Towards Automated Analysis of Business Processes for Financial Audits

Financial audits play a significant role in the economy by safeguarding the correctness of published financial information. Public auditors face the challenge to audit financial statements that are created by increasingly integrated and complex information systems. This paper addresses a specific problem in the auditing process. A major challenge in this process is the analysis and audit of business processes that produce financial entries. We illustrate results from applying business process mining techniques to extensive test and real life data and discuss gained insights from the application for the development of automated business process analysis methods in the context of financial audits

Tackling Complexity: Process Reconstruction and Graph Transformation for Financial Audits

A key objective of implementing business intelligence tools and methods is to analyze voluminous data and to derive information that would otherwise not be available. Although the overall significance of business intelligence has increased with the general growth of processed and available data it is almost absent in the auditing industry. Public accountants face the challenge to provide an opinion on financial statements that are based on the data produced by the automated processing of countless business transactions in ERP systems. Methods for mining and reconstructing financially relevant process instances can be used as a data analysis tool in the specific context of auditing. In this article we introduce and evaluate an algorithm that effectively reduces the complexity of mined process instances. The presented methods provide a part of the foundation for implementing automated analysis and audit procedures that can assist auditors to perform more efficient and effective audits

Forum - Ausgabe 2012/2013

Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2012/2013

Proceedings der 11. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI2013) - Band 1

The two volumes represent the proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik WI2013 (Business Information Systems). They include 118 papers from ten research tracks, a general track and the Student Consortium. The selection of all submissions was subject to a double blind procedure with three reviews for each paper and an overall acceptance rate of 25 percent. The WI2013 was organized at the University of Leipzig between February 27th and March 1st, 2013 and followed the main themes Innovation, Integration and Individualization.:Track 1: Individualization and Consumerization Track 2: Integrated Systems in Manufacturing Industries Track 3: Integrated Systems in Service Industries Track 4: Innovations and Business Models Track 5: Information and Knowledge ManagementDie zweibändigen Tagungsbände zur 11. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI2013) enthalten 118 Forschungsbeiträge aus zehn thematischen Tracks der Wirtschaftsinformatik, einem General Track sowie einem Student Consortium. Die Selektion der Artikel erfolgte nach einem Double-Blind-Verfahren mit jeweils drei Gutachten und führte zu einer Annahmequote von 25%. Die WI2013 hat vom 27.02. - 01.03.2013 unter den Leitthemen Innovation, Integration und Individualisierung an der Universität Leipzig stattgefunden.:Track 1: Individualization and Consumerization Track 2: Integrated Systems in Manufacturing Industries Track 3: Integrated Systems in Service Industries Track 4: Innovations and Business Models Track 5: Information and Knowledge Managemen

Synergien von Lean Six Sigma und Robotic Process Automation bei Finanzinstituten

Der stetige Wandel und die damit verbundenen Anforderungen sind Treiber der Weiterentwicklung von Unternehmen. Um am Markt bestehen zu können und den zunehmenden Kundenansprüchen gerecht zu werden, benötigt es an kontinuierlicher Verbesserung der Geschäftsprozesse und eingesetzten Technologien. Die Notwendigkeit von effizienten Prozessen bedingt an Optimierung und Automatisierung. Finanzinstitute und Beratungsunternehmen nutzen dafür die beiden Methoden Lean Six Sigma und Robotic Process Automation. Zur vollen Ausschöpfung des Optimierungspotenzials und der daraus resultierenden Effizienzsteigerung, ist man im Rahmen dieser Bachelorarbeit auf die Synergien von Lean Six Sigma und Robotic Process Automation näher eingegangen. Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Bestimmung von Einflussfaktoren bei der Identifizierung von Prozessen mit Optimierungs- und Automatisierungspotenzial. Zudem werden die Mehrwehrte sowie Herausforderungen aufgezeigt, welche durch die Kombination von Lean Six Sigma und Robotic Process Automation entstehen. Um die Optimierung und Automatisierung zukünftig weiterhin voran zu treiben, werden zum einen die Grenzen der Methoden aufgezeigt und zum anderen potenzielle Technologien vorgestellt. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurden Experteninterviews mit Finanzinstituten und Beratungsunternehmen durchgeführt. Zusätzlich wurden die Kernaussagen mittels einer Online- Umfrage, den Interviewpartnern nochmals zur Gewichtung vorgelegt. Die zweite Online-Umfrage diente zur Repräsentation der Einschätzung über eine mögliche Kombination, von global tätigen Arbeitnehmern. Abschliessend wurde eine reale und selbst erarbeitete Fallstudie aus einem Schweizer Finanzinstitut beigezogen. Die Erkenntnisse zeigen, dass basierend auf dem Verständnis der Führungsmitglieder über die behandelnde Thematik, eine positive Auswirkung auf die Strategie und Zielsetzung entsteht. Die Projektförderung durch das Management sowie die klare Kommunikation und der daraus entstehenden Transparenz, fördert die Identifikation von Prozessen. Dem gegenüber entstehen Herausforderungen wie die mangelnde Verantwortungsübernahme sowie eine unklare Kommunikation, fehlende Projektunterstützung und ungenügender Wissensstand. Die Kombination ermöglicht eine ganzheitliche Prozessanalyse und Identifizierung von Problemen und Verbesserungsmöglichkeiten. Durch Verschlankung und qualitative Steigerung des Prozesses, kann das Automatisierungspotenzial maximiert werden. Ebenfalls abhängig vom Verständnis der Führungsmitglieder, können die Erwartungen von der Realität abweichen. Zudem muss das umfangreichere Fachwissen der Projektmitarbeiter sichergestellt werden. Die einflussreichsten Faktoren sind die Zeit-, Budget- und Human Resource Vorgaben. Grenzen der Methoden zeigen sich bei der Erwartungshaltung, technischen Funktionsfähigkeit, der begrenzten Ausschöpfung der Optimierungen und bei der Komplexität der Methodologie. Zur weiteren Optimierung und Automatisierung wird zukünftig die künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle spielen. Doch müssen vorab die Voraussetzungen für eine vereinfachte Nutzung erarbeitet werden. Aus dieser Bachelorarbeit geht hervor, dass das Verständnis der Führungskräfte über die Materie, für die Durchführung eines Projektes erfolgsabhängig ist. Zudem sollen die Synergien aus der Kombination von Lean Six Sigma und Robotic Process Automation für eine stabile Basis und nachhaltige Lösung genutzt werden. Somit kann in einem Folgeschritt mit den erweiterten Technologien darauf aufgebaut werden

Forum - Ausgabe 2011/2012

Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2011/2012

Smart ERP: How business processes in small- and medium-sized service enterprises are affected by artificial intelligence.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado en más facetas de la vida. En el aspecto de los hogares inteligentes, la IA puede controlar el entorno en función de las preferencias aprendidas de los residentes o en los automóviles que apoya al conductor, mientras que los asistentes personales inteligentes (IPA) ayudan con tareas habituales, como concertar citas o proporcionar información. Esta silenciosa pero floreciente integración de la IA en otras áreas de la vida no se limita a las esferas privadas; las experiencias privadas con IA están aumentando las expectativas de los procesos inteligentes en las aplicaciones empresariales y, por lo tanto, la IA se abre paso cada vez más en los procesos empresariales. El uso de IPA en aplicaciones comerciales como el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) es un aspecto tan importante como la integración del aprendizaje automático (ML) en los procesos comerciales. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas (PYME) se enfrentan particularmente al desafío de integrar la IA en los procesos comerciales, ya que generalmente están luchando con desafíos existentes como la digitalización. La optimización de procesos a través de la IA es un desafío adicional porque, según la literatura, las pymes a menudo no tienen los conocimientos necesarios para integrar la IA por sí mismas. De acuerdo con la literatura, las PyMEs también a menudo carecen de casos de uso concretos en los que la IA pueda integrarse en los procesos comerciales de manera significativa y valiosa. Aquí es donde entra esta tesis y desarrolla casos de uso concretos adaptados a los procesos de las pymes alemanas en el sector de servicios con el fin de optimizarlos con IA. Sobre la base de estos casos de uso, se creó un marco que proporciona funciones IPA y ML y se puede integrar sin problemas en un sistema ERP. La disertación está guiada por la pregunta de investigación: ʺ¿Qué funciones específicas de IA e IPA se reconocen como útiles en el contexto empresarial de las PYME en el sector de servicios?ʺ La implementación fue realizada por Design Science Research como un marco para cumplir con los requisitos tanto desde una perspectiva científica como empresarial. Como parte de esta implementación, se desarrolló una IPA a través de la cual se puede recuperar información de un sistema ERP y también ingresar mediante comandos de voz. Además, se creó una función completamente nueva que permite a la IPA dar al usuario retroalimentación audiovisual sobre una descripción gráfica de modo que tenga lugar una explicación y preinterpretación de los valores mostrados. Esto introduce un nuevo elemento de investigación, hasta ahora inexplorado, que ha sido analizado en el marco de metodologías cuantitativas y cualitativas sobre su utilidad y los factores relevantes que influyen en su valor agregado. A través de la integración en casos de uso, tanto el marco IPA como el ML se exploran de manera práctica. En el primer paso, se realizó una encuesta cuantitativa en la que los usuarios pudieron evaluar sus experiencias con el prototipo de IPA y comunicar mejoras funcionales. Sobre la base de esta retroalimentación, el prototipo se expandió y se combinó con el marco ML. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. Además, se consultó el potencial de optimización para procesarlos en el marco de un análisis de costo‐beneficio. Dentro del análisis de costo‐beneficio, el potencial de ahorro de costos determinado se comparó con los costos de implementación esperados para determinar en qué escenarios una integración de IA tiene sentido económico. Para validar el potencial de ahorro estimado por los expertos, se realizó un experimento en el que se comparó la velocidad de ingresar notas de venta mediante teclado y ratón con ingresarlas mediante comandos de voz a través del IPA. Con base en el análisis de datos, se pudo demostrar que la introducción de la IA en los procesos comerciales tiene un potencial de ahorro de costos de más del 30%. Se debe enfatizar que el potencial de ahorro de costos de la API para la recuperación y entrada de información está significativamente por encima de este promedio en más del 37%. De acuerdo con la evaluación científica de los casos de uso en combinación con los factores de influencia identificados y el potencial de optimización, se desarrolló una guía sobre cómo se pueden mejorar los procesos en las PYMES a través de la IA. Esta directriz, en combinación con el prototipo, permite a las pymes operar mejor el uso de la IA. La implicación teórica más importante es que la implementación del modo de explicación para las API en el entorno empresarial ha creado un elemento de investigación completamente nuevo y se ha introducido en la comunidad académica. En el área de las implicaciones prácticas, se debe enfatizar que el análisis de 16 casos de uso relevantes para la práctica brindó una descripción general completa de las implementaciones de IA para las PYMES en la industria de servicios. Los responsables de la toma de decisiones pueden adaptar los procesos descritos para beneficiarse directamente del potencial de optimización. La directriz antes mencionada puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a seleccionar los procesos adecuados y proporcionar orientación para el proceso de implementación. Además, fue posible mostrar de una manera científicamente sólida el potencial de optimización de la IA en los procesos comerciales y qué factores influyentes son de particular relevancia para la realización de este potencial de optimización.Administración y Dirección de Empresa

Digitale Transformation

Dieses Open Access-Buch gibt eine erweiterte Einführung in die Grundlagen und Charakteristika sowie auch Risiken und Chancen der digitalen Transformation. Anhand von ausführlichen Fallstudien branchenführender Unternehmen werden aktuelle technologische Trends sowie Auswirkungen auf die digitale Geschäftsmodellentwicklung und den Wettbewerb aus Sicht von IT-Entscheidern erörtert. Die Ergebnisse helfen Unternehmens- und Strategieberater*innen, Fach- und Führungskräften aus dem Bereich IT sowie Dozierenden und Studierenden der Fächer Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftswissenschaften dabei, Technologiepotentiale abzuschätzen und frühzeitig zukunftsweisende Technologiekompetenzen aufzubauen. Dies ist ein Open-Access-Buch

Forum - Ausgabe 2013/2014

Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2013/2014