Am Ende von Modul 2 werden die Lernenden verschiedene Methoden zur Implementierung von LLMs im Rechnungswesen verstehen, einschließlich UI, API, UI-RPA und API-RPA, und in der Lage sein, ihre Vorteile und Grenzen zu bewerten. Sie werden die Fähigkeit entwickeln, den am besten geeigneten Implementierungsansatz für verschiedene Buchhaltungsaufgaben zu wählen und dabei wichtige Integrationsfaktoren zu berücksichtigen. Darüber hinaus erhalten sie Einblicke in praktische Überlegungen und können fundierte Entscheidungen über die Einführung von LLM auf der Grundlage der organisatorischen Anforderungen und der verfügbaren Ressourcen treffen.

Am Ende von Modul 3 werden die Lernenden die Herausforderungen bei der Extraktion von Finanzdaten aus unstrukturierten Quellen verstehen und die Komponenten und den Workflow eines LLM-fähigen Datenextraktionsrahmens erkunden. Sie werden lernen, wie sie Prompt Engineering-Techniken anwenden können, um die Extraktionsgenauigkeit zu verbessern, und erkennen, wie das Framework für verschiedene Finanzdokumente angepasst werden kann. Darüber hinaus werden sie die Effizienz- und Genauigkeitsvorteile zu schätzen wissen, die LLMs bei der Extraktion von Finanzdaten bieten.

Am Ende des Moduls 4 werden die Lernenden in der Lage sein, die Genauigkeit und Effizienz eines LLM-gestützten Datenextraktionsrahmens zu bewerten und dessen Ergebnisse für verschiedene Finanzdokumente zu interpretieren. Sie werden häufige Extraktionsfehler identifizieren und Strategien anwenden, um diese zu beheben, während sie Prompts verfeinern, um die Leistung zu verbessern. Darüber hinaus werden sie Überlegungen zur Skalierung des Frameworks anstellen, um größere Datensätze und verschiedene LLMs effektiv zu verarbeiten.