Datenanalyse und Finance Reporting mit KI

Tag 1: Theorie und Grundlagen

Einführung in die KI-gestützte Datenanalyse im Rechnungswesen

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Rolle in der Datenanalyse.
• Relevanz von KI im Rechnungswesen: Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten.

Theoretische Grundlagen der Datenanalysemethoden im Rechnungswesen

• Statistische Methoden: Deskriptive und inferentielle Statistik.
• Regressionsanalyse für Finanzdaten.
• Zeitreihenanalyse zur Prognose von Finanzentwicklungen.

Anwendung von KI-Methoden in der Datenanalyse

• Überwachtes Lernen: Klassifikationsalgorithmen und Regressionsverfahren.
•  Unüberwachtes Lernen: Clusteranalyse und Anomaly Detection.
• Deep Learning und Neuronale Netze.

Automatisiertes Reporting mit KI

• Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Generation (NLG).
• Fortschrittliche Datenvisualisierungstechniken.
• Echtzeit-Reporting und Automatisierung von Berichten.

Datenqualität und Datenmanagement

• Sicherstellung der Datenqualität im Rechnungswesen.
• Strategien für effektives Datenmanagement.

Tag 2: Praxis und Anwendung

Hands-on-Implementierung

• Finanzdatenanalyse mit Python – Datenaufbereitung, Visualisierung und Mustererkennung.
• KI-gestütztes Reporting mit Power BI – Erstellung dynamischer Dashboards.
• Automatisierte Berichterstellung mit NLG-Tools – Textgenerierung aus Finanzdaten.

Implementierung von KI-Lösungen im Unternehmen

• Strategische Planung und Projektmanagement für KI-Projekte.
• Change Management und die Einbindung von Mitarbeitern in den digitalen Wandel.

Best Practices und Fallstudien

• Erfolgreiche KI-Projekte im Rechnungswesen: Insights aus der Praxis.
• Trends und zukünftige Entwicklungen in der KI-gestützten Datenanalyse.

Ethische und rechtliche Aspekte

• Datenschutz und Compliance im Umgang mit KI und Finanzdaten.
• Transparenz und Verantwortlichkeit bei der KI-Nutzung.