Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema künstliche Intelligenz (KI) im Controlling.
Das Ziel dieser Hausarbeit wird es sein, anhand einiger Praxisbeispiele, die vorhandenen Entwicklungen genauer zu betrachten, zu erläutern und zu erörtern, wie sich das Controlling dementsprechend verändern könnte. Zuerst wird jedoch ein Überblick über die KI im Allgemeinen dargestellt. Darin geht es um die Entstehung der KI und wie sie sich im Laufe der Zeit durch den technologischen Fortschritt entwickelt hat.
Es werden die Möglichkeiten der KI für die Bereiche Reporting, Planung & Forecast, sowie Produktivität und Effizienz des Controllings kurz dargestellt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Definition
- Basisinformationen der Künstlichen Intelligenz
- Geschichte & Forschungsstand
- Ausprägungen und Abgrenzung der Künstlichen Intelligenz
- Maschinelle Lernen
- Deep Learning
- Künstliche Intelligenz im Controlling
- Digitalisierung und Big Data
- Anwendungsbereiche
- Robotic Process Automation
- Reporting
- Planung & Forecast
- Produktivität und Effizienz
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) im Controlling. Sie beleuchtet die Entwicklung und Bedeutung von KI im Kontext der Digitalisierung und Big Data. Die Arbeit untersucht, wie KI zur Verbesserung von Effizienz, Objektivität und Kostensenkung im Controlling eingesetzt werden kann und welche Auswirkungen dies auf die zukünftige Rolle von Controllern hat.
- Entwicklung und Bedeutung von KI im Controlling
- Anwendungsbereiche von KI im Controlling
- Auswirkungen von KI auf die Rolle des Controllers
- Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes von KI im Controlling
- Praxisbeispiele für die Anwendung von KI im Controlling
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt das Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Controlling vor und beleuchtet die Bedeutung der Digitalisierung und Big Data in diesem Kontext. Sie erklärt die Motivation und Zielsetzung der Arbeit und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.
- Definition: Dieses Kapitel widmet sich der Definition von KI und stellt verschiedene Perspektiven auf das Thema vor. Es erläutert die Bedeutung der Automatisierung von intelligentem Verhalten im Kontext von KI.
- Basisinformationen der Künstlichen Intelligenz: Dieses Kapitel behandelt die Geschichte der KI-Forschung und beleuchtet wichtige Meilensteine, wie den Turing-Test und die Dartmouth-Konferenz. Es geht auf verschiedene Ausprägungen und Abgrenzungen von KI ein, einschließlich Maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Künstliche Intelligenz im Controlling: Dieses Kapitel untersucht die Möglichkeiten des Einsatzes von KI im Controlling. Es behandelt Themen wie Digitalisierung und Big Data, Anwendungsbereiche von KI im Controlling, Robotic Process Automation, Reporting, Planung und Forecast sowie Produktivität und Effizienz.
Schlüsselwörter
Die Arbeit fokussiert auf die Schlüsselbegriffe Künstliche Intelligenz (KI), Controlling, Digitalisierung, Big Data, Robotic Process Automation (RPA), Effizienz, Objektivität, Kostensenkung, Planung, Forecast und die zukünftige Rolle des Controllers.
- Quote paper
- Daniel Schäfer (Author), 2020, Künstliche Intelligenz (KI) im Controlling, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1000048
