Daten - Logik, Interpretation und Wahrheit: Umgang mit der Komplexität großer Datenmengen
Gespeichert in:
| Körperschaft: | |
|---|---|
| Weitere Verfasser: | |
| Format: | Tagungsbericht Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
IDW Verlag
[2022]
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Tagungsband des 16. Deggendorfer Forums |
| Beschreibung: | 135 Seiten Illustrationen 20.6 cm x 12.4 cm |
| ISBN: | 3802127323 9783802127328 |
Internformat
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
1
NO
SIGNAL
-
VERSCHWINDET
DIE
WAHRHEIT
IN
DER
FLUT
DER
DATEN?
.....................................................................
9
1.1
EINLEITUNG
....................................................................
9
1.2
DIE
WELT
UND
DIE
WELTEN
...........................................
10
1.3
DATEN
UND
MEINUNGEN
...............................................
11
1.4
COMPUTER
VERSTEHEN.
VERSTEHEN
COMPUTER?
..........
13
1.5
WAS
IST
WAHRHEIT?
.......................................................
17
2
VERANTWORTUNGSVOLLE
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
....................
20
2.1
DEFINITION
VON
KUENSTLICHER
INTELLIGENZ
....................
20
2.2
VON
DER
SYMBOLISCHEN
UND
SUBSYMBOLISCHEN
KL
ZUR
HYBRIDEN
KL
...........................................................
22
2.2.1
SYMBOLISCHE
KL:
LOGIK
UND
DEDUKTION
........................
22
2.2.2
SUBSYMBOLISCHE
KL:
STATISTIK
UND
INDUKTION
...............
23
2.2.3
VOM
STATISTISCHEN
ZUM
KAUSALEN
LERNEN
.....................
25
2.2.4
AUF
DEM
WEG
ZUR HYBRIDEN
KL
.....................................
28
2.3
ROBOTER
ALS
KL-SYSTEME
..............................................
28
2.4
CYBERPHYSICAL
SYSTEMS
ALS
KL-SYSTEME
....................
32
2.5
KL
ALS
DIENSTLEISTUNG
AM
MENSCHEN
.........................
35
2.5.1
VERTRAUEN
IN
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.............................
35
2.5.2
TECHNIKGESTALTUNG
UND
VERANTWORTUNG
.......................
37
2.5.3
AUTONOMIE
IN
PHILOSOPHIE,
RECHT
UND
GESELLSCHAFT
....
38
3
DISCOVER
CYBERSECURITY
VULNERABILITIES
BASED
ON
SOCIAL
MEDIA
DATA
FOR
INTERNAL
AUDIT
ANALYTICS
...........
43
3.1
INTRODUCTION
...............................................................
43
3.2
LITERATURE
REVIEW.......................................................
45
3.3
RESEARCH
DESIGN
.........................................................
46
3.4
PROOFOF
CONCEPT
........................................................
49
3.5
CONDUSIONS
.................................................................
51
3.6
BIBLIOGRAPHY
...............................................................
51
4
STATISTIK
...?!
ZU
RECHT!
..........................................................
52
4.1
HINFUEHRUNG
ZUM
THEMA
..............................................
52
4.2
STATISTIK
VOR
GERICHT:
ZAHLEN
UND
GRUENDE
FUER
DEREN
VERWENDUNG
......................................................
53
4.3
FALLBEISPIELE
.................................................................
56
4.3.1
ALLGEMEIN
......................................................................
56
4.3.2
KONKRET
..........................................................................
57
4.4
STATISTIK
UND
RECHT
......................................................
61
4.4.1
VERBINDENDES
&
TRENNENDES
........................................
61
4.4.2
ANWENDUNGSFELDER
VON
STATISTIK
IM
RECHT
....................
62
4.4.3
DER
FALL
YYEDATHY
...........................................................
65
4.5
STATISTIK
ALS
SCHLUESSELQUALIFIKATION
...........................
68
4.6
FAZIT
..............................................................................
70
5
DATENANALYSEN
UND
WERKZEUGE
IM
PRUEFUNGSANSATZ
DER
ABSCHLUSSPRUEFUNG
...........................................................
74
5.1
EINFUEHRUNG:
DATENANALYSEN
.......................................
74
5.2
EINSATZ
VON
DATENANALYSEN
IN
DER
WIRTSCHAFTSPRUEFUNG
....................................................
75
5.2.1
DIGITALISIERUNG
...............................................................
75
5.2.2
ENTWICKLUNG
...................................................................
76
5.2.3
KONKRETER
NUTZEN
.........................................................
76
5.2.4
QUALITAET
ODER
EFFIZIENZ?................................................
78
5.2.5
DATENANALYSEN
IN
DEN
PRUEFUNGSPHASEN
......................
79
5.2.6
VORGEHENSMODELL
.........................................................
80
5.3
WERKZEUGE
IM
PRUEFUNGSANSATZ
DER
ABSCHLUSSPRUEFUNG
.......................................................
81
5.3.1
UEBERBLICK
TOOLS
.............................................................
81
5.3.2
BEISPIEL:
IDEA
................................................................
81
5.3.3
BEISPIEL:
ALTERYX
............................................................
81
5.3.4
BEISPIEL:
BDO
ADVANTAGE
.............................................
82
5.3.5
PROCESS
MINING
.............................................................
83
5.3.6
HERAUSFORDERUNG
OUTLIER
..............................................
85
5.4
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
...............................................
86
5.4.1
PRUEFUNG
AUF
MAUSKLICK?
................................................
86
5.4.2
MASCHINELLES
LERNEN
....................................................
88
5.4.3
ERKLAERBARKEIT
.................................................................
90
5.4.4
ANWENDUNGSFALL
AUFFAELLIGKEITS-ERKENNUNG
..................
90
5.5
AUSBLICK
......................................................................
92
6
VISUALISIERUNG
UND
BENCHMARKSTUDIEN
BEI
VERRECHNUNGSPREISEN
...........................................................
95
6.1
EINLEITUNG
....................................................................
95
6.2
DER
RECHTLICHE
RAHMEN
..............................................
96
6.2.1
BENCHMARKING
IM
STEUERRECHT
.....................................
96
6.2.2
DAS
AUSSENSTEUERRECHT
.................................................
96
6.2.3
VERRECHNUNGSPREISMETHODEN
IM
ALLGEMEINEN
...........
98
6.2.4
VERRECHNUNGSPREISMETHODEN
IM
BESONDEREN
............100
6.2.5
ZWISCHENFAZIT
RECHTLICHER
RAHMEN
..............................
101
6.3
ABLAUF
EINER
BENCHMARKSTUDIE
..................................
101
6.3.1
DAS
MANUELLE
SCREENING.................................................
102
6.3.2
MASCHINELLES
SCREENING,
DATENANALYSE
.......................
103
6.3.3
ZWISCHENFAZIT
ZUM
ABLAUF
EINER
BENCHMARKSTUDIE
.....
108
6.3.4
WEITERE
UEBERLEGUNGEN
ALS
FOLGE
DER
MASSENDATENANALYSE
.....................................................
108
6.3.5
NEBENASPEKTE
(?)
DER MASSENDATENANALYSE
...............
110
6.4
NEUE
WAHRHEITEN
UND
METHODENWAHL
.....................
112
6.4.1
EINSATZ
MUSTERANALYTIK
................................................
112
6.4.2
ZWISCHENFAZIT
ZUR
METHODENWAHL
...............................
114
6.5
FAZIT
..............................................................................
115
7
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
-
EINE
LOESUNG
FUER
DIE
WIRTSCHAFTSPRUEFUNG?
.............................................................
116
7.1
VORBEMERKUNGEN
........................................................
117
7.2
FLACHE
DATENBANKTABELLEN
.........................................
118
7.3
SYNTAKTISCHE
UND
SEMANTISCHE
BETRACHTUNGEN
.......
121
7.4
UEBERWACHTES
LERNEN
IN
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
......................................................................
123
7.4.1
STATISTISCHES
FITTING
......................................................
124
7.4.2
DATENVORBEREITUNG
UND
INTERPRETATION
.......................
127
7.5
PERSPEKTIVE
DER
KL-ENTWICKLER
....................................
129
7.6
RAHMENBEDINGUNGEN
UND
DER
YYFAKTOR
MENSCH
.....
131
7.7
SCHLUSSBEMERKUNGEN
....................................................
133
|
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
1
NO
SIGNAL
-
VERSCHWINDET
DIE
WAHRHEIT
IN
DER
FLUT
DER
DATEN?
.
9
1.1
EINLEITUNG
.
9
1.2
DIE
WELT
UND
DIE
WELTEN
.
10
1.3
DATEN
UND
MEINUNGEN
.
11
1.4
COMPUTER
VERSTEHEN.
VERSTEHEN
COMPUTER?
.
13
1.5
WAS
IST
WAHRHEIT?
.
17
2
VERANTWORTUNGSVOLLE
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
20
2.1
DEFINITION
VON
KUENSTLICHER
INTELLIGENZ
.
20
2.2
VON
DER
SYMBOLISCHEN
UND
SUBSYMBOLISCHEN
KL
ZUR
HYBRIDEN
KL
.
22
2.2.1
SYMBOLISCHE
KL:
LOGIK
UND
DEDUKTION
.
22
2.2.2
SUBSYMBOLISCHE
KL:
STATISTIK
UND
INDUKTION
.
23
2.2.3
VOM
STATISTISCHEN
ZUM
KAUSALEN
LERNEN
.
25
2.2.4
AUF
DEM
WEG
ZUR HYBRIDEN
KL
.
28
2.3
ROBOTER
ALS
KL-SYSTEME
.
28
2.4
CYBERPHYSICAL
SYSTEMS
ALS
KL-SYSTEME
.
32
2.5
KL
ALS
DIENSTLEISTUNG
AM
MENSCHEN
.
35
2.5.1
VERTRAUEN
IN
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
35
2.5.2
TECHNIKGESTALTUNG
UND
VERANTWORTUNG
.
37
2.5.3
AUTONOMIE
IN
PHILOSOPHIE,
RECHT
UND
GESELLSCHAFT
.
38
3
DISCOVER
CYBERSECURITY
VULNERABILITIES
BASED
ON
SOCIAL
MEDIA
DATA
FOR
INTERNAL
AUDIT
ANALYTICS
.
43
3.1
INTRODUCTION
.
43
3.2
LITERATURE
REVIEW.
45
3.3
RESEARCH
DESIGN
.
46
3.4
PROOFOF
CONCEPT
.
49
3.5
CONDUSIONS
.
51
3.6
BIBLIOGRAPHY
.
51
4
STATISTIK
.?!
ZU
RECHT!
.
52
4.1
HINFUEHRUNG
ZUM
THEMA
.
52
4.2
STATISTIK
VOR
GERICHT:
ZAHLEN
UND
GRUENDE
FUER
DEREN
VERWENDUNG
.
53
4.3
FALLBEISPIELE
.
56
4.3.1
ALLGEMEIN
.
56
4.3.2
KONKRET
.
57
4.4
STATISTIK
UND
RECHT
.
61
4.4.1
VERBINDENDES
&
TRENNENDES
.
61
4.4.2
ANWENDUNGSFELDER
VON
STATISTIK
IM
RECHT
.
62
4.4.3
DER
FALL
YYEDATHY
"
.
65
4.5
STATISTIK
ALS
SCHLUESSELQUALIFIKATION
.
68
4.6
FAZIT
.
70
5
DATENANALYSEN
UND
WERKZEUGE
IM
PRUEFUNGSANSATZ
DER
ABSCHLUSSPRUEFUNG
.
74
5.1
EINFUEHRUNG:
DATENANALYSEN
.
74
5.2
EINSATZ
VON
DATENANALYSEN
IN
DER
WIRTSCHAFTSPRUEFUNG
.
75
5.2.1
DIGITALISIERUNG
.
75
5.2.2
ENTWICKLUNG
.
76
5.2.3
KONKRETER
NUTZEN
.
76
5.2.4
QUALITAET
ODER
EFFIZIENZ?.
78
5.2.5
DATENANALYSEN
IN
DEN
PRUEFUNGSPHASEN
.
79
5.2.6
VORGEHENSMODELL
.
80
5.3
WERKZEUGE
IM
PRUEFUNGSANSATZ
DER
ABSCHLUSSPRUEFUNG
.
81
5.3.1
UEBERBLICK
TOOLS
.
81
5.3.2
BEISPIEL:
IDEA
.
81
5.3.3
BEISPIEL:
ALTERYX
.
81
5.3.4
BEISPIEL:
BDO
ADVANTAGE
.
82
5.3.5
PROCESS
MINING
.
83
5.3.6
HERAUSFORDERUNG
OUTLIER
.
85
5.4
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
86
5.4.1
PRUEFUNG
AUF
MAUSKLICK?
.
86
5.4.2
MASCHINELLES
LERNEN
.
88
5.4.3
ERKLAERBARKEIT
.
90
5.4.4
ANWENDUNGSFALL
AUFFAELLIGKEITS-ERKENNUNG
.
90
5.5
AUSBLICK
.
92
6
VISUALISIERUNG
UND
BENCHMARKSTUDIEN
BEI
VERRECHNUNGSPREISEN
.
95
6.1
EINLEITUNG
.
95
6.2
DER
RECHTLICHE
RAHMEN
.
96
6.2.1
BENCHMARKING
IM
STEUERRECHT
.
96
6.2.2
DAS
AUSSENSTEUERRECHT
.
96
6.2.3
VERRECHNUNGSPREISMETHODEN
IM
ALLGEMEINEN
.
98
6.2.4
VERRECHNUNGSPREISMETHODEN
IM
BESONDEREN
.100
6.2.5
ZWISCHENFAZIT
RECHTLICHER
RAHMEN
.
101
6.3
ABLAUF
EINER
BENCHMARKSTUDIE
.
101
6.3.1
DAS
MANUELLE
SCREENING.
102
6.3.2
MASCHINELLES
SCREENING,
DATENANALYSE
.
103
6.3.3
ZWISCHENFAZIT
ZUM
ABLAUF
EINER
BENCHMARKSTUDIE
.
108
6.3.4
WEITERE
UEBERLEGUNGEN
ALS
FOLGE
DER
MASSENDATENANALYSE
.
108
6.3.5
NEBENASPEKTE
(?)
DER MASSENDATENANALYSE
.
110
6.4
NEUE
WAHRHEITEN
UND
METHODENWAHL
.
112
6.4.1
EINSATZ
MUSTERANALYTIK
.
112
6.4.2
ZWISCHENFAZIT
ZUR
METHODENWAHL
.
114
6.5
FAZIT
.
115
7
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
-
EINE
LOESUNG
FUER
DIE
WIRTSCHAFTSPRUEFUNG?
.
116
7.1
VORBEMERKUNGEN
.
117
7.2
FLACHE
DATENBANKTABELLEN
.
118
7.3
SYNTAKTISCHE
UND
SEMANTISCHE
BETRACHTUNGEN
.
121
7.4
UEBERWACHTES
LERNEN
IN
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
123
7.4.1
STATISTISCHES
FITTING
.
124
7.4.2
DATENVORBEREITUNG
UND
INTERPRETATION
.
127
7.5
PERSPEKTIVE
DER
KL-ENTWICKLER
.
129
7.6
RAHMENBEDINGUNGEN
UND
DER
YYFAKTOR
MENSCH
"
.
131
7.7
SCHLUSSBEMERKUNGEN
.
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