Block 09: KI-Automatisierung für Finanzwesen, Risikomanagement und Rechnungswesen¶
Übersicht¶
Willkommen zu Block 09 unseres KI-Kurses! In diesem Block lernen Sie, wie Sie Prozesse im Finanzwesen, Risikomanagement und Rechnungswesen systematisch mit KI automatisieren können.
Lernziele¶
Nach Abschluss dieses Blocks können Sie:
- Geeignete Automatisierungsprozesse identifizieren und nach Priorität bewerten
- Ein strukturiertes Framework zur KI-Automatisierung anwenden
- Konkrete Use Cases aus Ihrem Arbeitsbereich umsetzen
- Governance-Strukturen für KI-Systeme etablieren
- Praktische Implementierungen mit Low-Code/No-Code Tools durchführen
Der KI-Automatisierungs-Rahmen¶
Unser dreistufiger Ansatz führt Sie systematisch von der Problemdefinition bis zur produktiven KI-Lösung:
Warum KI-Automatisierung im Finanzwesen?¶
Typische Herausforderungen¶
- Hohe Transaktionsvolumen bei wiederkehrenden Prozessen
- Fehleranfällige manuelle Tätigkeiten (Dateneingabe, Berechnungen)
- Zeitaufwändige Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, Verträge, Berichte)
- Komplexe Compliance-Anforderungen mit sich ändernden Vorschriften
KI-Lösungsansätze¶
- Intelligente Dokumentenverarbeitung mit OCR und NLP
- Automatisierte Entscheidungsfindung basierend auf Geschäftsregeln
- Anomalieerkennung in Finanztransaktionen
- Intelligente Workflow-Orchestrierung mit Multi-Agent-Systemen
Inhaltsübersicht¶
| Seite | Inhalt | Zielgruppe |
|---|---|---|
| Framework | Systematischer 5-Phasen-Ansatz zur KI-Automatisierung | Alle |
| Use Cases | Konkrete Anwendungsfälle für Finance, Risk & Accounting | Fachexperten |
| Implementation | Technische Umsetzung mit Tools und Code-Beispielen | IT & Power User |
| Governance | Qualitätssicherung, Compliance und Monitoring | Management & Compliance |
| Übungen | Praktische Workshops und Hands-on Projekte | Alle |
Voraussetzungen¶
- Grundkenntnisse in Prozessmanagement und Finanzwesen
- Verständnis der KI-Grundlagen aus den vorherigen Blöcken
- Optional: Programmierkenntnisse für erweiterte Implementierungen
Nächste Schritte¶
Beginnen Sie mit dem Framework für einen systematischen Überblick oder springen Sie direkt zu den Use Cases, wenn Sie konkrete Anwendungsbeispiele suchen.
Praxis-Tipp
Starten Sie mit einem kleinen, gut abgegrenzten Prozess für Ihren ersten KI-Automatisierungsversuch. Erfolgreiche Pilotprojekte schaffen Vertrauen und Momentum für größere Initiativen.