Wertbeitrag von Big Data, KI und Maschinellem Lernen. Bezugsrahmen und Demonstration für Prüfungs- und Auf- sichtsprozesse
| dc.contributor.author | Otten, Lisa | |
| dc.contributor.author | Goeken, Matthias | |
| dc.contributor.editor | Klein, Maike | |
| dc.contributor.editor | Krupka, Daniel | |
| dc.contributor.editor | Winter, Cornelia | |
| dc.contributor.editor | Wohlgemuth, Volker | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-29T14:50:18Z | |
| dc.date.available | 2023-11-29T14:50:18Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | IT und Informationsverarbeitung wurde in Organisationen lange vor allem als Unterstüt- zungsfunktion angesehen. Dies wandelte sich in jüngerer Zeit und sie sollen heute darüber hinaus Wertbeiträge hervorbringen. In der Informatik-Literatur wird jedoch überwiegend betrachtet, wie neue Technologien implementiert werden. In diesem Beitrag soll hingegen untersucht werden, wel- che Wertbeiträge sich durch IT ergeben können, wobei der Schwerpunkt auf Big Data, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning (BD/KI/ML) liegt. Basierend auf einer Literaturrecherche werden Bezugsrahmen zur Kategorisierung möglicher Wertbeiträge erarbeitet. Diese werden anhand von Wertbeiträgen von BD/KI/ML in Prüfungs- und Aufsichtsprozessen illustriert, was methodisch als Fundierung und Demonstration der Bezugsrahmen angesehen werden kann. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/inf2023_110 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-731-9 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43031 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-337 | |
| dc.subject | Wertbeitrag | |
| dc.subject | Framework | |
| dc.subject | Aufsichtsprozesse | |
| dc.subject | Prüfungsprozesse | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | KI | |
| dc.title | Wertbeitrag von Big Data, KI und Maschinellem Lernen. Bezugsrahmen und Demonstration für Prüfungs- und Auf- sichtsprozesse | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 990 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 977 | |
| gi.conference.date | 26.-29. September 2023 | |
| gi.conference.location | Berlin | |
| gi.conference.sessiontitle | Öffentliche Infrastruktur - IT-Governance und Strategisches Informationsmanagement (ITG- SIM) |
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