Diese Arbeit konzentriert sich auf die Fragen, welche Einsatzbereiche für Intelligent Process Automation (IPA) im Wirtschaftsprüfungsprozess möglich sind, wie der bisherige Stand der Implementierung in den vier großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften – Deloitte, EY, KPMG und PWC, zusammen „Big Four“ genannt – ist und welche Potenziale und Herausforderungen diese Technologie in Zukunft für den Bereich Auditing mit sich bringen kann. Hierzu werden im ersten Schritt die verschiedenen Technologien kurz definiert, um ein theoretisches Grundverständnis zu erlangen, das für den Verlauf der Arbeit essenziell ist. Im zweiten Schritt werden die Technologien kritisch gewürdigt und die Chancen und Risiken, sowie auch die Herausforderungen aufgezeigt. Aufbauend darauf werden die möglichen Einsatzbereiche der Technologien im Prüfungsprozess erläutert. Im nächsten Schritt werden die Big Four dahingehend analysiert, inwieweit diese Technologien im Prüfungsprozess bereits zum Einsatz kommen und welche Potenziale IPA im Allgemeinen für die Wirtschaftsprüfungsbranche mit sich bringen kann. Abschließend werden die gewonnen Erkenntnisse in einem Fazit zusammengefasst.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung
- Gang der Untersuchung
- Theoretische Grundlagen
- RPA
- Künstliche Intelligenz
- Big Data / Big Data Analytics
- Vereinigung der Technologien zu IPA
- Kritische Würdigung und Herausforderungen für Unternehmen
- IPA im Auditing
- Einsatzbereiche der Technologien im Wirtschaftsprüfungsprozess
- Status Quo bei den Big Four
- Deloitte
- PWC
- KPMG
- Ernst & Young
- Zukünftige Potenziale und Herausforderungen der Technologien in der Wirtschaftsprüfung
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit untersucht die Anwendung von RPA, KI und Big Data in der Wirtschaftsprüfung. Ziel ist es, die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologien im Auditing-Prozess zu beleuchten und den aktuellen Stand bei den großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften zu analysieren.
- Einführung und Problemstellung der Digitalisierung in der Wirtschaftsprüfung
- Theoretische Grundlagen von RPA, KI und Big Data
- Integration der Technologien zur Intelligenten Prozessautomatisierung (IPA)
- Anwendungsbereiche von IPA im Wirtschaftsprüfungsprozess
- Zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im Kontext der Wirtschaftsprüfung
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Digitalisierung in der Wirtschaftsprüfung ein und beschreibt die zunehmende Herausforderung, angesichts des wachsenden Datenvolumens und des wirtschaftlichen Drucks, die Qualität der Jahresabschlussprüfung aufrechtzuerhalten. Sie hebt die Bedeutung von RPA, KI und Big Data als innovative Technologien zur Bewältigung dieser Herausforderung hervor und skizziert den Aufbau der Arbeit.
Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen von RPA, KI und Big Data. Es beschreibt die Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten jeder Technologie einzeln und zeigt anschließend auf, wie diese Technologien in der Intelligenten Prozessautomatisierung (IPA) zusammenwirken. Der Abschnitt endet mit einer kritischen Auseinandersetzung mit den Herausforderungen, die sich für Unternehmen aus dem Einsatz dieser Technologien ergeben.
IPA im Auditing: Dieses Kapitel analysiert den Einsatz von IPA in der Wirtschaftsprüfung. Es beschreibt konkrete Anwendungsbereiche im Wirtschaftsprüfungsprozess, beleuchtet den Status Quo bei den Big Four und geht schließlich auf die zukünftigen Potenziale und Herausforderungen dieser Technologien in der Wirtschaftsprüfung ein. Der Fokus liegt auf der Effizienzsteigerung und der Verbesserung der Prüfungsqualität durch den Einsatz von IPA.
Schlüsselwörter
Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Big Data Analytics, Intelligente Prozessautomatisierung (IPA), Wirtschaftsprüfung, Auditing, Digitalisierung, Jahresabschlussprüfung, Datenanalyse, Effizienzsteigerung, Prüfungsqualität, Big Four.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Arbeit: "Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) im Auditing"
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit untersucht die Anwendung von Robotic Process Automation (RPA), Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data in der Wirtschaftsprüfung (Auditing). Der Fokus liegt auf den Potenzialen und Herausforderungen dieser Technologien im Auditing-Prozess und der Analyse des aktuellen Stands bei den großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften (Big Four).
Welche Technologien werden behandelt?
Die Arbeit behandelt die drei Schlüsseltechnologien RPA, KI und Big Data. Es wird deren Funktionsweise, Einsatzmöglichkeiten und die Integration zur Intelligenten Prozessautomatisierung (IPA) erläutert.
Was ist Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)?
IPA bezeichnet die Vereinigung von RPA, KI und Big Data zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie IPA die Wirtschaftsprüfung effizienter und qualitativ hochwertiger gestalten kann.
Welche Aspekte der Wirtschaftsprüfung werden betrachtet?
Die Arbeit analysiert den Einsatz von IPA in verschiedenen Bereichen des Wirtschaftsprüfungsprozesses. Es wird der Status Quo bei den Big Four (Deloitte, PwC, KPMG, Ernst & Young) beleuchtet und der zukünftige Einsatz dieser Technologien in Bezug auf Effizienzsteigerung und Prüfungsqualität untersucht.
Welche Herausforderungen werden angesprochen?
Die Arbeit geht auf die Herausforderungen ein, die sich aus dem Einsatz von RPA, KI und Big Data für Unternehmen ergeben. Dies beinhaltet sowohl technische als auch organisatorische Aspekte.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit ist in Einleitung, Theoretische Grundlagen, IPA im Auditing und Fazit gegliedert. Die Einleitung beschreibt die Problemstellung und den Aufbau der Arbeit. Die Theoretischen Grundlagen erläutern RPA, KI und Big Data. Das Kapitel "IPA im Auditing" analysiert den Einsatz dieser Technologien in der Wirtschaftsprüfung. Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant?
Schlüsselwörter sind: Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Big Data Analytics, Intelligente Prozessautomatisierung (IPA), Wirtschaftsprüfung, Auditing, Digitalisierung, Jahresabschlussprüfung, Datenanalyse, Effizienzsteigerung, Prüfungsqualität, Big Four.
Was ist die Zielsetzung der Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, die Potenziale und Herausforderungen von RPA, KI und Big Data im Auditing-Prozess zu beleuchten und den aktuellen Stand bei den großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften zu analysieren.
Welche Zusammenfassung der Kapitel wird geboten?
Es werden detaillierte Zusammenfassungen der Einleitung (Einführung in die Thematik und Herausforderungen der Digitalisierung), der Theoretischen Grundlagen (Erläuterung von RPA, KI und Big Data und deren Zusammenspiel in IPA), und des Kapitels IPA im Auditing (Analyse des Einsatzes von IPA in der Wirtschaftsprüfung, Status Quo bei den Big Four und zukünftige Entwicklungen) geliefert.
- Quote paper
- Felix Hagel (Author), 2022, Die Anwendung von Robotic Process Automation (RPA), Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data in der Wirtschaftsprüfung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1254556
