Prompt Engineering Rechnungswesen

Prompt Engineering für das Rechnungswesen bedeutet, Anfragen an Sprachmodelle so zu formulieren, dass buchhalterische Aufgaben prüfbar und belegbar bearbeitet werden. Der Kurs verbindet den Aufbau von KI-Prompts – Bestandteile, offene und strukturierte Anfragen, Fehlerquellen – mit den Arbeitsfeldern der Finanzbuchhaltung vom laufenden Buchen bis zum Abschluss. Wer Prompt-Engineering und Rechnungswesen zusammen lernt, ordnet typische Aufgaben ein, wählt passende Methoden und Werkzeuge und bereitet Ergebnisse nachvollziehbar auf.

Kompetenzziele

Aufbau und Bestandteile eines Prompts kennen und offene von strukturierten Anfragen unterscheiden
Häufige Fehlerquellen bei der Formulierung erkennen und Anfragen bei unklaren Ergebnissen iterativ verfeinern
Prompts für Kontenabstimmungen und Buchungsvorschläge in buchhalterischer Fachsprache formulieren
Monats- und Jahresabschlussaufgaben mit vorbereiteten Anweisungen vorbereiten und Vorlagen für wiederkehrende Buchungsvorgänge erstellen
Grenzen der Automatisierung in der Finanzbuchhaltung einschätzen
KI-generierte Buchungshinweise auf Plausibilität prüfen und mit gesetzlichen Buchführungspflichten abgleichen
Den Einsatz der Anfragen für interne Revisionen dokumentieren

Themen und Zusammenhänge

Den Ausgangspunkt bilden die Grundprinzipien: Woraus eine Eingabe an ChatGPT, Claude, Google Gemini oder NotebookLM besteht, wie sich eine offene von einer strukturierten Eingabe unterscheidet und an welchen Stellen Formulierungen scheitern. Darauf baut die fachliche Anwendung auf: Abstimmungen von Konten und Vorschläge für Buchungen werden als Anfragen in der Sprache der Buchhaltung gestellt, unklare Antworten durch schrittweise Verfeinerung geschärft und Ergebnisse in MS Excel weiterverarbeitet. Der dritte Strang gilt den Routinen: die Vorbereitung von Abschlussarbeiten am Monats- und Jahresende, Vorlagen für Buchungen, die regelmäßig wiederkehren, und die Frage, wo die Automatisierung in der Buchführung endet und die Fachkraft entscheiden muss. Den Abschluss bildet die Qualitätssicherung: Jeder Buchungshinweis aus einem Sprachmodell wird auf Plausibilität geprüft, mit den gesetzlichen Pflichten der Buchführung abgeglichen und so dokumentiert, dass die interne Revision den Einsatz nachvollziehen kann. So verbindet der Kurs Fachwissen aus dem Rechnungswesen mit Methoden und Werkzeugen der KI zu Handlungssicherheit im Buchhaltungsalltag.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in Finanz- und Bilanzbuchhaltung, wo Sprachmodelle in die tägliche Arbeit eingebunden werden:

Finanzbuchhalter:in bzw. Accountant
Bilanzbuchhalter:in bzw. Senior Accountant
Sachbearbeiter:in Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung bzw. Accounting Specialist
Revisor:in bzw. Internal Auditor mit Blick auf KI-gestützte Buchungsprozesse

Allgemeine Informationen

Labels: KW44-1:neue Titel

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: KI-Entwicklungen, KI-Anwendungen
Keywords: Prompt Engineering
KI Prompts
Prompt Engineering Lernen
Rechnungswesen Lernen
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Die Kosten für den Kurs Prompt Engineering Rechnungswesen sind in Vollzeit und in Teilzeit identisch und beinhalten Schulungsunterlagen sowie Softwarelizenzen.

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Internes Trägerzertifikat: Prompt Engineering Rechnungswesen von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Prompt Engineering Rechnungswesen
Anrechnung: keine Angabe
Berechtigung: keine Angabe
Zusatzqualifikationen: keine Angabe
Prüfende Stelle: Eine interne Prüfungskommission ist für die Abnahme der Prüfung des Kurses Prompt Engineering Rechnungswesen zuständig.

Sonstiges

Zugang: Die Teilnahme am Kurs Prompt Engineering Rechnungswesen erfordert lediglich Interesse am Themengebiet. Besondere Vorkenntnisse sind nicht notwendig.
Zielgruppe: Rechnungswesen als Berufsziel: Der Kurs Prompt Engineering Rechnungswesen richtet sich an alle Personen, die künftig in dem Bereich Rechnungswesen arbeiten möchten.