KI als Controlling Partner

Webinar on demand
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CFO Services
Dennis Stahl
Ian Shulman
55
Minuten

Chatbots und Prognosemodelle live in der Praxis

Künstliche Intelligenz bietet ein enormes Optimierungspotenzial. Auch im Controlling-Umfeld werden aktuell verschiedenste Einsatzszenarien diskutiert. Doch wo lohnt sich die Integration von KI wirklich?  

Dieser Frage gehen unsere Experten im ICV Live Webinar auf den Grund. Anhand von Praxisbeispielen zeigen sie die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen von KI im Controlling.  

Im Fokus der Live-Demo:

  • Praxistext: Wie kann Künstliche Intelligenz Ihr Controlling effizienter machen und präzisere Prognosen ermöglichen? In welchen Fällen nicht?
  • Reale Anwendungsfälle: Wie ein KI-Chatbot Markttrends analysiert und Forecasting-Prozesse unterstützt.
  • Halluzination der KI: Was sind die Risiken und die aktuellen Grenzen der Chatbots und Prognosemodelle.  
  • Strategische Entscheidungsfindung: Wie Sie durch den Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning konkurrenzfähig bleiben.

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 das 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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