KI-Praxis Controlling: KI-Agenten und Python

Grundlagen der KI im Finanzwesen

• Funktionsweise: Wie KI-Modelle Muster in Finanzdaten erkennen und für präzise Forecasts nutzen.
• Potenzialanalyse: Stärken und Schwächen der KI im Vergleich zu klassischen Methoden der Erfolgsrechnung.
• Risikomanagement: typische Fehler identifizieren und die Verlässlichkeit von KI-Ergebnissen sicherstellen.

Big Data und Python für Controller:innen

• Massendaten: Wie KI große Datensätze analysiert, bei denen konventionelle Systeme an ihre Grenzen stoßen.
• No-Code Python: Die Programmiersprache Python effizient einsetzen, um Analysen zu beschleunigen, ohne selbst programmieren zu müssen – das macht die KI.
• Vielseitigkeit: Automatisierung von Datenimporten, Bereinigung und prädiktive Analysen für ein modernes Berichtswesen.

KI-Agenten im Controlling-Alltag

• Definition: Was sind KI-Agenten und wie unterstützen sie dich als "digitaler Business Partner"?
• Customization: KI-Agenten speziell für Aufgaben wie Abweichungsanalysen oder das Beteiligungscontrolling anlegen.
• Automatisierung: Controlling-Prozesse mit Python und KI-Agenten effizient gestalten.

Rechtliche Leitplanken: Die EU KI-Verordnung

• Compliance: Was Unternehmen erwartet und warum KI-Literacy zur Schlüsselqualifikation wird.
• Best Practice: Dokumentationspflichten und Anforderungen an die Sicherheit sensibler Finanzdaten im Rahmen des Risikomanagements.
• Governance: wichtige Dokumente und Prüfprozesse für den rechtssicheren Einsatz von KI.