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AI als Auditor der Zukunft: Live-Demo von Prüfprogramm bis Datenanalyse

Die rasante Entwicklung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Claude eröffnet Revisoren neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Gleichzeitig erschweren die hohe Innovationsgeschwindigkeit und offene Fragen zu Datenschutz, Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit den praktischen Einsatz. In dieser Session bieten wir eine Live-Demo, die gezielt aufzeigt, wie Revisoren Künstliche Intelligenz sinnvoll in ihren Arbeitsalltag integrieren können. Wir analysieren die Auswirkungen unterschiedlicher Modelle und Prompting-Strategien auf die Ergebnisqualität und beleuchten essenzielle Aspekte der sicheren Verarbeitung sensibler Daten.

Lernziele

• Stärken und Schwächen verschiedener LLMs
• Prompt Engineering in Revisionsprüfungen
• Umgang mit sensiblen Daten

Speaker

Anne Hofmann ist promovierte Physikerin und hat in den Strategieabteilungen der KfW Bankengruppe und der Deutschen Börse AG mit Hilfe von Datenanalysen Umsatzprognosen erstellt und Investitionen in neue Geschäftsfelder gesteuert. Seit 2017 ist sie in der internen Revision der KfW zentrale Ansprechpartnerin für das Thema Datenanalysen und digitale Prüfansätze. Sie leitet die ISACA Fachgruppe Datenanalysen.

Torsten Enk ist seit mehr als 25 Jahren in der IT-Revision und der -Beratung, insbesondere im Bankenumfeld, tätig. Er leitet die Fachgruppe IT-Revision der ISACA, ist regelmäßig Referent der IDW Akademie und der Frankfurt School of Finance für IT-Compliance, Prüfung von Geschäftsprozessen und Revisionsthemen.

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