Webcast

Data Analytics und Process Mining

Mittwoch, 24.04.2024
15:00 Uhr bis 17:30 Uhr
Buchen Anmeldeschluss: 23.04.2024
Dieses Modul ist Teil der Veranstaltungsreihe Innovative Technologien im Steuerrecht.
Data Analytics und Process Mining

Das Modul dient der Kenntnisvermittlung im Bereich der Datenanalyse, Prozessidentifikation und Prozessvisualisierung als Grundlage möglicher Prozessverbesserungen.

Moderation
Prof. Dr. Thomas Egner

Unsere Referenten

Robert Backes

Robert Backes ist Steuerberater und Partner bei RSM Ebner Stolz. Er berät in- und ausländische Mandanten in allen umsatzsteuerlichen Fragestellungen. Sein Fokus liegt auf dabei auf Prozessen, Tax Compliance Management Systemen, Datenanalysen und internationalen Fragestellungen.Daneben beschäftigt er sich stark mit Tax Technology Themen insbesondere im Bereich der Umsatzsteuer, hält Vorträge zu Umsatzsteuer- und Digitalisierungsthemen und ist Mitglied im Fachausschuss VII des IDSt. Nach seinem Studium an der Fachhochschule für Finanzen in Nordkirchen hat Robert Backes im Ausbildungsbezirk eines Finanzamtes gearbeitet, bevor er 2011 als Steuerberater zu Ebner Stolz gewechselt ist. Dort war er zunächst generalistisch tätig, hatte jedoch von Anfang an einen Schwerpunkt im Umsatzsteuerrecht. Seit 2015 hat er sich dann auf das Umsatzsteuerrecht fokussiert und ist seit 2020 Partner.

Thomas Hoppe

Thomas Hoppe (Steuerberater) begann seine berufliche Laufbahn mit dem Studium an der Fachhochschule für Finanzen des Landes NRW. Danach wechselte er ab 1991 in die Steuerabteilung der STEAG AG, Essen. Von 2001 –  2013 war er in verschiedenen Positionen in der Steuerfunktion der Henkel KGaA im In- und Ausland tätig bevor er im Oktober 2013 in die Schwarz Gruppe nach Neckarsulm wechselte. Dort ist er als Leiter indirekte Steuern/Zoll tätig. Er beschäftigt sich schon seit vielen Jahren mit der Schnittstelle zwischen Steuern und IT.

Inhalte

Einleitung

  • Kurze Einführung in das Thema und die Bedeutung von Process Mining und Data Analytics.
  • Historie der Datenanalyse:
      • Tabellenkalkulation
      • Historisierbare Datenanalyselösungen
      • BI Tools
      • Tools mit statistischen Programmiersprachen
      • KI unterstütze Datenanalyse
  • Herausforderungen: Datengenerierung und -aufbereitung

Verknüpfung von Daten mit Prozessen

  • Definition und Grundlagen von Process Mining.
  • Bedeutung und Nutzen von Process Mining:
      • Überprüfung der Prozesskonformität
      • Identifikation von Verbesserungsmöglichkeiten
  • Methoden zur Erstellung von Soll-Prozessen.

Prozessverbesserung

  • Konkrete Ansätze zur Prozessverbesserung durch Datenanalyse und Process Mining.
  • Beispiele für erfolgreiche Prozessoptimierungen.

Prozessvisualisierung und Process Mining Tools

  • Einführung in BPMN 2.0 und DMN (z.B. Signavio).
  • Vorstellung von Process Mining Tools (z.B. Celonis).
  • Abgleich von Soll- und Ist-Prozessen durch Process Mining.

Praktische Use Cases

  • Use Case 1: Umsatzsteuerlicher Belegfluss.
  • Use Case 2: Tax CMS.
  • Ausblick: Einsatz von Process Analytics mit LLM (z.B. Google Bard, Chat GPT).

Zusammenfassung und Ausblick

  • Wiederholung der wichtigsten Punkte.
  • Diskussion zukünftiger Trends und Entwicklungen im Bereich Process Mining und Data Analytics.
  • Fragen und Antworten.