Diese Bachelorarbeit untersucht die Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz (KI) im Rechnungswesen. In einer Ära, in der technologische Fortschritte und Veränderungen exponentiell verlaufen, stehen Unternehmen vor der dringenden Notwendigkeit, sich kontinuierlich anzupassen und innovative Lösungen zu implementieren. KI, als Schlüsseltechnologie des einundzwanzigsten Jahrhunderts, verspricht, das Rechnungswesen grundlegend zu revolutionieren. Dieser Bereich, zentral für die Generierung entscheidungsrelevanter Unternehmensdaten und die wirtschaftliche Transparenz, sieht sich mit zunehmenden Datenmengen und steigenden Qualitätsanforderungen konfrontiert. Diese Bachelorarbeit beleuchtet, wie KI diesen Herausforderungen begegnen kann und welche bahnbrechenden Fortschritte möglich sind, ohne dabei die inhärenten Risiken und Herausforderungen zu vernachlässigen. Durch die Untersuchung aktueller Entwicklungen und praxisnaher Beispiele bietet diese Arbeit wertvolle Einblicke für Unternehmen, die sich den Anforderungen einer sich ständig wandelnden Geschäftswelt stellen müssen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Ausgangslage und Problemstellung
- 1.2. Zielsetzung und Fragestellung
- 1.3. Aufbau und Struktur der Arbeit
- 2. Theoretische Grundlagen zum Thema KI
- 2.1. Definition und historische Entwicklung der KI
- 2.1.1. Definition der Künstlichen Intelligenz
- 2.1.2. Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
- 2.2. Schlüsselbegriffe der KI
- 2.2.1. Stufen der Künstlichen Intelligenz
- 2.2.2. Maschinelles Lernen und Neuronale Netze
- 2.2.3. Robotic Process Automation (RPA)
- 3. Theoretische Grundlagen zum Thema Rechnungswesen
- 3.1. Definition vom Rechnungswesen
- 3.1.1. Das interne Rechnungswesen
- 3.1.2. Das externe Rechnungswesen
- 3.2. Künstliche Intelligenz im Rechnungswesen
- 4. Empirische Forschung
- 4.1. Forschungsmethodik
- 4.1.1. Auswahl der Methodik
- 4.1.2. Experteninterview als Methodik
- 4.2. Ablauf eines Experteninterviews
- 4.2.1. Forschungsproblem und -ziele
- 4.2.2. Planung und Vorbereitung
- 4.2.2.1. Interviewleitfaden und Entwurf
- 4.2.2.2. Expertenauswahl
- 4.2.2.3. Sonstige Rahmenbedingungen
- 4.3. Datenerhebung und -auswertung
- 4.3.1. Allgemeines zur Durchführung eines Interviews
- 4.3.2. Pretest
- 4.3.3. Umsetzung
- 4.3.4. Auswertung
- 5. Ergebnisse und Diskussion
- 5.1. Gliederung und Systematisierung der Ergebnisse
- 5.2. Darstellung der Ergebnisse
- 5.2.1. KI - Verständnis von KI
- 5.2.1.1. Definition von KI
- 5.2.1.2. Funktionsbeschreibung von KI
- 5.2.1.3. Kernmerkmale der KI
- 5.2.1.4. Schlüsselbegriffe von KI
- 5.2.1.5. Meinung zur KI
- 5.2.2. K2 - Anwendung von KI im Arbeitsalltag
- 5.2.3. K3 - Voraussetzungen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI
- 5.2.3.1. Investitionsbedarf
- 5.2.3.2. Datenqualität und Datenschutz
- 5.2.3.3. Change-Management und Mitarbeiterschulung
- 5.2.3.4. Pilotprojekte und Tests
- 5.2.3.5. Managementunterstützung und Strategie
- 5.2.4. K4 - Potenziale und Vorteile der KI
- 5.2.5. K5 - Risiken und Bedenken im Umgang mit KI
- 5.3. Gegenüberstellung der Forschungsergebnisse zu Literaturansätzen
- 5.3.1. K1 - Verständnis von KI
- 5.3.2. K2 - Anwendung von KI im Arbeitsalltag
- 5.3.3. K3 - Voraussetzungen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI
- 5.3.4. K4 - Potenziale und Vorteile der KI
- 5.3.5. K5 - Risiken und Bedenken im Umgang mit KI
- 5.4. Diskussion der Ergebnisse
- 5.4.1. Aktueller Einsatz von KI im Rechnungswesen
- 5.4.2. Zukünftige Einsatzmöglichkeiten und Voraussetzungen
- 5.4.3. Potenziale und Hindernisse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht das Potential und die Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Rechnungswesen. Ziel ist es, ein umfassendes Bild der aktuellen Situation und zukünftigen Entwicklungen zu liefern.
- Definition und Anwendung von KI im Rechnungswesen
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen
- Potenziale und Vorteile des KI-Einsatzes
- Risiken und Bedenken im Zusammenhang mit KI
- Empirische Untersuchung der Perspektiven von Experten
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik ein, beschreibt die Ausgangslage und die Problemstellung bezüglich des KI-Einsatzes im Rechnungswesen. Es definiert die Forschungsziele und den Aufbau der Arbeit. Die Problemstellung wird durch die Notwendigkeit einer umfassenden Analyse der Potentiale und Hindernisse beim Einsatz von KI im Rechnungswesen beschrieben, um einen informierten Entscheidungsprozess für Unternehmen zu ermöglichen. Die Zielsetzung beinhaltet die Beantwortung spezifischer Forschungsfragen zur Akzeptanz, Anwendbarkeit und den damit verbundenen Herausforderungen.
2. Theoretische Grundlagen zum Thema KI: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen für das Verständnis von KI im Kontext des Rechnungswesens. Es umfasst eine Definition von KI, ihre historische Entwicklung, Schlüsselbegriffe wie maschinelles Lernen und neuronale Netze sowie Robotic Process Automation (RPA). Die verschiedenen Stufen der KI werden erläutert und deren Relevanz für den Einsatz im Rechnungswesen wird hervorgehoben. Das Kapitel dient als Basis für die spätere Analyse der empirischen Ergebnisse.
3. Theoretische Grundlagen zum Thema Rechnungswesen: Dieses Kapitel definiert das Rechnungswesen und unterscheidet zwischen internem und externem Rechnungswesen. Es beschreibt die Aufgaben und Prozesse in beiden Bereichen und legt die theoretische Grundlage für die Untersuchung des Potentials von KI in diesem Kontext. Die Integration der theoretischen Grundlagen des Rechnungswesens ermöglicht eine genaue Einordnung der KI-Anwendungen und zeigt die potenziellen Verbesserungsmöglichkeiten auf. Der Fokus liegt auf den Bereichen, in denen KI einen signifikanten Beitrag leisten kann.
4. Empirische Forschung: Dieses Kapitel beschreibt die angewandte Forschungsmethodik, die auf Experteninterviews basiert. Der Ablauf der Interviews, einschließlich der Planung, Vorbereitung und Durchführung, wird detailliert dargestellt. Die Auswahl der Methodik wird begründet und die wichtigen Aspekte der Datenerhebung und -auswertung werden beleuchtet. Der Fokus liegt auf der Validität und Zuverlässigkeit der erhobenen Daten, um aussagekräftige Ergebnisse zu gewährleisten.
5. Ergebnisse und Diskussion: Dieses Kapitel präsentiert und diskutiert die Ergebnisse der empirischen Forschung. Die Ergebnisse werden systematisch dargestellt und mit bestehenden Literaturansätzen verglichen. Die Kapitel analysieren das Verständnis von KI im Rechnungswesen, die Anwendung von KI im Arbeitsalltag, die Voraussetzungen und Herausforderungen bei der Implementierung, sowie die Potentiale und Risiken des KI-Einsatzes. Die Diskussion der Ergebnisse konzentriert sich auf den aktuellen Einsatz von KI und zukünftige Entwicklungsperspektiven.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI, Rechnungswesen, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Robotic Process Automation (RPA), Empirische Forschung, Experteninterview, Potenziale, Hindernisse, Implementierung, Datenqualität, Datenschutz, Change Management.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Arbeit über KI im Rechnungswesen?
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, das Potential und die Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Rechnungswesen umfassend zu untersuchen. Sie soll ein Bild der aktuellen Situation und zukünftigen Entwicklungen liefern.
Welche Themenschwerpunkte werden in dieser Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Definition und Anwendung von KI im Rechnungswesen, Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen, Potenziale und Vorteile des KI-Einsatzes, Risiken und Bedenken im Zusammenhang mit KI sowie eine empirische Untersuchung der Perspektiven von Experten.
Was ist der Inhalt von Kapitel 1 (Einleitung)?
Kapitel 1 führt in die Thematik ein, beschreibt die Ausgangslage und die Problemstellung bezüglich des KI-Einsatzes im Rechnungswesen. Es definiert die Forschungsziele und den Aufbau der Arbeit.
Was wird in Kapitel 2 (Theoretische Grundlagen zum Thema KI) behandelt?
Kapitel 2 legt die theoretischen Grundlagen für das Verständnis von KI im Kontext des Rechnungswesens. Es umfasst eine Definition von KI, ihre historische Entwicklung, Schlüsselbegriffe wie maschinelles Lernen und neuronale Netze sowie Robotic Process Automation (RPA).
Was behandelt Kapitel 3 (Theoretische Grundlagen zum Thema Rechnungswesen)?
Kapitel 3 definiert das Rechnungswesen und unterscheidet zwischen internem und externem Rechnungswesen. Es beschreibt die Aufgaben und Prozesse in beiden Bereichen und legt die theoretische Grundlage für die Untersuchung des Potentials von KI in diesem Kontext.
Welche Forschungsmethodik wird in Kapitel 4 (Empirische Forschung) angewendet?
Kapitel 4 beschreibt die angewandte Forschungsmethodik, die auf Experteninterviews basiert. Der Ablauf der Interviews, einschließlich der Planung, Vorbereitung und Durchführung, wird detailliert dargestellt.
Was wird in Kapitel 5 (Ergebnisse und Diskussion) vorgestellt?
Kapitel 5 präsentiert und diskutiert die Ergebnisse der empirischen Forschung. Die Ergebnisse werden systematisch dargestellt und mit bestehenden Literaturansätzen verglichen. Es werden das Verständnis von KI im Rechnungswesen, die Anwendung von KI im Arbeitsalltag, die Voraussetzungen und Herausforderungen bei der Implementierung, sowie die Potentiale und Risiken des KI-Einsatzes analysiert.
Welche Schlüsselwörter sind für diese Arbeit relevant?
Künstliche Intelligenz, KI, Rechnungswesen, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Robotic Process Automation (RPA), Empirische Forschung, Experteninterview, Potenziale, Hindernisse, Implementierung, Datenqualität, Datenschutz, Change Management.
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- Yulia Kappestein (Author), 2023, Potentiale und Hindernisse des Einsatzes von KI im Rechnungswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1523033
