Digitalisierung im Controlling und Rechnungswesen

1-Tag Online-Schulung

Mit Analytics, Bots, KI und KI-Agenten Finanzprozesse erfolgreich automatisieren

Digitalisierung im Controlling und Rechnungswesen

In diesem Seminar erhalten Sie einen strukturierten Überblick über den gezielten Einsatz digitaler Technologien im Controlling und Rechnungswesen. Sie gewinnen ein fundiertes Verständnis dafür, wie Big Data, Data Analytics, Machine Learning, Generative KI, KI-Agenten, Agentic Automation sowie Robotic Process Automation (RPA) funktionieren – und wie sich diese Technologien wirkungsvoll in Planung und Forecasting, Reporting, Monats- und Jahresabschluss oder Forderungsmanagement integrieren lassen.

Darüber hinaus beleuchten Sie, welche Rahmenbedingungen im Hinblick auf Data- und AI-Governance, Compliance sowie die Sicherstellung einer hohen Datenqualität von Beginn an berücksichtigt werden sollten, um solche Digitalisierungsinitiativen im Finanzbereich nachhaltig und professionell umzusetzen. Auf Basis konkreter Praxisbeispiele lernen Sie typische Anwendungsfelder im Controlling und Rechnungswesen kennen und entwickeln daraus Use Cases für Ihre eigene Praxis. Das Seminar gibt Ihnen konkrete Anregungen, um konkrete Digitalisierungsinitiativen strukturiert umzusetzen.

Die Schwerpunkte Ihrer Weiterbildung

• Digitalisierungstechnologien zur Automatisierung von Controlling und Rechnungswesen
• Intelligente Anwendung von KI, Machine Learning und RPA in zentralen Finanzprozessen
• Praxis-Use-Cases: Planung, Forecast, Reporting, Abschluss
• Identifikation und Bewertung geeigneter Use Cases
• Data Quality sowie Data- und AI-Governance
• Erste Schritte zur erfolgreichen Umsetzung

Details zu Ihrer Weiterbildung

Inhalte

Einführung in zentrale Digitalisierungstechnologien für Controlling und Rechnungswesen

• Big Data
• Data Analytics
• Machine Learning
• Robotic Process Automation (RPA)
• (Generative) KI
• KI-Agenten und Agentic Automation

Praxisbeispiele und Tool-Einblick zum Einsatz von Digitalisierungstechnologien

• Planung und Forecast im Controlling mit Machine Learning optimieren
• Anomalien (z. B. Fehlbuchungen oder Ausreißer) im Monats- oder Jahresabschluss mit Data Analytics automatisch identifizieren
• Zahlungsverhalten im Rechnungswesen mithilfe von Decision Trees/ Logistic Regressions sicher und schnell prognostizieren
• Berichterstellung mit Robotic Process Automation (RPA) automatisieren
• Analysen und Kommentierungen mit Generativer KI erstellen lassen
• Unternehmensspezifische Buchungsvorschläge im Rechnungswesen von KI-Agenten erstellen lassen
• Monatsreporting vollständig automatisieren - von der Berichterstellung bis zu Kommentierung - mit Agentic Automation

Vorbereitung von Prozessen und Identifikation von Use Cases

• Prozessanalyse und -optimierung als Ausgangspunkt der digitalen Transformation
• Raster zur Identifikation und Bewertung von Use Cases

Governance und Data Quality

• Zentrale Bausteine einer Data- und AI-Governance
• Sicherstellung der Data Quality für die digitale Transformation

Ihr Nutzen

• Sie erkennen konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI, Machine Learning und RPA entlang zentraler Finanzprozesse in Controlling und Rechnungswesen
• Sie können digitale Technologien auf ihre Eignung für konkrete Finanzprozesse prüfen und fundiert auswählen
• Sie lernen praxisnahe Use Cases für Planung und Forecasting, Reporting sowie Monats-und Jahresabschluss kennen
• Sie verstehen die Voraussetzungen in Bezug auf Data Quality sowie Data- und AI-Governance als Grundlage stabiler Finanzprozesse
• Sie erhalten Impulse für die strukturierte Umsetzung von Digitalisierungsinitiativen ausgehend von Ihren bestehenden Prozessen

Zielgruppe

• Vorstand/Geschäftsführung
• Mitglieder der Geschäftsführung
• Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Finanzen, Rechnungswesen und Controlling
• Verantwortliche für Digitalisierung, IT und Prozessmanagement, die die Digitalisierung im Finanzbereich voranbringen möchten
• Mitarbeitende aus Finanz- und Controllingabteilungen, die an der Digitalen Transformation mitwirken