Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Controlling

Bachelor Thesis , 2021 , 48 Pages , Grade: 1,3

Business economics - Controlling

In der heutigen schnelllebigen Welt wird immer häufiger die Frage gestellt und diskutiert, was noch nachhaltig ist und welche Veränderungen sich am Horizont abzeichnen. Der technologische Fortschritt treibt nicht nur die Unternehmen durch den Wirtschaftskreislauf, sondern beeinflusst auch die Gesellschaft. Die digitale Revolution, von der wir regelmäßig hören, hat aufgrund des technologischen Fortschritts, zum Beispiel durch schnellere Computergeschwindigkeiten und größere Speicherkapazitäten, zu einer enormen Menge an Daten geführt. Es ist davon auszugehen, dass die heute verfügbare Datenmenge weiterhin exponentiell ansteigen wird. Nicht nur in kommerziellen Unternehmen werden immer mehr Daten erzeugt, auch in Privathaushalten gibt es immer mehr Geräte wie Amazons Alexa oder Apples Siri, die mit der Außenwelt vernetzt sind.

Die riesigen Datenmengen, die zahlreiche smarte Geräte heutzutage erzeugen, sind daher nicht verwunderlich, ebenso wenig wie die Tatsache, dass Firmen an den Daten interessiert sind und dass Unternehmen mit den Daten viel Geld verdienen können (z.B. im Controlling). In der Öffentlichkeit wird derzeit unablässig darüber diskutiert, wie bestimmte Güter mit der Umwelt vernetzt werden (z.B. autonomes Fahren) und wie sich die digitale Revolution auf einzelne Abteilungen und deren Arbeitsweise in Zukunft auswirken wird. Die Begriffe Industrie 4.0 und Big Data, auf die später noch näher eingegangen wird, sind in diesem Zusammenhang bereits genannt worden und werden mit ziemlicher Sicherheit erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsprozesse in der Unternehmenswelt haben, wie weiter unten erläutert wird.

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

8 Literaturverzeichnis

• College: University of Duisburg-Essen
• Grade: 1,3
• Author: Ghostwriting Partner (Author)
• Publication Year: 2021
• Pages: 48
• Catalog Number: V1185540
• ISBN (eBook): 9783346617040
• ISBN (Book): 9783346617057
• Language: German
• Tags: Künstliche Intelligenz, Controlling, Big Data, Data Analytics, Business Intelligence, Neuronale Netze, Forecast