Citizen Developer-Driven RPA and AI Prototypes for Financial Reconciliation

Abstract

Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz haben in der Finanzbuchhaltung zunehmend an Bedeutung gewonnen. Während bestehende Forschungsarbeiten deren Chancen und Risiken untersuchen, geschieht dies häufig in einer theoretischen und verallgemeinerten Weise. Diese Arbeit versucht diese Lücke zu schließen, indem sie einen spezifischen Prozess der Finanzbuchhaltung durch zwei verschiedene Ansätze automatisiert: Microsoft Power Automate Desktop, eine Low-Code-Plattform, und eine individuell entwickelte Python-Anwendung. Beide Lösungen werden hinsichtlich ihrer Eignung, Vorteile und Herausforderungen evaluiert, insbesondere im Hinblick auf Citizen Developer*innen mit begrenzten Programmierkenntnissen. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Applikationen trotz ihrer jeweiligen Einschränkungen für den Abgleich offener Posten geeignet sind. Während die Low-Code-Implementierung rasch greifbare Ergebnisse lieferte, war die Python-basierte Lösung von erheblichen Hürden infolge begrenzter Programmierkenntnisse geprägt. Dies unterstreicht die Bedeutung technischer Kenntnisse als potenzielle Hürde für die Entwicklung von Automatisierungslösungen und hebt zugleich die Abwägung zwischen Low-Code-Lösungen und individuell entwickelter Software hervor.

Date of Award	2025
Original language	English
Supervisor	Andre Gramlich (Supervisor)