Datenanalyse und Financial Forecast mit KI

Wie vorkonfiguriertes Prompting und RAG-Agenten das Rechnungswesen verändern

Lernen Sie die Grundlagen und Konzepte kennen, wie künstliche Intelligenz mit Unternehmensdaten arbeitet. Erleben Sie die neuen Möglichkeiten in der Datenanalyse und im Financial Forecasting mit Large Language Models (LLM) anhand praktischer Beispiele. Anwendungsfälle wie das Aufspüren von Dubletten, die Berechnung des Liquiditätsplans für die kommenden 12 Monate oder die Vorhersage von Zahlungseingängen werden zukünftig in Sekunden möglich sein. Vertiefen Sie Ihr Grundverständnis für die Funktionsweise und die wachsende Bedeutung von KI im Rechnungswesen.

In unserem Praxis-Seminar lernen Sie die Unterschiede zwischen der Verwendung von Chat-Bots am Einzelarbeitsplatz im Vergleich zum täglichen Arbeiten mit KI auf Ihren Unternehmensdaten unter Verwendung des RAG-Ansatzes kennen. Sie beherrschen praktische Anwendungsbeispiele in der Verwendung von Large Language Models für die Datenanalyse und den Financial Forecast und wissen um die Bedeutung für das Rechnungswesen. Sie haben ein Verständnis für die zukünftigen Möglichkeiten und die sich daraus ergebenden Wettbewerbsvorteile für Ihr Unternehmen.

Hintergrund

Damit Teams mittels Künstlicher Intelligenz optimal auf Unternehmensdaten zugreifen und diese nutzen können, gibt es das zentrale Konzept Retrieval Augmented Generation, kurz RAG. Vorkonfigurierte Prompts sorgen dafür, dass bei bestimmten Fragestellungen spezielle Funktionen aufgerufen werden, die die gewünschten Informationen aus vorgegebenen Quellen ermitteln. So müssen keine Daten in den Chat-Bot hochgeladen werden und die Gefahr der Halluzination wird minimiert. Dafür bedarf es der ständigen Befüllung eines "Data Lake", wie zum Beispiel durch die vollautomatische Verarbeitung aller Belege im Unternehmen mittels KI-Agenten.

Inhalte

• Grundlagen
  • Wie funktioniert eigentlich ein LLM wie ChatGPT?
  • Was haben neuronale Netze mit mir zu tun?
  • Was ist ein „Generatives Sprachmodell“?
  • Wie funktioniert „Retrieval Augmented Generation“?
  • Was ist ein „Data Lake“?
• Anwendungsbeispiele
  • Das Seminar-Tool „Jaicob“
  • Belegverarbeitung durch KI-Agenten
  • Datenanalyse mit LLM
  • Rolling Forecast Beispiel aus der Praxis
  • Financial Forecast mit LLM
• Ausblick
  • Bedeutung von KI für die Belegbuchhaltung
  • Möglichkeiten der KI für Wirtschaftsprüfer
  • Unternehmenssteuerung und agile Budgetierung mit KI
  • Bedeutung von KI für die Wirtschaft
• Fragestellungen
  • Rechtliche Aspekte
  • Technische Aspekte
  • Plattformen und Tools
  • Literaturempfehlungen
  • Fragen der Seminarteilnehmer:innen

Zielgruppe

Dieses Praxis-Seminar richtet sich an Manager, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und alle Interessierten, die sich über die strategische Bedeutung des Einsatzes von Large Language Models für die Datenanalyse und den Financial Forecast informieren möchten. Durch einen tiefen Einblick in die Technologie gibt diese Veranstaltung einen detaillierten Aufschluss über die Chancen von KI für das Rechnungswesen der Zukunft.

Voraussetzungen

Grundlegende Vorkenntnisse zur KI

Ergänzende Hinweise

Beginn Seminar: 09:00 Uhr
Ende Seminar: 12:30 Uhr

Dauer: 0,5 Tage

Unterlagen: Für alle Seminartermine stehen die Unterlagen ab 48 Std. vor dem Seminarbeginn in „MyEndriss“ zum Download zur Verfügung.