Live Demo: Wie Generative KI das Controlling unterstützt

Webinar on demand
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CFO Services
Dennis Stahl
Ian Shulman
40
Minuten

Live Demo

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Trendthema für Unternehmen 2024. Besonders Generative KI (GenAI) wird als die ultimative Lösung für verschiedenste Problemstellungen angepriesen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, setzen sich daher auch viele Finanzbereiche mit dem Thema auseinander. Aber ist KI wirklich die Antwort auf alles?

Dieser Frage gehen unsere Experten in diesem Webinar auf den Grund. Anhand einer Live-Demo zeigen Sie aktuelle Beispiele zu den Möglichkeiten und Grenzen von KI aus ihren Projekten.  

Im Fokus der Live-Demo:

  • Warum GenAI auch für den Finance-Bereich spannend ist.
  • Welche Aspekte es hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz zu beachten gilt.
  • Welche KI-Plattformen aktuell die gängigsten Lösungen sind.  
  • Wie KI bereits eingesetzt wird - und wo die Grenzen und Risiken liegen.
  • Wie Chatbots Informationen im Unternehmen schnell finden, analysieren und auswerten.

Tauschen Sie sich live mit erfahrenen Experten aus und gewinnen Sie wertvolle Einblicke in die Integration von KI als Unterstützung für das moderne Controlling. Klingt spannend? Dann schauen Sie sich jetzt hier das kostenfreien Webinar an.

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Mitwirkende am Webinar

Dennis Stahl
Dennis Stahl
Business Unit Lead CFO
celver AG

Dennis Stahl verantwortet die Business Unit CFO Services und hilft Kunden seit mehr als 6 Jahren, FP&A-Prozesse mit innovativen Planungs- und Analyselösungen zu modernisieren. In seinen Projekten begleitet er Unternehmen vom gehobenen Mittelstand bis zu Dax-Konzernen unterschiedlichster Branchen. Er verfügt über umfangreiche internationale Beratungserfahrung in der Leitung, Konzeption und Umsetzung fortschrittlicher Kundenlösungen.

Ian Shulman
Ian Shulman
Senior Data Scientist
celver AG

Ian Shulman ist Data Scientist bei celver mit besonderem Fokus auf die Textgenerierung mithilfe von Large Language Models. Dabei konzentriert er sich auf die Vereinfachung komplexer und umständlicher Prozesse durch Machine-Learning-Ansätze sowie die Nutzung von Data-Science-Methoden, um neue Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren.

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