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Abstract
Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 markierte einen Meilenstein für Large Language Models (LLMs). Diese Modelle verarbeiten große Datenmengen effizient und generieren kontextbezogene Antworten. Durch
benutzer:innenfreundliche Oberflächen fördern sie die Akzeptanz und Anwendung im beruflichen Alltag. Der Literatur zu Folge gibt es im Finanzbereich vielseitige Anwendungsmöglichkeiten (zB automatisierte Berichterstellung). Es stellt sich die Frage, inwieweit ChatGPT & Co. von Mitarbeiter:innen im Finanzbereich bereits genutzt werden, welche Herausforderungen in der Anwendung gesehen werden und, ob Techniken wie Prompt Engineering, um den Output von ChatGPT & Co. zu optimieren, zum Einsatz kommen. Um die Nutzungshäufigkeit und Anwendungsbereiche von ChatGPT & Co. und in dem Zusammenhang Prompt Engineering im beruflichen Kontext zu erheben sowie die größten wahrgenommenen Herausforderungen zu identifizieren, wurde eine empirische Studie durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Technologien bereits für den Wissenserwerb, E-Mail-Formulierung, Erstellung von Zusammenfassungen und Entscheidungsunterstützung genutzt werden und dass Prompt Engineering intuitiv angewandt wird. Zudem ist in Bezug auf den Umfang der beruflichen Nutzung und dem Alter oder Geschlecht kein signifikanter Zusammenhang nachzuweisen. Es scheint jedoch unerlässlich, Prompt Engineering in die Aus- und Weiterbildung im Finanzbereich zu integrieren, um das volle Optimierungspotenzial auszuschöpfen.
benutzer:innenfreundliche Oberflächen fördern sie die Akzeptanz und Anwendung im beruflichen Alltag. Der Literatur zu Folge gibt es im Finanzbereich vielseitige Anwendungsmöglichkeiten (zB automatisierte Berichterstellung). Es stellt sich die Frage, inwieweit ChatGPT & Co. von Mitarbeiter:innen im Finanzbereich bereits genutzt werden, welche Herausforderungen in der Anwendung gesehen werden und, ob Techniken wie Prompt Engineering, um den Output von ChatGPT & Co. zu optimieren, zum Einsatz kommen. Um die Nutzungshäufigkeit und Anwendungsbereiche von ChatGPT & Co. und in dem Zusammenhang Prompt Engineering im beruflichen Kontext zu erheben sowie die größten wahrgenommenen Herausforderungen zu identifizieren, wurde eine empirische Studie durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Technologien bereits für den Wissenserwerb, E-Mail-Formulierung, Erstellung von Zusammenfassungen und Entscheidungsunterstützung genutzt werden und dass Prompt Engineering intuitiv angewandt wird. Zudem ist in Bezug auf den Umfang der beruflichen Nutzung und dem Alter oder Geschlecht kein signifikanter Zusammenhang nachzuweisen. Es scheint jedoch unerlässlich, Prompt Engineering in die Aus- und Weiterbildung im Finanzbereich zu integrieren, um das volle Optimierungspotenzial auszuschöpfen.
Original language | German (Austria) |
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Title of host publication | Konferenzband CARF Luzern 2024 |
Subtitle of host publication | Controlling. Accounting. Risiko. Finanzen. |
Editors | Stefan Behringer |
Publisher | Verlag IFZ – Hochschule Luzern – Wirtschaft |
Pages | 245-260 |
Number of pages | 16 |
Publication status | Published - Sept 2024 |
Event | CARF Luzern 2024 - Controlling - Accounting - Risiko - Finanzen - HSLU - Hochschule Luzern, Luzern, Switzerland Duration: 12 Sept 2024 → 13 Sept 2024 https://www.hslu.ch/de-ch/wirtschaft/forschung/konferenzen/carf-luzern/ |
Conference
Conference | CARF Luzern 2024 - Controlling - Accounting - Risiko - Finanzen |
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Abbreviated title | CARF |
Country/Territory | Switzerland |
City | Luzern |
Period | 12.09.2024 → 13.09.2024 |
Internet address |
Activities
- 1 Oral presentation
-
Optimierungsmöglichkeiten im Finanzbereich: Einsatz von ChatGPT & Co. und Prompt Engineering – Nutzungsverhalten, Anwendungsbereiche & Herausforderungen
Frenkenberger, S. (Speaker)
12 Sept 2024Activity: Talk or presentation › Oral presentation