Finance und KI: Zwischen Effizienz und Herausforderung
Peter Hantke () and
Jonny Preuß ()
Additional contact information
Peter Hantke: Horváth & Partner GmbH
Jonny Preuß: Horváth & Partner GmbH
Chapter 14 in Performance Intelligence, 2025, pp 217-233 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung Dieses Kapitel beleuchtet die funktionalen Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzbereich und zeigt deren Potenziale sowie praxisnahe Herausforderungen auf. Ziel dieses Kapitels ist es, eine Brücke zwischen den theoretischen Möglichkeiten und Grenzen der tatsächlichen Umsetzung in Unternehmen zu schlagen. Im ersten Teil wird analysiert, wie KI-Finanzprozesse automatisiert, Kosten gesenkt und datengetriebene Entscheidungen unterstützt werden können. Dabei werden konkrete Anwendungen wie Vorhersagemodelle und Chatbots auf Basis von GenAI und End-to-End-Automatisierung vorgestellt. Im zweiten Teil stehen die Hindernisse bei der Implementierung im Fokus, darunter regulatorische Vorgaben, unzureichende Datenqualität und interne Widerstände. Das Kapitel zeigt auf, wie diese Herausforderungen durch strategisches Vorgehen, fundierte Wirtschaftlichkeitsanalysen und visionäre Ansätze überwunden werden können. Das Kapitel schließt mit einer kurzen Zusammenfassung und strategischen Einordnung zur Umsetzung dieser Lösungen in der eigenen Organisation.
Date: 2025
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49638-8_14
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658496388
DOI: 10.1007/978-3-658-49638-8_14
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().