Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz im Rechnungswesen
- Die Digitalisierung des Rechnungswesens im Überblick
- Grundlagen zum Thema „Künstlicher Intelligenz“- KI, ML und RPA im Vergleich
- Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Rechnungswesen
- Technologien und Tools für die Umsetzung von Künstlicher Intelligenz im Rechnungswesen im Überblick
- Auswahlkriterien für die passende KI-Technologie im Rechnungswesen
- Implementierung von KI-Tools in bestehende Rechnungswesen-Systeme
Einsatzmöglichkeiten von KI im Rechnungswesen
- Automatisches Erkennen von Belegen
- Vereinfachtes Kontieren und Verbuchen
- Automatische Zahlungsläufe
- Verbesserte Qualitätskontrollen
- Automatisiertes Controlling und Reporting in Echtzeit
Anwendungsbeispiele und Best Practices beim Einsatz Künstlicher Intelligenz im Rechnungswesen
- Automatisierung von Buchhaltungsprozessen mit KI
- Sammeln und Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Systemen
- Vorhersage von Zahlungsausfällen und Betrugsprävention mit KI
- Optimierung von Finanzprognosen und -analysen mit KI
Herausforderungen und Risiken bei der Umsetzung von Künstlicher Intelligenz im Rechnungswesen
- Datenquellen und Datenintegration für KI-Anwendungen im Rechnungswesen
- Datenqualität und Datenbereinigung für KI-Anwendungen
- Datenschutz und Datensicherheit bei KI-Anwendungen im Rechnungswesen
- Ethische und rechtliche Aspekte von KI im Rechnungswesen
- Change-Management und Akzeptanz von KI im Rechnungswesen
Erfolgsfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Rechnungswesen
- Projektmanagement und Projektplanung für KI-Implementierungen im Rechnungswesen
- Schulung und Weiterbildung der Mitarbeiter im Umgang mit KI-Technologien
- Monitoring und Evaluation von KI-Anwendungen im Rechnungswesen
