Publikation

Anwendungspotentiale von Deep Learning im Process Mining in der Steuerabteilung am Beispiel von Henkel

Peter Fettke, Robert Risse, Fritz Esterer

In: IM+io 4 Seiten 84-89 AWSI Publishing 12/2017.

Abstrakt

Die Automatisierung und Digitalisierung betrieblicher Prozesse im Allgemeinen und in der Steuerabteilung im Besonderen stehen im Spannungsfeld zwischen neuen technologischen Möglichkeiten (Künstliche Intelligenz, Big Data, Echtzeit-Steuerung) und neuen betriebswirtschaftlichen Herausforderungen (geringere Kosten, kürzere Bearbeitungszeiten, höhere Steuer-Compliance, geringere Steuerrisiken). Process Mining vereint unterschiedliche Techniken, die vielfältig im Prozessmanagement eingesetzt werden können. In dem Beitrag wird ein Überblick über neuere Entwicklungen im Bereich Process Mining gegeben und ein Rahmenkonzept für ein prädiktives Prozess-Monitoring erläutert. Typische Anwendungsfälle dieser Techniken im Bereich der Steuerabteilung werden vorgestellt und anhand eines Fallbeispiels bei Henkel näher illustriert.

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence