KI-Konferenz: Die Zukunft des Finanz- und Rechnungswesens

Einführungsvortrag: Quo vadis KI?

• Einordnung des Begriffs künstliche Intelligenz und Abgrenzung zu Automatisierung, Machine Learning und generativer KI.
• Aktuelle Entwicklungen und
• Häufige Fehlannahmen
• Aufzeigen häufiger Fehlannahmen und Überschätzungen im Umgang mit KI-Systeme
• Sensibilisierung für Risiken in Bezug auf Datenqualität, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung.

Option 1a: KI-Agenten in der Buchhaltung

• Einordnung, was KI-Agenten im Kontext der Buchhaltung sind und wie sie sich von klassischen Automatisierungen und regelbasierten Workflows unterscheiden.
• Überblick über typische buchhalterische Aufgaben, die durch KI-Agenten unterstützt oder teilweise automatisiert werden können.
• Einordnung des heutigen Reifegrads von KI-Agenten und Challenges
• Aufzeigen der Interaktionsformen in Bezug auf Security und Validation

Option 1b: Automatisierung beginnt bei Prozess & Daten

• Demonstration mit einem Capturing-Tool: vom Rechnungseingang zur strukturierten Datengrundlage
• Übergabe der erfassten Daten ins ERP-System
• Erklärung der Verbuchungslogik (z. B. Kontierung, Steuercodes, Kostenstellen, Freigaben)
• Einsatz von LLM-basierten Analysen im zweiten Teil
• Ableitung von Preis- und Mengensignalen aus wenigen Rechnungen
• Formulierung sinnvoller Rückfragen für Einkauf und Lieferantenmanagement
• Erstellung von management-tauglichen Kurzinterpretationen und Handlungshinweisen

Option 2a: Reporting (Deep Anlayze)

• Überblick über aktuelle KI-Entwicklungen im Finanzwesen mit der eigens entwickelten KI Abacus Intelligence
• Finanzreporting mit DeepAnalyze: was ist speziell an dem Ansatz? Aufzeigen wie Reports mit Hilfe von KI einfach erstellt werden können und welche neuen Möglichkeiten dadurch entstehen.
• Im anschliessenden Workshop wird gemeinsam mit den Teilnehmenden erarbeitet, welche Erwartungen und Herausforderungen im Umgang mit KI-Technologien im Finanzbereich bestehen und wo die aktuellen Bedürfnisse liegen. Ziel ist es, den individuellen Stand der Nutzung zu ermitteln und gemeinsam konkrete Ziele sowie mögliche Entwicklungsperspektiven zu definieren.

Option 2b: Forecasting

• Einordnung, wie KI gestützte Forecasts im Controlling funktionieren und wie sie sich von klassischen Planungsmodellen unterscheiden.
• Überblick über typische Anwendungsfälle von KI im Bereich Forecasting, Prognosen und Szenariorechnungen.
• Einsatz von KI zur Analyse historischer Daten und zur Ableitung zukünftiger Entwicklungen.
• Einordnung der Rolle von Controlling Fachpersonen bei Interpretation, Plausibilisierung und Entscheidungsunterstützung.

Future of AI

• Einordnung zentraler technologischer Entwicklungslinien der KI in den kommenden Jahren
• Veränderungen von Rollen, Aufgaben und Kompetenzprofilen
• Bedeutung von Datenstrategie, Governance und internen Kontrollsystemen in einer KI-geprägten Zukunft
• Entwicklung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Arbeitsalltag