Entwicklung eines Maßnahmenplans für den Einsatz generativer KI in der Abschlussprüfung zur Steigerung der Effektivität unter der Nebenbedingung der Effizienz

Inhaltsverzeichnis

• Inhaltsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• 1 Einführung und Gang der Untersuchung
• 2 Theoretische Grundlagen und Hinführung zur Forschungsfrage
  • 2.1 Begriffsbestimmungen
  • 2.2 Funktionsweise von generativer KI
  • 2.3 Anwendungsvoraussetzungen in der Abschlussprüfung
  • 2.4 Forschungsfrage
  • 2.5 Methodisches Vorgehen
• 3 Kriteriengeleitete Beurteilung des Einsatzes generativer KI in der Abschlussprüfung
  • 3.1 Kriterium Effektivität: Steigerung der Prüfungssicherheit
    • 3.1.1 Anwendbarkeit
    • 3.1.2 Quantitative Erhöhung des Prüfungsumfangs
    • 3.1.3 Qualitative Verbesserung der Prüfungssicherheit
    • 3.1.4 Rechtskonformität
    • 3.1.5 Evaluation des Effektivitätskriteriums
  • 3.2 Kriterium Effizienz: Optimierung des Prüfungsprozesses
    • 3.2.1 Finanzierbarkeit
    • 3.2.2 Zweckmäßigkeit
    • 3.2.3 Wirtschaftlichkeit
    • 3.2.4 Evaluation des Effizienzkriteriums
  • 3.3 Kriterium Qualitäts- und Risikomanagement: Überwachung der KI
    • 3.3.1 Überwachung der Systemzuverlässigkeit und Datenqualität
    • 3.3.2 Überwachung der Effizienz
    • 3.3.3 Evaluation des Überwachungskriteriums
• 4 Kritische Würdigung der Untersuchungsergebnisse
  • 4.1 Auswirkungen auf die Prüfungspraxis
  • 4.2 Chancen
  • 4.3 Risiken
  • 4.4 Limitationen
• 5 Maßnahmenplan zur Implementierung generativer KI in der Abschlussprüfung
  • 5.1 Vorbemerkungen
    • 5.1.1 Gegenstand und Anwendungsbereich
    • 5.1.2 Bedeutung des Maßnahmenplans zur Implementierung generativer KI in der Abschlussprüfung im Rahmen des Qualitätsmanagements
  • 5.2 Zielsetzung des Einsatzes von KI
  • 5.3 Anforderungen an die Wirtschaftsprüferpraxen
    • 5.3.1 Beachtung der allgemeinen Berufspflichten
    • 5.3.2 Beachtung sonstiger gesetzlicher Vorschriften
    • 5.3.3 Verantwortlichkeiten
    • 5.3.4 Festlegung von Kriterien
    • 5.3.5 Praxisinternes Ressourcen- und Projektmanagement
    • 5.3.6 Nachschau- und Verbesserungsprozess
  • 5.4 Zusammenfassende Checkliste
• 6 Systematisierung und Ausblick
• Literaturverzeichnis
• Rechtsquellenverzeichnis
• Anhangsverzeichnis
• Anhang

Zielsetzung & Themen

Diese Masterarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Maßnahmenplans für Wirtschaftsprüfer, um den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) im Abschlussprüfungsprozess zu optimieren. Das übergeordnete Ziel ist es, die Effektivität der Prüfungstätigkeit unter gleichzeitiger Berücksichtigung der Effizienz zu steigern.

• Einsatzmöglichkeiten generativer KI in der Abschlussprüfung
• Kriterien für Effektivität (Prüfungssicherheit) und Effizienz (Prüfungsoptimierung)
• Rechtliche und regulatorische Anforderungen an den KI-Einsatz
• Qualitäts- und Risikomanagement bei der Verwendung von KI
• Entwicklung eines praxisorientierten Maßnahmenplans zur KI-Implementierung
• Auswirkungen auf die Prüfungspraxis und das Berufsbild des Wirtschaftsprüfers

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einführung und Gang der Untersuchung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der generativen KI in der Abschlussprüfung ein, beleuchtet das dynamische Wirtschaftsumfeld und stellt die Forschungsfrage zur Steigerung von Effektivität und Effizienz durch KI-Einsatz vor.

2 Theoretische Grundlagen und Hinführung zur Forschungsfrage: Hier werden zentrale Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Generative KI definiert, deren Funktionsweise erläutert und die spezifische Forschungsfrage der Arbeit abgeleitet.

3 Kriteriengeleitete Beurteilung des Einsatzes generativer KI in der Abschlussprüfung: Dieses Hauptkapitel bewertet den Einsatz generativer KI anhand der Kriterien Effektivität (Steigerung der Prüfungssicherheit), Effizienz (Optimierung des Prüfungsprozesses) sowie Qualitäts- und Risikomanagement, wobei Anwendbarkeit, Finanzierbarkeit und Überwachung im Detail analysiert werden.

4 Kritische Würdigung der Untersuchungsergebnisse: Die hier vorgenommene kritische Betrachtung fasst die Auswirkungen generativer KI auf die Prüfungspraxis zusammen, identifiziert Chancen und Risiken und erörtert die Limitationen der bisherigen Untersuchungsergebnisse.

5 Maßnahmenplan zur Implementierung generativer KI in der Abschlussprüfung: Dieses Kapitel präsentiert einen praxisorientierten Maßnahmenplan zur Implementierung generativer KI, der konkrete Anforderungen an Wirtschaftsprüferpraxen, wie die Beachtung von Berufspflichten und die Festlegung von Kriterien, umfasst.

6 Systematisierung und Ausblick: Das Fazit der Arbeit fasst die Ergebnisse zusammen, beantwortet die Forschungsfrage und betont die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Anpassung der Regulatorik angesichts der rasanten technischen Entwicklung.

Schlüsselwörter

Generative KI, Künstliche Intelligenz, Abschlussprüfung, Effektivität, Effizienz, Prüfungssicherheit, Qualitätsmanagement, Risikomanagement, Maßnahmenplan, Wirtschaftsprüfer, Maschinelles Lernen, Large Language Models, EU AI Act, Datenschutz, Urheberrecht.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Maßnahmenplans für Wirtschaftsprüfer zur Implementierung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in der Abschlussprüfung, mit dem Ziel, die Effektivität und Effizienz dieser Prozesse zu steigern.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themenfelder sind die Definition und Funktionsweise generativer KI, ihre Anwendungsvoraussetzungen in der Abschlussprüfung, die Beurteilung nach Effektivitäts-, Effizienz- und Qualitätskriterien sowie die Erstellung eines praktischen Maßnahmenplans.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Die primäre Forschungsfrage lautet: „Welche Maßnahmen sollten Wirtschaftsprüfer ergreifen, um mithilfe des Einsatzes generativer KI die Effektivität unter der Nebenbedingung der Effizienz im Abschlussprüfungsprozess zu steigern?“

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Masterarbeit verwendet eine empirisch-positivistische Methodik, um auf Basis betriebswirtschaftlicher Theorien und Fachliteratur Kriterien zur Beurteilung des KI-Einsatzes zu entwickeln und Messindikatoren zu erarbeiten.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil behandelt die kriteriengeleitete Beurteilung des Einsatzes generativer KI hinsichtlich Effektivität, Effizienz und Qualitäts- und Risikomanagement, eine kritische Würdigung der Untersuchungsergebnisse sowie die Vorstellung eines detaillierten Maßnahmenplans.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Charakterisierende Schlüsselwörter sind: Generative KI, Abschlussprüfung, Effektivität, Effizienz, Prüfungssicherheit, Qualitätsmanagement, Risikomanagement, Maßnahmenplan, Wirtschaftsprüfer, Maschinelles Lernen.

Inwiefern beeinflusst der EU AI Act den Einsatz von generativer KI in der Abschlussprüfung?

Der EU AI Act, als weltweit erstes Gesetz zur Regulierung Künstlicher Intelligenz, tritt am 1. August 2024 in Kraft und hat unmittelbare Rechtswirkung in Deutschland. Er klassifiziert KI-Systeme nach Risikokategorien und legt Anforderungen fest, die Abschlussprüfer als Anbieter oder Betreiber von KI-Systemen beachten müssen, insbesondere bezüglich Kompetenz, Dokumentation und verbotener Praktiken.

Welche Herausforderungen birgt die "Blackbox-Problematik" generativer KI für die Prüfungspraxis?

Die "Blackbox-Problematik" beschreibt, dass die Entscheidungsfindung einer KI für den Prüfer nicht immer vollständig nachvollziehbar ist. Dies birgt Risiken für die Prüfungsqualität, da KI-generierte Inhalte sachlich inkorrekt sein oder den Inhalt von Ursprungsdokumenten verfremden können, was eine erhöhte Wachsamkeit und Überprüfung durch den menschlichen Prüfer erfordert, um Haftungsrisiken zu vermeiden.

Welche Rolle spielen Effektivität und Effizienz bei der Bewertung des KI-Einsatzes?

Effektivität bezieht sich auf die Steigerung der Prüfungsqualität und damit der Prüfungssicherheit durch den Einsatz von KI. Effizienz hingegen konzentriert sich auf die Optimierung des Prüfungsprozesses, etwa durch Zeitersparnis und Kostenreduktion. Die Arbeit untersucht, wie diese beiden Kriterien im Spannungsfeld der Implementierung von generativer KI im Auditprozess berücksichtigt werden können.

Warum ist die Berücksichtigung von Urheber- und Datenschutzrecht beim Einsatz von generativer KI in der Abschlussprüfung besonders wichtig?

Die Implementierung generativer KI erfordert die genaue Beachtung des Urheberrechts, insbesondere hinsichtlich der Verwendung von Trainingsdaten und KI-generierten Inhalten. Zudem müssen nationale und europäische Datenschutzvorschriften wie die DSGVO eingehalten werden, da häufig sensible Mandantendaten verarbeitet werden, was spezifische technische und organisatorische Maßnahmen erfordert.