Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken für Wirtschaftsprüfung und Finanzwirtschaft
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
IDW Verlag GmbH
[2019]
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Vorwort: Auf dem 15. Deggendorfer Forum für digitale Datenanalyse behandelten Experten die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz und statistischer Methoden. |
| Beschreibung: | 149 Seiten Diagramme 20.6 cm x 12.4 cm |
| ISBN: | 9783802124556 3802124553 |
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VORWORT
.........................................................................................................
5
1
STATISTICAL
ETHICS
AND
THE
WAY
FORWARD
IN
STATISTICAL
PRACTICE
(ANDREAS
V.
GEORGIOU)
15
1.1
INTRODUCTION
AND
SUMMARY
........................................................
15
1.2
OFFICIAL
STATISTICS
...........................................................................
16
1.3
STATISTICAL
PRACTICE
IN
GENERAL
...................................................
30
REFERENCE
...................................................................................................
36
2
DIE
ZUKUNFT
DER
ABSCHLUSSPRUEFUNG
(AXEL
ZIMMERMANN)
38
2.1
WIE
DIE
DIGITALE
TRANSFORMATION
(AUCH)
DIE
WIRTSCHAFTS
PRUEFUNG
DISRUPTIV
VERAENDERT
......................................................
38
2.2
DISRUPTIVE
INNOVATIONEN
VERAENDERN
GESCHAEFTSMODELLE
....
38
2.3
HERAUSFORDERUNGEN
FUER
DEN
BERUFSSTAND
..............................
40
2.4
TECHNOLOGIE
ALS
TREIBER
FUER
VERAENDERUNG
...............................
41
2.5
TECHNOLOGIE
VERAENDERT
DEN
AUDIT
DISRUPTIV
...........................
41
2.5.1
DER
BEGINN
EINER
NEUEN
METHODIK
...............................................
41
2.5.2
DAS
ZIEL
-
STEIGERUNG
DES
EQV-FAKTORS
.....................................
42
2.5.3
CLOUD
..............................................................................................
43
2.5.4 BIG
DATA
.........................................................................................
43
2.5.5
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
...................................................................
44
2.5.6
BLOCKCHAIN
-
ZUSAMMENARBEIT
MIT
DEM
MANDANTEN
................
45
2.6
WAS
BEDEUTET
DAS
FUER
DEN
BERUFSSTAND?
.................................
47
2.7
PRAGMATISCH
UND
ENTSCHLOSSEN
IN
DIE
ZUKUNFT
......................
48
3
DER
SPAGAT
DES
ABSCHLUSSPRUEFERS
ZWISCHEN
PFLICHTGEMAESSEM
ERMESSEN
UND
EVIDENZBASIERTEN
DATENANALYSEN
(LUDWIG
MOCHTY)
50
3.1
PROBLEMSTELLUNG
..........................................................................
50
3.2
DER
AKTUELLE
STAND
DER
PRUEFUNGSTECHNIK
.................................
51
12
INHALTSVERZEICHNIS
3.2.1
DER
RISIKOORIENTIERTE
PRUEFUNGSANSATZ
IM
ALLGEMEINEN
.............
51
3.2.2
DIE
AUSSAGEBEZOGENE
PRUEFUNG
.....................................................
54
3.3
WIE
FINDET
DIE
WIRTSCHAFTSPRUEFUNG
DEN
WEG
ZUR
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ?
.............................................................
70
3.3.1
VORUEBERLEGUNGEN
............................................................................
70
3.3.2
VORSCHLAG
FUER
EINE
EFFEKTIVE
UND
EFFIZIENTE
INNOVATIONS
STRATEGIE
...........................................................................................
72
3.3.3
DIE
MESSUNG
DES
ANALYTISCHEN
RISIKOS
MIT
HILFE
DER
REGRESSION
.................................................................................
73
3.4
ZUSAMMENFASSUNG
.......................................................................
77
4
DER
EINSATZ
FINANZWISSENSCHAFTLICHER
MODELLE
IN
DER
PRAXIS:
VON
DER
KL-FORSCHUNG
ZUR
ANWENDUNG
(SIEGFRIED
KOESTLMEIER)
....
78
4.1
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
IN
DER
WISSENSCHAFTLICHEN
FORSCHUNG
UND
IN
DER
PRAKTISCHEN
ANWENDUNG
....................
78
4.1.1
ERFOLGREICHE
HANDELSSTRATEGIEN
VON
JAMES
H.
SIMONS
UND
DONG
LOU
........................................................................................
79
4.1.2
ABGRENZUNG
VON
STATISTIK,
MASCHINELLES
LERNEN
UND
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
....................................................................
82
4.1.3
DER
ZIELKONFLIKT
ZWISCHEN
AKADEMISCHER
FORSCHUNG
UND
UNTERNEHMENSANFORDERUNGEN
......................................................86
4.2
VON
DER
FORSCHUNG
ZUR
PRAKTISCHEN
ANWENDUNG
.................
90
4.3
AUSBLICK
..........................................................................................
95
LITERATURVERZEICHNIS
...................................................................................
95
5
BRAUCHT
MAN
STATISTISCHES
DENKEN
IN
EINER
DIGITALEN
WELT?
(GERD
GIGERENZER)
.................................................................................
98
6
JAHRESABSCHLUSSERFASSUNG
UND
-ANALYSE
MIT
KUENSTLICHER
INTELLIGENZ
(KNUT
FISCHER)
....................................................................
121
6.1
AUSGANGSLAGE
...............................................................................
121
6.1.1
BUSINESS
GASE
-
DER
NUTZEN
.........................................................
121
6.1.2
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
-
LEISTUNGSFAEHIGKEIT
DER
HEUTIGEN
MASCHINEN
.....................................................................
122
INHALTSVERZEICHNIS
13
6.1.3
DIE
LOESUNG
-
DIGITALISIERUNG
.....................................................
123
6.2
TEXTANALYSE
UND
MASCHINELLES
LERNEN
..................................
126
6.2.1
OCR
-
OPTICAL
CHARACTER
RECOGNITION
......................................
126
6.2.2
TEXTANALYSE
-
INTERPRETATION
WIE
EIN
MENSCH
..........................
126
6.2.3
MASCHINELLES
LERNEN
-
MUSTERERKENNUNG
.................................
127
6.2.4
KL
IM
EINSATZ
BEI
DER
JAHRESABSCHLUSS-ERFASSUNG
.....................
128
6.3
QUO
VADIS
KL
IN
DER
BILANZANALYSE?
........................................ 129
6.3.1
FACHKRAEFTEMANGEL
UND
KOPFMONOPOLE
......................................
129
6.3.2
VIER-AUGEN-PRINZIP
IN
DER
KL
.....................................................
130
6.3.3
DIGITALE
FINANZFABRIK
.....................................................................
131
7
ANALYSE
DES
ITERATIONSVERHALTENS
VON
ZIFFERN
IN
RISIKODATEN
(STEFAN
RICKERT)
......................................................................................
132
7.1
COMPUTERSIMULATION
..................................................................
132
7.2
DIE
GEOMETRISCHE
VERTEILUNG
...................................................
133
7.3
DER
STRICHLISTENFALL
....................................................................
136
7.3.1
MANIPULATIONSMETHODE
................................................................
136
7.3.2
UMGEHUNG
DER
HERKOEMMLICHEN
ZIFFERNANALYSE
........................
138
7.4
ITERATIONSANALYSE
.......................................................................
140
7.4.1
ANGEPASSTE
GEOMETRISCHE
VERTEILUNG
...................................... 140
7.4.2
ENTWICKLUNG
EINES
PRUEFUNGSTOOLS
...............................................
141
7.4.3
WEITERE
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
..........................................
145
7.5
GRUNDPROBLEMATIK
.....................................................................
146
7.5.1
TRANSPARENZ
DER
PRUEFUNGSMETHODIK
..........................................
146
7.5.2
ZEITLICHER
FAKTOR
............................................................................
146
7.5.3
RECHTSPRECHUNG
UND
LITERATUR
....................................................
146
STICHWORTVERZEICHNIS
.................................................................................
148
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