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Es ist ein Experiment! In diesem Beitrag wird untersucht, wie das KI-gestützte textbasierte Dialogprogramm „ChatGPT“ im Rechnungswesen und Berichtswesen eingesetzt werden kann, um Routineaufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und Finanzdaten besser zu verstehen. Die Erstellung des gesamten Beitrags selbst erfolgte mithilfe von ChatGPT, d.h., nicht nur die von der KI generierten Passagen, die als Screenshots gezeigt werden, sondern wesentliche Teile des vorliegenden Textes, wurden von der KI erstellt und anschließend inhaltlich und sprachlich durch den Autor redigiert und ergänzt. Damit soll einerseits das Potenzial der Anwendung in der Praxis gezeigt und verdeutlicht werden, dass der Umgang mit den Werkzeugen der KI in Zukunft unerlässlich sein wird, andererseits sollen aber auch die Risiken und Bedenken thematisiert werden. Denn nur allzu leicht werden in Zukunft die Grenzen einer Urheberschaft verschwimmen.
Will ChatGPT revolutionize accounting?
The Benefits of Artificial Intelligence (AI) in Accounting
(2023)
It's an experiment! This paper explores how ChatGPT can be used in accounting and reporting to au-tomate routine tasks, increase efficiency, and better understand financial data. The creation of the paper itself was done with the help of ChatGPT, i.e., significant parts of this text were created by the AI and then edited and completed by the author in terms of content and language. On the one hand, this is intended to show the potential of the application in practice and to make it clear that dealing with the tools of AI will be indispensable in the future, but on the other hand, the risks and concerns are also addressed.
In letzter Zeit erfolgt eine stete Ausweitung der Informationspflichten deutscher Konzerne und die Hinwendung zu vermeintlich besseren internationalen und US-amerikanischen Normen. So fand auch die Segmentberichterstattung Eingang in das deutsche Recht. Für deutsche Unternehmen sind aufgrund der §§ 292a und 297 Abs. 1 S. 2 HGB die Regelungen nach SFAS 131, IAS 14 und DRS 3 relevant. Diese weisen viele Gemeinsamkeiten auf, unterscheiden sich aber auch in wesentlichen Punkten, vor allem bei der Ausrichtung am Managementansatz und am Risiko und Chancen-Ansatz. In dieser Arbeit werden nach einer Aufarbeitung der Kosten und Nutzen der Segmentberichterstattung empirische Befunde insbesondere aus den USA und Großbritannien gewürdigt. Darauf aufbauend werden die vorliegenden Standards ausführlich verglichen und diskutiert. Die Diskussion zeigt: SFAS 131 ist den anderen Standards – vor allem IAS 14 (revised) – nicht überlegen, sondern schneidet in einigen Bereichen deutlich schlechter ab.
Die Bemessung des Kreditrisikos für Kreditforderungen erfolgte nach IAS 39 bisher nach dem Konzept der eingetretenen Verluste (dem sog. incurred loss model). Danach wurden Kreditausfälle erst dann bilanziell erfasst, wenn das Ausfallereignis bereits eingetreten war. IFRS 9 hat nun einen Pradigmenwechsel hin zur Bewertung nach den erwarteten Verlusten (expected loss model) anstelle der eingetreten Verluste vollzogen. Im vorliegenden Beitrag wird die praxisnahe Anwendung des expected loss model anhand verschiedener Rating-Szenarien dargestellt und mit einer rechnerischen Fallstudie veranschaulicht.