfelder wie Maschine-zu-Maschine-Prozesse und intelligente Entscheidungsunterstützung
• Transformation des Controllings durch Business Intelligence und Predictive Analytics
• Veränderte Rollenbilder des Controllers im digitalen Wandel (z. B. Business Partner)
• Kritische Analyse von Chancen und Risiken beim Einsatz von KI im Controlling

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz Künstlicher Intelligenz für das Controlling ein und definiert die zentralen Forschungsfragen sowie die methodische Vorgehensweise.

2 Theoretische Grundlagen: Hier werden der Begriff der Künstlichen Intelligenz, ihre Merkmale sowie die verschiedenen Lernverfahren des Machine Learnings theoretisch fundiert erarbeitet.

3 Aufgaben, Prozesse und Organisation des Controllings: Dieses Kapitel erläutert die originären Funktionen und die Organisation des Controllings als Basis für die spätere Untersuchung von KI-Einflüssen.

4 Künstliche Neuronale Netze: Es wird die Funktionsweise und Struktur Künstlicher Neuronaler Netze inklusive der Konzepte von Deep Learning dargestellt.

5 KI-Anwendungen und ihre Verwendungsmöglichkeiten für das Controlling: Hier werden technische Anwendungsmöglichkeiten wie Chatbots, Big Data-Tools und Business Intelligence in den Kontext des Controllings übertragen.

6 Künstliche Intelligenz im Controlling: Dieses Kernkapitel analysiert den konkreten Transfer von KI-Methoden auf Controlling-Prozesse wie Planung, Ergebnisrechnung und Reporting sowie die Folgen für Controller.

7 Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel bietet eine kritische Würdigung der Ergebnisse sowie einen Ausblick auf zukünftigen Forschungsbedarf.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Controlling, Machine Learning, Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Business Intelligence, Big Data, Predictive Analytics, Digitale Transformation, Controller-Profil, Prozessautomatisierung, Forecasting, Industrie 4.0, Datenqualität, Data Mining

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Bachelorarbeit behandelt die Nutzung und den Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf das Controlling in Unternehmen, insbesondere vor dem Hintergrund der digitalen Transformation.

Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?

Die Schwerpunkte liegen auf theoretischen Grundlagen der KI, spezifischen KI-Technologien wie KNN und Deep Learning sowie deren praktischer Anwendung in Controlling-Prozessen.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Ziel ist die Beantwortung der Frage, inwiefern KI das Controlling verändern kann, welchen Mehrwert sie schafft und welche Instrumente für bestimmte Aufgaben sinnvoll sind.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer umfangreichen Literaturanalyse wissenschaftlicher Publikationen, Studien und Fachbücher aus den Jahren 2016 bis 2020.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Einführung in KI-Methoden, die Darstellung von KI-Anwendungen im Controlling und die Analyse von Auswirkungen auf Prozesse und Mitarbeiter.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind unter anderem Controlling, Künstliche Intelligenz, Business Intelligence, Big Data, Machine Learning und der Wandel des Anforderungsprofils von Controllern.

Welche Bedeutung haben Chatbots für das Controlling?

Chatbots dienen der automatisierten Kommunikation und können das Management bei schnellen Abfragen zu aktuellen Ergebnissen oder Abweichungsanalysen unterstützen.

Wie verändert KI das Anforderungsprofil eines Controllers?

Die Rolle verschiebt sich von der reinen Datenaufbereitung hin zu einer beratenden Funktion als Business Partner, wobei technisches Verständnis, IT-Knowhow und analytische Fähigkeiten an Bedeutung gewinnen.

Was sind die größten Risiken beim Einsatz von KI im Controlling?

Die Risiken umfassen unter anderem die Gefahr von Fehlinterpretationen durch Anwender, Abhängigkeiten von Drittanbietern bei der Datenspeicherung und Sicherheitsrisiken im Bereich der Wirtschaftskriminalität.