KI für Bilanzanalyse
Veranstaltungsdetails
KIBILOT26_01
Nutze die Möglichkeiten von ChatGPT und Microsoft Copilot für deine Jahresabschlussanalyse! Lerne, Kennzahlen schneller auszuwerten, Auffälligkeiten und Risiken frühzeitig zu erkennen und Analysen effizienter aufzubereiten. Praxisnah, sicher und direkt anwendbar für deinen Arbeitsalltag.
Zielgruppe
Controller, Bilanzbuchhalter, Finance-Fachkräfte sowie Führungskräfte, die Jahresabschlüsse lesen, bewerten und mit KI-Unterstützung schneller analysieren wollen.
Grundlegendes Verständnis von Bilanz, GuV und gängigen Kennzahlen wird vorausgesetzt.
Vorkenntnisse in KI sind nicht erforderlich.
Inhalt
KI verändert die Bilanzanalyse
- Aktuelle technologische Trends und deren Relevanz für die Jahresabschlussanalyse
- Chancen und Grenzen des KI-Einsatzes bei Kennzahlen- und Risikoanalyse
- Moderierte Diskussion der individuellen Ausgangssituation der Teilnehmenden
Grundlagen moderner KI kompakt
- Funktionsweise moderner KI-Systeme, verständlich ohne technischen Hintergrund
- Large Language Models und Reasoning-Modelle im Überblick
- Grenzen und Risiken heutiger Systeme, u. a. Halluzinationen bei Zahlen und Berechnungen
Datenschutz und rechtliche Leitplanken
- Umgang mit vertraulichen Bilanz- und Finanzdaten in KI-Systemen
- Cloud- versus lokale Modelle: Vor- und Nachteile für die Bilanzanalyse
- Microsoft Copilot im Vergleich zu ChatGPT aus Sicherheitssicht
Praxis: KI-gestützte Bilanzanalyse
- Auswertung zentraler Kennzahlen aus Bilanz und GuV mit ChatGPT und Microsoft Copilot
- Prüfung von Jahresabschlüssen auf Auffälligkeiten und mögliche Risikofaktoren
- KI-gestützte Peer-Vergleiche und Zeitreihenanalysen
- Automatisierte Kommentierung und Aufbereitung von Analyseergebnissen
Ausblick & persönlicher Fahrplan
- Weiterführende Einsatzmöglichkeiten von KI in der Finanzanalyse
- Erarbeitung erster konkreter nächster Schritte für den eigenen Arbeitsalltag
- Abschließende Fragen und offene Diskussion
Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis von Bilanz, GuV und gängigen Kennzahlen wird vorausgesetzt.
Nutze die Möglichkeiten von ChatGPT und Microsoft Copilot für deine Jahresabschlussanalyse! Lerne, Kennzahlen schneller auszuwerten, Auffälligkeiten und Risiken frühzeitig zu erkennen und Analysen effizienter aufzubereiten. Praxisnah, sicher und direkt anwendbar für deinen Arbeitsalltag.
Zielgruppe
Controller, Bilanzbuchhalter, Finance-Fachkräfte sowie Führungskräfte, die Jahresabschlüsse lesen, bewerten und mit KI-Unterstützung schneller analysieren wollen.
Grundlegendes Verständnis von Bilanz, GuV und gängigen Kennzahlen wird vorausgesetzt.
Vorkenntnisse in KI sind nicht erforderlich.
Inhalt
KI verändert die Bilanzanalyse
- Aktuelle technologische Trends und deren Relevanz für die Jahresabschlussanalyse
- Chancen und Grenzen des KI-Einsatzes bei Kennzahlen- und Risikoanalyse
- Moderierte Diskussion der individuellen Ausgangssituation der Teilnehmenden
Grundlagen moderner KI kompakt
- Funktionsweise moderner KI-Systeme, verständlich ohne technischen Hintergrund
- Large Language Models und Reasoning-Modelle im Überblick
- Grenzen und Risiken heutiger Systeme, u. a. Halluzinationen bei Zahlen und Berechnungen
Datenschutz und rechtliche Leitplanken
- Umgang mit vertraulichen Bilanz- und Finanzdaten in KI-Systemen
- Cloud- versus lokale Modelle: Vor- und Nachteile für die Bilanzanalyse
- Microsoft Copilot im Vergleich zu ChatGPT aus Sicherheitssicht
Praxis: KI-gestützte Bilanzanalyse
- Auswertung zentraler Kennzahlen aus Bilanz und GuV mit ChatGPT und Microsoft Copilot
- Prüfung von Jahresabschlüssen auf Auffälligkeiten und mögliche Risikofaktoren
- KI-gestützte Peer-Vergleiche und Zeitreihenanalysen
- Automatisierte Kommentierung und Aufbereitung von Analyseergebnissen
Ausblick & persönlicher Fahrplan
- Weiterführende Einsatzmöglichkeiten von KI in der Finanzanalyse
- Erarbeitung erster konkreter nächster Schritte für den eigenen Arbeitsalltag
- Abschließende Fragen und offene Diskussion
Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis von Bilanz, GuV und gängigen Kennzahlen wird vorausgesetzt.
