Künstliche Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung. Experteninterviews auf explorativer Basis

Inhaltsverzeichnis

1 Problemstellung

2 Einordnung von KI im Kontext der Wirtschaftsprüfung

2.1 Künstliche Intelligenz – Begriffsklärung

2.2 Teilgebiete der KI

2.2.1 Maschinelles Lernen

2.2.2 Künstliche Neuronale Netze & Deep Learning

2.2.3 Expertensysteme

2.3 Mögliche Einsatzbereiche für KI in der Abschlussprüfung

2.3.1 Prüfungsplanung

2.3.2 Prüfungsdurchführung

2.3.3 Prüfungsabschluss

3 Forschungsdesign und Methodik

4 Ergebnisse aus den Experteninterviews

4.1 KI-Anwendungen in der Wirtschaftsprüfung (FF 1)

4.1.1 Aktuelle Einsatzgebiete von KI in der Abschlussprüfung

4.1.2 Zukünftige Einsatzgebiete von KI in der Abschlussprüfung

4.1.3 Auswirkungen der KI auf die Prüfungsmethodik

4.1.4 Nicht geeignete Prüfungsprozesse für den Einsatz von KI

4.2 KI-Methoden bei der Prüfungsbeurteilung (FF 2)

4.3 Herausforderungen für die Prüfungspraxis (FF 3)

4.3.1 Ausbildung

4.3.2 Rechtliche Rahmenbedingungen

4.3.3 Datenmenge & Datenqualität

4.4 Schlussbemerkung

5 Diskussion

6 Thesenförmige Zusammenfassung

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den aktuellen Stand und die zukünftigen Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Abschlussprüfung. Das primäre Ziel ist es, Einsatzbereiche, Methoden und Herausforderungen aus der Perspektive von Experten zu identifizieren, um Empfehlungen für den Berufsstand der Wirtschaftsprüfer abzuleiten.

• Grundlagen von KI, Maschinellem Lernen und Expertensystemen im Accounting
• Mögliche Einsatzgebiete in Prüfungsplanung, -durchführung und -abschluss
• Qualitative Analyse mittels explorativer Experteninterviews
• Herausforderungen in Bezug auf Ausbildung, Recht und Datenqualität
• Zukünftiges Potenzial für Prozessautomatisierung und Qualitätssteigerung

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Problemstellung: Dieses Kapitel erläutert die zunehmende Relevanz der Digitalisierung für den Berufsstand der Wirtschaftsprüfer und leitet die Relevanz von KI als zentrales Innovationsthema ab.

2 Einordnung von KI im Kontext der Wirtschaftsprüfung: Es werden die theoretischen Grundlagen von KI, ihre Teilgebiete sowie spezifische Anwendungsgebiete innerhalb der drei Prüfungsphasen dargestellt.

3 Forschungsdesign und Methodik: Der Autor beschreibt das qualitative Forschungsdesign mittels fünf explorativer Experteninterviews zur Beantwortung der Forschungsfragen.

4 Ergebnisse aus den Experteninterviews: Die Experten geben Auskunft über den aktuellen Status der KI-Implementierung, identifizieren künftige Anwendungsfelder und diskutieren zentrale Herausforderungen.

5 Diskussion: Dieses Kapitel vergleicht die gewonnenen empirischen Ergebnisse kritisch mit der vorhandenen Forschungsliteratur und zieht Schlussfolgerungen für die Prüfungspraxis.

6 Thesenförmige Zusammenfassung: Abschließend werden die zentralen Erkenntnisse der Arbeit in acht prägnanten Thesen zusammengefasst.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Wirtschaftsprüfung, Jahresabschlussprüfung, Maschinelles Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Expertensysteme, Datenqualität, Digitalisierung, Prozessautomatisierung, Prüfungsbeurteilung, Datenanalyse, Experteninterviews, Anhangprüfung, Risikobeurteilung, Abschlussprüfungspraxis

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Rahmen der Abschlussprüfung und der damit verbundenen Transformation des Berufsbildes des Wirtschaftsprüfers.

Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?

Die zentralen Felder umfassen die Definition von KI-Methoden wie Machine Learning und Deep Learning, deren praktische Einsatzmöglichkeiten in den verschiedenen Prüfungsstadien sowie die damit verbundenen methodischen und rechtlichen Anforderungen.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Ziel ist es, den aktuellen Stand und das zukünftige Potenzial von KI in der Abschlussprüfung durch Literaturrecherche und Expertenbefragungen zu identifizieren und daraus Empfehlungen für die Prüfungspraxis zu formulieren.

Welche wissenschaftliche Methode wird in dieser Arbeit verwendet?

Es wurde ein qualitativer Forschungsansatz gewählt, der auf einer Literaturanalyse sowie fünf explorativen Experteninterviews mit Vertretern aus Wirtschaftsprüfungsgesellschaften basiert.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische fundierte Einordnung von KI in der Wirtschaftsprüfung, eine detaillierte Auswertung der Experteninterviews zu KI-Anwendungen und Herausforderungen sowie eine anschließende Diskussion der Ergebnisse.

Was sind die charakteristischen Schlüsselwörter dieser Arbeit?

Zu den prägenden Begriffen zählen Künstliche Intelligenz, Abschlussprüfung, Maschinelles Lernen, Datenqualität und Prozessautomatisierung.

Warum wird betont, dass KI in der Abschlussprüfung aktuell "vereinzelt" eingesetzt wird?

Wie die Experteninterviews verdeutlichen, gibt es zwar für viele Phasen erste technologische Lösungsansätze, aber eine flächendeckende "Basistechnologie" stellt KI im Status quo noch nicht dar.

Welche Rolle spielt die Datenqualität nach Ansicht der Experten?

Die Qualität und Menge der Trainingsdaten wird als Schlüsselvariable eingestuft; sie ist entscheidend dafür, dass KI-Modelle nachvollziehbare und korrekte Ergebnisse liefern, ohne in Fehlbeurteilungen zu resultieren.

Warum kann KI das "Professional Judgement" des Prüfers (noch) nicht ersetzen?

Laut den Experten ist das menschliche Urteilsvermögen, insbesondere bei komplexen Sachverhalten, notwendigen Abwägungen und der Interpretation von Kontext, derzeit durch Algorithmen nicht vollständig abzubilden.