Wie wird KI im Jahr 2024 in der Wirtschaft eingesetzt? 10 Möglichkeiten, wie es helfen kann

KI wird in verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen weit verbreitet eingesetzt und verändert, wie Unternehmen arbeiten. Von Marketing bis Personalwesen wird KI in Organisationen eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Datenanalysen zu verbessern und schneller intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Zu den wichtigsten aufkommenden AI-Trends gehören generative KI und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Tools wie ChatGPT, maschinelles Lernen und Deep Learning. Laut einer Untersuchung von Accenture könnten 40 % aller Arbeitsstunden von großen Sprachmodellen wie Chat-GPT beeinflusst werden.

Anstatt Mitarbeiter zu ersetzen, kann KI eingesetzt werden, um repetitive Arbeiten zu reduzieren, Effizienz zu steigern und menschliches Potenzial zu maximieren, indem Mitarbeitern und Unternehmen in verschiedenen Branchen geholfen wird, strategischer zu arbeiten. Inhaltsverzeichnis:

1. Generierung von Inhalten
2. Marketing
3. Umsatz
4. Kundendienst
5. IT-Betrieb
6. Personalabteilung
7. Cybersicherheit
8. Rechtsabteilungen
9. Buchführung
10. Finanzieren

Wie wird KI in der Wirtschaft eingesetzt?

KI hat viele Anwendungsfälle und geschäftliche Vorteile in verschiedenen Branchen und Fokusbereichen. Laut einer Studie von McKinsey haben etwa 50% bis 60% der Unternehmen einige Form von KI-Tools oder Ressourcen implementiert. Im Folgenden haben wir einige wichtige Wege hervorgehoben, wie KI im Geschäftsbereich eingesetzt wird.

KI-Automatisierung

Jede Rolle hat zumindest einige wiederkehrende, manuelle Aufgaben, wie das Überprüfen von E-Mails, das Eingeben von Daten und das Erstellen von Berichten, die Zeit von bedeutungsvoller Arbeit beanspruchen. Laut einer Studie von UiPath sind sich 67 % der Befragten bewusst, dass sie ständig die gleichen Aufgaben erledigen und im Durchschnitt vier Stunden und eine halbe Stunde pro Woche für Aufgaben verschwenden, die automatisiert werden könnten.

Künstliche Intelligenz kann helfen, Routineaufgaben zu automatisieren, wodurch Zeit gespart, die Produktivität maximiert, das Risiko menschlicher Fehler reduziert und das Engagement der Teammitglieder gesteigert wird, indem sie mehr Zeit für sinnvolle Arbeit haben.

Je nachdem, welche Aufgaben Sie automatisieren möchten, stehen eine Vielzahl von Tools für verschiedene Geschäftsfunktionen und Anwendungsfälle zur Verfügung, wie Chatbots für den Kundenservice, Bewerber-Tracking-Systeme für das Recruiting und Gehaltsabrechnungsplattformen für die Buchhaltung.

Verbesserte Datenanalyse

Künstliche Intelligenz- und maschinelles Lernen-Werkzeuge können riesige Datenmengen mit Geschwindigkeiten und in einem Maßstab verarbeiten und analysieren, die weit über menschliche Fähigkeiten hinausgehen. Als Ergebnis können KI Muster, Verhaltensweisen und Trends identifizieren, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort sichtbar sind, was dabei hilft, zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

Einige Anwendungsfälle für erweiterte Datenanalytik umfassen die Vorhersage von Kundenabwanderung, die Identifizierung von Trends bei Mitarbeiterfluktuation, die Prognose von Einnahmen und die Erkennung von Betrugsmustern oder -verhaltensweisen.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Basierend auf Erkenntnissen aus erweiterten Datenanalysen kann KI auch dabei helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern.

KI kann die Entscheidungsfindung verbessern, indem sie hilft, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren, operationale Hindernisse zu erkennen, effektive Wege zur Personalisierung von Angeboten und Kundenansprache basierend auf Kundendaten zu bestimmen und sich auf potenzielle Herausforderungen vorzubereiten.

Ein häufig zitierter Beispiel dafür, wie KI die Entscheidungsfindung unterstützt, ist, dass Fluggesellschaften üblicherweise prädiktive KI-Analysen verwenden, um die Preise zu bestimmen. Fluggesellschaften optimieren Ticketpreise mithilfe von KI, um die Nachfrage-Muster, das Verbraucherverhalten, den Wettbewerb und andere Faktoren in Echtzeit zu analysieren und zu verstehen, was zu fundierteren Preissetzungsentscheidungen führt.

Die oben genannten Fähigkeiten sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie KI in Unternehmen eingesetzt wird. Obwohl KI erhebliche Vorteile bieten kann, ist menschliche Expertise und Intelligenz nach wie vor notwendig, um die Genauigkeit und Glaubwürdigkeit kritischer Geschäftsprozesse zu gewährleisten. Vor diesem Hintergrund wollen wir uns anschauen, wie KI in verschiedenen Geschäftsfunktionen eingesetzt wird.

1. Generierung von Inhalten

Inhalteersteller greifen zunehmend auf generative KI-Tools zurück, um Zeit zu sparen und den Inhaltserstellungsprozess zu verbessern. Tools wie ChatGPT, Google Bard und Jasper ermöglichen es Benutzern, Texteingaben zur schnellen Generierung neuer schriftlicher Inhalte wie Gliederungen, E-Mails oder Blog-Beiträge zu machen. Tools wie Midjourney, Stable Diffusion und DALL-E generieren Bilder basierend auf Texteingaben.

Eine Umfrage von Descript und Ipsos unter fast 1.000 Inhaltserstellern ergab, dass fast zwei Drittel der Befragten bereits generative KI in ihrer Inhaltsproduktion verwendet haben und mehr als drei Viertel angeben, dass sie wahrscheinlich auch zukünftig KI-Tools einsetzen werden.

Einige der Vorteile der Nutzung von KI für die Inhalteerstellung sind:

• Gesteigerte Produktivität und Skalierbarkeit, da die Verwendung von KI-Tools zur Generierung von Inhalten weniger Zeit und Ressourcen erfordert als die Entwicklung von Inhalten von Grund auf neu.
• Kreative Inspiration durch die Verwendung von KI, um Ideen zu sammeln und neue Ideen zu entwickeln, bevor Inhalte erstellt werden.
• KI-gesteuerte Analysen verfolgen Inhaltsmetriken wie Seitenaufrufe, Social-Media-Shares und Engagementraten, um bei der Optimierung von Inhaltsgenerierungsstrategien zu helfen.

Während künstliche Intelligenz die Inhaltserstellung effizienter machen kann, sollten Sie darauf achten, dass KI-Inhalte nicht sofort veröffentlicht werden können. Content-Ersteller und Vermarkter sollten KI-Inhalte als Inspiration für ihre eigenen Inhalte oder als ersten Entwurf betrachten. Jeder Inhalt, der von generativen KI-Tools erstellt wird, sollte von einem Teammitglied Korrektur gelesen, auf Fakten überprüft und bearbeitet werden, um sicherzustellen, dass er mit der Markenstimme, dem Stil und den Richtlinien übereinstimmt.

2. Vermarktung

Künstliche Intelligenz-Tools und maschinelles Lernen werden von Marketingteams eingesetzt, um Daten zu analysieren, Kunden trends und Muster zu identifizieren, Marketingkampagnen und -strategien zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Neben der Verbesserung der Ergebnisse der Marketingstrategie kann KI auch Teammitgliedern helfen, Zeit zu sparen, indem sie manuelle Aufgaben automatisieren. Laut einer Umfrage von Drift unter mehr als 600 Vermarktern glauben 74%, dass sie in den nächsten fünf Jahren mehr als ein Viertel ihrer Aufgaben intelligent automatisieren werden.

Hier sind einige Beispiele, wie KI im Marketing eingesetzt wird:

• Verbesserte Marktforschung und Wettbewerbsanalyse. Marketingteams und Fachleute verbringen eine erhebliche Menge Zeit mit der Durchführung von Marketing- und Wettbewerbsforschung. KI-Systeme und -Werkzeuge verfügen über fortgeschrittene Fähigkeiten, um relevante Marktdaten und Wettbewerbsdifferenzierungen zu finden, zu organisieren und zu analysieren, was Zeit spart, die sonst für manuelle Recherchen aufgewendet worden wäre. Da KI große Datenmengen automatisch verarbeiten kann, können wichtige Markt- oder Wettbewerbererkenntnisse aufgedeckt werden, die Mitgliedern des Marketingteams entgangen sein könnten.
• Verbesserte Zielgruppensegmentierung und Personalisierung. KI kann vereinfachen, wie Vermarkter das Verhalten von Kunden verfolgen, verstehen und vorhersagen. Mit KI-Tools können Unternehmen auch Kundenprofile erstellen, indem sie Kunden je nach ihrem Verhalten, ihren Vorlieben und demografischen Indikatoren in verschiedene Kategorien unterteilen. Basierend auf Kundenprofilen können Marketingteams die Nachrichten und Kommunikation personalisieren, um Produkte, Dienstleistungen oder Aktionen hervorzuheben, die für bestimmte Kundensegmente am relevantesten sind.
• Prädiktive Marketing-Analysen. Marketer können prädiktive Analytik nutzen, um Muster und Trends aus historischen und aktuellen Kundendaten zu identifizieren, was Teams ermöglicht, effektiver vorherzusagen, welche Strategien oder Kampagnen in der Zukunft am effektivsten sein könnten. Prädiktive Analysen helfen dabei, Kundenbedürfnisse vorherzusagen, die Zielausrichtung zu optimieren und Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren.

3. Verkauf

Predictive Analytics und KI-gestützte Algorithmen ermöglichen es Vertriebsteams, das Kundenverhalten und -präferenzen besser zu verstehen sowie Vertriebsoperationen zu automatisieren und zu verbessern.

Vertriebsteams können KI nutzen, um bei folgenden Aspekten des Verkaufsprozesses und der -strategie zu helfen:

• Automatisierung manueller Aufgaben. Eine Umfrage unter 7.700 Vertriebsprofis von Salesforce ergab, dass Vertriebsmitarbeiter durchschnittlich weniger als 30% ihrer Woche tatsächlich mit Verkaufen verbringen. Ein Großteil ihrer Zeit wird mit manuellen Aufgaben wie Dateneingabe und dem Teilen von Updates zu ihren Deals im Verkaufstrichter verbracht. KI-Tools können helfen, zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, damit Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit mit dem Verkaufen verbringen können.
• Prognose der Nachfrage. KI kann dazu beitragen, vergangene Leistungen und aktuelle wirtschaftliche Indikatoren zu analysieren, um Vertriebsteams bei der Prognose zukünftiger Nachfrage zu unterstützen. Die Analyse von Kundendaten, Interaktionen und historischen Verkaufsmustern mithilfe von KI-Algorithmen kann dazu beitragen, potenzielle Kunden zu identifizieren, Prioritäten zu setzen, nächste Schritte oder Maßnahmen zur Interaktion mit potenziellen Kunden zu identifizieren und den Verkaufsprozess zu optimieren.
• Lead-Scoring. KI-gestützte Lead-Scoring-Tools verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um Echtzeit-Updates an Verkaufsteams über potenzielle Kunden und Leads bereitzustellen, was dazu beiträgt, dass Lead-Bewertungen genau und aktuell sind. Jedes Mal, wenn ein Lead auf einen Link in einer E-Mail klickt, eine Ressource von der Unternehmenswebsite herunterlädt oder eine andere Aktion ausführt, aktualisiert der KI-Algorithmus automatisch die Bewertung des Leads.
• Schreiben und Personalisieren von ausgehenden E-Mail-Kampagnen. Ähnlich wie beim Anwendungsfall in der Inhaltegenerierung können generative KI-Tools wie ChatGPT verwendet werden, um ausgehende E-Mails an Kunden und Interessenten zu entwerfen. Durch die Nutzung von Daten aus KI-gesteuerten Lead-Scoring-Tools können Vertriebsmitarbeiter auch die Ansprache personalisieren und Produktempfehlungen basierend auf dem Score, den Vorlieben und dem Verhalten einer Person teilen.

4. Kundendienst

KI kann dazu beitragen, wie Unternehmen mit Kunden interagieren, relevante Erkenntnisse identifizieren und das Kundenerlebnis verbessern. Einige Vorteile der Nutzung von KI für den Kundenservice sind schnellere Reaktionszeiten, rund um die Uhr verfügbarer Support und die Möglichkeit, maßgeschneiderte Lösungen basierend auf den spezifischen Bedürfnissen der Kunden anzubieten.

Laut einer Umfrage von DialPad unter mehr als 1.000 Kundenservice-Profis glauben fast 60% der Befragten, dass KI ihnen Zeit spart oder schneller arbeiten lässt. Auf der Kundenseite hat eine globale Umfrage von Zendesk unter 3.700 Verbrauchern ergeben, dass 70% der Befragten, die oft mit dem Kundensupport interagieren, glauben, dass die Nutzung von KI durch Unternehmen zu persönlicheren und effektiveren Erfahrungen führen kann.

Häufige Anwendungen von KI im Kundenservice umfassen:

• KI-gestützte Chatbots. Chatbots verwenden natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um in Echtzeit mit Kunden zu kommunizieren. Viele Verbraucher- und geschäftsorientierte (B2B) Websites und Apps in verschiedenen Branchen integrieren dies. KI-gestützte Chatbots Um Kundenfragen schnell zu beantworten, personalisierte Empfehlungen anzubieten und Unterstützung zu leisten. Chatbots ermöglichen es Kunden, Hilfe zu erhalten, ohne auf den nächsten verfügbaren Kundenservice-Mitarbeiter warten zu müssen, und helfen Unternehmen, Zeit und Ressourcen zu sparen. Wenn eine Anfrage zusätzliche Unterstützung von einem menschlichen Vertreter erfordert, können Chatbots die Kunden auch zum richtigen Agenten oder Kanal leiten.
• Self-Service- und Wissensdatenbank-Systeme. Ähnlich wie Chatbots helfen auch Self-Service- und Wissensdatenbanksysteme Kunden dabei, Antworten auf ihre Fragen und Lösungen für häufige Probleme eigenständig zu finden. Diese Systeme verfügen über erweiterte Suchfunktionen und beinhalten Ressourcen wie häufig gestellte Fragen (FAQs), Tutorials, Problembehandlungshandbücher und interaktive Tools. Der Zugriff auf Ressourcen in Self-Service- und Wissensdatenbanksystemen hilft Kunden, Zeit zu sparen und Kundendienstmitarbeiter von der Beantwortung derselben Fragen oder dem Durchführen wiederholender Tutorials zu entlasten.
• Verbesserte Analysen und Kundeneinblicke. KI-gestützte Datenanalyse kann detaillierte Einblicke in Stimmung und Zufriedenheit liefern, basierend auf Daten aus Kundeninteraktionen, einschließlich Chatbot-Protokollen, E-Mails, Social-Media-Beiträgen, Bewertungen und Umfragen. Mithilfe dieser Daten können Unternehmen Kundenpräferenzen, Schmerzpunkte und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, die dazu beitragen können, das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern und zu individualisieren.

5. IT-Betrieb

In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz in der IT so stark zugenommen, dass Gartner den Begriff “AIOps” prägte, um die Kombination von Big Data, Analytik, natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen zur Automatisierung von IT-Betriebsprozessen zu beschreiben.

AIOps ermöglicht es IT-Betriebsteams, multiple separate IT-Betriebstools mit einer zentralen Plattform zu integrieren, was Unternehmen dabei hilft, die ständig expandierende IT-Landschaft effektiver zu verwalten. Als Ergebnis können IT-Teams schnell auf Verlangsamungen und Ausfälle reagieren und diese sogar proaktiv identifizieren, was die Störungen im Tagesgeschäft minimiert.

Die Hauptvorteile von AIOps sind:

• Schnellere Reaktions- und Lösungszeit für IT-Tickets, Verlangsamungen und Ausfälle
• Senkung der Betriebskosten durch Kombination und Integration von IT-Systemen und -Tools
• Verbesserte Zusammenarbeit und Überwachung zwischen DevOps, ITOps, Governance- und Sicherheitsfunktionen durch integrierte Tools
• Verbesserte Ressourcenzuweisung durch Automatisierung manueller Aufgaben und Ermöglichung von IT-Betriebsteammitgliedern, mehr Zeit mit komplexeren Arbeiten zu verbringen.
• Fähigkeiten, von reaktiver zu vorausschauender IT-Betriebsführung mithilfe von prädiktiver Analytik zu wechseln.

6. Personalwesen

Die Nutzung von KI im gesamten Mitarbeiterlebenszyklus – einschließlich der Kandidatensuche und -auswahl, der Einarbeitung, der Verwaltung von Mitarbeiterdaten und der Entwicklung bestehender Teammitglieder – kann Personaler dabei unterstützen, Effizienz zu steigern und Talente langfristig zu binden.

Laut einer Umfrage von 1.688 HR-Profis der Gesellschaft für Personalmanagement (SHRM) sagen 85% der Befragten, die Automatisierung oder KI nutzen, dass dies ihnen Zeit spart oder die Effizienz steigert.

Einige der vielen Anwendungsfälle für KI im Personalwesen umfassen:

• Schreiben von Inhalten für Rekrutierungsmaterialien. Rekrutierungs- und Talentakquisitionsteams können generative KI-Tools wie ChatGPT oder Google Bard verwenden, um Entwürfe für Rekrutierungszwecke zu erstellen, einschließlich Stellenbeschreibungen, Interviewfragen, Kandidatenanschreiben und Jobangebotsschreiben. Indem man dem Tool einen Anstoß mit relevanten Details über die Stelle und den gewünschten Inhalt gibt, wird das Tool vorgeschlagenen Text generieren. Obwohl zusätzliche Details benötigt werden könnten und wahrscheinlich Bearbeitungen erforderlich sind, um Rekrutierungsmaterialien zu vervollständigen, können KI-Tools im Vergleich zur Neuanfertigung von Text Zeit sparen.
• Automatisierung des Kandidaten-Screenings. Viele Bewerber-Tracking-Systeme (ATS) und ähnliche Lösungen umfassen KI-Technologie, um Kandidaten automatisch anhand spezifischer Kriterien und Qualifikationen zu überprüfen und Personen auszusortieren, die nicht passen. Diese Systeme beinhalten oft Funktionen, um automatische E-Mails an Kandidaten zu senden und sie darüber zu informieren, dass sie nicht weiterkommen. Dies ermöglicht es Recruitment- und Talentakquisitions-Teams, ihre Zeit auf das qualifizierteste Talent zu konzentrieren.
• Förderung des Kandidatenengagements Ähnlich wie Kundenservice-Chatbots, nutzen einige Arbeitgeber Chatbots als innovative Lösung, um das Engagement der Kandidaten zu fördern. Unternehmen integrieren KI-Chatbots und virtuelle Assistenten auf ihren Karriereseiten, um Einzelpersonen zu Stellen zu leiten, die ihren Fähigkeiten und Erfahrungen entsprechen, sie durch einen interaktiven Bewerbungsprozess zu führen und unterwegs häufig gestellte Fragen zu beantworten.
• Vereinfachung der Personalplanung. Technologien wie Talentmanagement-Systeme und Personalsysteme zentralisieren Mitarbeiterdaten, was es Unternehmen erleichtert, HR-Prozesse zu verwalten und zu automatisieren. Über diese Systeme können Organisationen Gehaltsabrechnung, Leistungen, Zeiterfassung, Lernen und Talententwicklung sowie andere HR-Funktionen verwalten. Viele dieser Systeme enthalten auch Daten zu Talentbewertungen, Leistung, Engagement, Mitarbeiterbindung und Fähigkeiten, die Organisationen dabei helfen, Mitarbeiterkompetenzen, Fähigkeitslücken und zukünftige Personalbedarfe besser zu verstehen.

7. Cybersicherheit

Da Cyberkriminelle immer raffinierter werden, benötigen Sicherheitsteams die neueste Technologie, um aufkommende Bedrohungen zu erkennen und das Risiko zu minimieren. Laut einer IBM-Umfrage unter 1.000 IT- und Cybersicherheitsfachleuten haben 64 % der Befragten KI für erweiterte Sicherheitsfunktionen implementiert und 29 % evaluieren die Implementierung.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Cybersicherheit vorteilhaft sein, um den Cyberkriminellen einen Schritt voraus zu sein, die Bedrohungserkennung zu automatisieren und schnell auf die neuesten Risiken zu reagieren.

Einige Beispiele für Künstliche-Intelligenz-Cybersicherheit sind:

• Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen. KI kann große Datenmengen analysieren, um Muster im Benutzerverhalten zu identifizieren und automatisch Anomalien zu kennzeichnen, die auf einen Betrug oder eine andere Cyberbedrohung hinweisen könnten. Dies kann dabei helfen, Cybersicherheitsteams zu unterstützen, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen. KI-fähige Werkzeuge können auch Aufgaben im Zusammenhang mit dem Vorfallmanagement und der Behebung automatisieren, um Bedrohungen zu bekämpfen, bevor sie signifikanten Schaden verursachen.
• Sicherheitsüberwachung. Cybersicherheitsbedrohungen entwickeln sich weiter, und KI-gestützte Sicherheitsüberwachungslösungen nutzen Datenanalyse, um kontinuierlich über sich entwickelnde Bedrohungen und Umgebungen zu lernen und sich anzupassen. Anhand dieser Daten können Erkennungsmodelle im Laufe der Zeit angepasst werden, um die Sicherheitsfähigkeiten zu verbessern und Bedrohungen proaktiver zu erkennen und zu verhindern.
• Bot-Prävention. Bots stellen für Unternehmen viele Bedrohungen dar, darunter das Versenden von Spam-E-Mails, das Senden einer hohen Anzahl von illegitimem Traffic an Websites und das Einleiten von Kontoübernahmen unter Verwendung gestohlener Zugangsdaten. KI-gestützte Machine-Learning-Algorithmen können verwendet werden, um eingehende E-Mails automatisch nach Warnzeichen wie bösartigen IP-Adressen und Links, verdächtigen Schlüsselwörtern und großen Anhängen zu durchsuchen und E-Mails in Spam-Ordner zu filtern. Ähnliche Fähigkeiten können auch eingesetzt werden, um zwischen authentischem Website-Traffic, guten Bots (wie Suchmaschinen-Crawlern) und schlechten Bots zu unterscheiden.

Während KI Effizienzsteigerungen und Verbesserungen aus einer Cybersicherheitsperspektive vorantreiben kann, haben KI-Werkzeuge das Potenzial, Sicherheits- und Datenschutzrisiken darzustellen. Sicherheitsteams sollten alle KI-Lösungen gründlich prüfen oder einen externen Informationssicherheitsfachmann hinzuziehen, bevor sie Werkzeuge auswählen. Die Implementierung unternehmensweiter Richtlinien zur sicheren Nutzung von KI-Werkzeugen kann ebenfalls hilfreich sein.

8. Rechtsabteilungen

Die Rechtsabteilungen von Unternehmen verarbeiten und analysieren große Daten- und Dokumentenvolumina. Anstatt Dokumente manuell zu überprüfen und andere administrative Prozesse abzuschließen, kann KI viele rechtliche Aufgaben vereinfachen und Anwälten ermöglichen, mehr Zeit damit zu verbringen, ihren Mandanten fachkundige Unterstützung zu bieten.

LexisNexis befragte mehr als 4.000 Personen, darunter eine Mischung aus Anwälten, Jurastudenten und Verbrauchern, zum Thema generative KI. Laut der Umfrage haben 36% der befragten Anwälte bereits ein generatives KI-Tool persönlich oder beruflich genutzt, und 19% verwenden diese Tools bereits in ihrer juristischen Praxis. Bereiche, in denen Anwälte das größte Potenzial für KI-Tools sehen, sind gesteigerte Effizienz, Recherche und das Erstellen von Dokumenten.

Hier sind einige spezifische Möglichkeiten, wie KI in Rechtsabteilungen eingesetzt werden kann:

• Recherche und Analyse Juristische Recherche beinhaltet eine beträchtliche Menge Zeit, die auf die Überprüfung von Rechtsfällen, Gesetzen, Vorschriften und Präzedenzfällen sowie anderen Informationen verwendet wird. KI-gestützte Werkzeuge können automatisch relevante rechtliche Dokumente abrufen, organisieren und analysieren, um es Rechtsanwälten einfacher zu machen, wichtige Informationen zu finden, Schlüsselerkenntnisse zu extrahieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Vertragsprüfung und Due Diligence. Die manuelle Überprüfung von rechtlichen Verträgen und Dokumenten kann zeitaufwändig sein und anfällig für menschliche Fehler. Neben der Überprüfung durch menschliche Rechtsexperten können KI-Tools mit maschinellem Lernen auch Vertragsinhalte überprüfen und analysieren, um potenzielle Probleme oder ungünstige Bedingungen aufzuzeigen, die ansonsten übersehen werden könnten.
• Automatisierung von Dokumenten. KI kann helfen, erste Entwürfe von standardmäßigen rechtlichen Dokumenten wie Verträgen, Geheimhaltungsvereinbarungen (NDAs), Testamenten und Mietverträgen zu erstellen, was den Rechtsabteilungen Zeit spart und menschliche Fehler reduziert. Beachten Sie jedoch, dass eine gründliche Überprüfung durch einen Rechtsexperten unerlässlich ist, bevor AI-generierte Dokumente verwendet werden.
• Beachtung. Verschiedene Branchen und Unternehmen müssen die Einhaltung spezifischer Vorschriften sicherstellen, wie z.B. HIPAA für US-Gesundheitsdaten und die DSGVO für Unternehmen, die Daten von Bürgern der Europäischen Union sammeln. Die Einhaltung von Standards ist komplex und das Versäumnis der Einhaltung kann zu Verstößen oder Strafen führen. Unternehmen können KI-Algorithmen nutzen und trainieren, um spezifische Gesetze und Vorschriften zu verstehen und Unstimmigkeiten effizienter zu identifizieren als manuelle Methoden.

9. Buchhaltung

Die Buchhaltungsteams verbringen oft viel Zeit mit manuellen, sich wiederholenden Aufgaben wie der Dateneingabe, der Verwaltung der Gehaltsabrechnung und der Genehmigung von Ausgaben. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Buchhaltungsteams können viele dieser Aufgaben automatisiert werden, was Zeit und Ressourcen spart.

Laut einer Umfrage von Intuit unter 2.000 Buchhaltern planen 48 % der Befragten, in den nächsten Jahren in Automatisierungswerkzeuge und KI zu investieren. Die Umfrage ergab auch, dass 82 % der Befragten glauben, dass Technologie zu bedeutungsvolleren Kundenbeziehungen führt.

Vorteile der Verwendung von KI-Tools in der Buchhaltung sind:

• Automatisierte Aufgaben. Künstliche Intelligenz kann viele manuelle Buchhaltungsaufgaben automatisieren, einschließlich Datensammlung, Dateneingabe, Kategorisierung, Abstimmung und Rechnungsstellung, wodurch Buchhaltern mehr Zeit für die Arbeit an strategischeren Projekten und den Austausch mit Kunden bleibt.
• Optimiertes Lohn- und Gehaltsabrechnungsmanagement. Die American Payroll Association schätzt, dass bei der manuellen Abwicklung der Lohnabrechnung bis zu 8 % menschliche Fehler auftreten können. KI und maschinelles Lernen können die Lohnabrechnung automatisch verarbeiten, Zeit sparen, menschliche Fehler eliminieren und sicherstellen, dass die Lohnabrechnung korrekt ist.
• Unterstützung bei der Betriebsprüfung. KI-gestützte Steuerprüfungsunterstützungstools können Prüfer und Buchhalter dabei unterstützen, Finanzberichte und Aufzeichnungen effektiv vorzubereiten, um sicherzustellen, dass sie genau, aktuell und relevant sind. KI vereinfacht auch das Dokumentenmanagement, indem sie Steuerprüfern ermöglicht, relevante Finanzdaten leicht zu identifizieren und darauf zuzugreifen und so die Zeit und Ressourcen reduziert, die für die Durchführung von Prüfungen benötigt werden.

10. Finanzen

Ein Bericht von PwC aus dem Jahr 2022 ergab, dass 53% der befragten CFOs plant, die digitale Transformation mithilfe von Datenanalyse, KI, Automatisierung und Cloud-Lösungen zu beschleunigen, um Standardisierung voranzutreiben und so viele manuelle Prozesse wie möglich intelligent zu automatisieren.

Die Nutzung von KI im Finanzwesen kann Finanzteams und Organisationen dabei helfen, Muster aus großen Datensätzen zu analysieren, Prozesse zu optimieren, Entscheidungsfindung zu verbessern, Betrug vorzubeugen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, unter anderem.

Einige konkrete Anwendungsbeispiele, wie KI im Finanzsektor eingesetzt wird, sind:

• Datenanalyse in Echtzeit. Finanzteams und Finanzdienstleistungsorganisationen verwalten eine beträchtliche Menge an Daten – die Verfolgung der wichtigsten geschäftlichen Erkenntnisse kann herausfordernd sein. KI-Tools können automatisch große Datenmengen verarbeiten und Muster und Trends identifizieren, Zeit sparen und Erkenntnisse aufdecken, die sonst übersehen worden wären. Diese Erkenntnisse helfen Finanzprofis, bessere datengetriebene Entscheidungen in Bezug auf das Management von Krediten, die Berechnung von Risiken, die Prüfung von Kreditnehmern und die Bestimmung von Investitionen zu treffen.
• Betrugserkennung und Bekämpfung von Geldwäsche (AML). Viele Betrugserkennungs- und AML-Prozesse sind manuell, zeitaufwändig und bergen das Risiko menschlicher Fehler. KI-gestützte Datenanalyse kann genutzt werden, um Finanztransaktionen und damit verbundene Aktivitäten in Echtzeit zu bewerten und normales von abnormalem oder verdächtigem Verhalten zu identifizieren. Sobald verdächtige Aktivitäten erkannt werden, können KI-Tools menschliche Analysten oder andere relevante Parteien benachrichtigen, um eine weitere Überprüfung durchzuführen, was die Effizienz erhöht.
• Beachtung. Künstliche Intelligenz kann helfen, die Durchführung von Compliance-Prüfungen zu automatisieren und Echtzeit-Aufzeichnungen aller finanziellen Transaktionen und Aktivitäten aufrechtzuerhalten, was das Risiko von regulatorischen Verstößen und Strafen insgesamt reduzieren kann.
• Prognose und Budgetierung. Künstliche Intelligenz (KI) Werkzeuge können Finanzdaten analysieren, um Vorhersagen zu treffen. KI kann große Mengen an historischen Leistungsdaten verarbeiten, einschließlich Markttrends, wirtschaftlicher Indikatoren und unternehmensspezifischer Kennzahlen, um Vorhersagen über zukünftige Trends oder Ergebnisse zu generieren. Als Ergebnis kann KI dazu beitragen, verbesserte Budgetierung und Ressourcenallokationsentscheidungen zu treffen, während potenzielle finanzielle Risiken minimiert werden.

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