Was sind Passiva?

Eine Bilanz setzt sich aus den Aktiva auf der linken und den Passiva auf der rechten Seite zusammen. Während die Aktiva die Kapitalquellen und Vermögenswerte eines Unternehmens darstellen, bilden die Passiva das verfügbare Kapital ab, das zur Finanzierung der Kapitalquellen und Vermögenswerte dient. Zwischen den beiden Seiten der Bilanz muss immer ein Gleichgewicht herrschen.

Passiva – Das Kapital eines Unternehmens

Die Passiva werden auf der rechten Seite der Bilanz ausgewiesen und repräsentieren das Kapital eines Unternehmens. Sie informieren über die Mittelherkunft für die finanzierten Aktiva auf der linken Seite der Bilanz. Der Wert aller Aktiva muss immer dem Wert aller Passiva entsprechen. Dieser Wert wird als Bilanzsumme bezeichnet.

In den meisten Unternehmen besteht Passivierungspflicht. Das Unternehmen muss seine Posten an Eigenkapital und Fremdkapital in den Passiva der Bilanz buchen. Ein Passivierungswahlrecht oder sogar ein Passivierungsverbot besteht nur in einigen Ausnahmefällen.

Unterschied zu Aktiva

Während die Passiva darüber informieren, woher die Mittel stammen, gewähren die Aktiva Auskunft darüber, für welche Zwecke die Mittel verwendet werden. Häufig werden die Aktiva auch als Vermögen und die Passiva als Kapital bezeichnet. Aus den Aktiva leiten sich die aktiven Bestandskonten und aus den Passiva die passiven Bestandskonten in der Finanzbuchhaltung ab. Abhängig davon, ob es sich um aktive oder passive Bestandskonten handelt, kommt es darauf an, auf welcher Seite der Anfangsbestand auf diesen Konten gebucht wird. Weiterhin leitet sich davon ab, wie Zugänge und Abgänge gebucht werden.

Die Unterteilung der Passiva

Die Unterteilung der Passiva ist in §266 III HGB geregelt. Grundsätzlich bestehen die Passiva aus Eigenkapital und Fremdkapital. Der grundlegende Aufbau erfolgt in der Reihenfolge

– Eigenkapital

Rückstellungen

– Verbindlichkeiten

– Passive Rechnungsabgrenzungsposten

– Passiv latente Steuern.

Die einzelnen Posten der Passiva sind zumeist noch weiter aufgegliedert.

Eigenkapital und Fremdkapital sind zwei unterschiedliche Finanzierungsquellen, die Unternehmen nutzen können. Das Eigenkapital kann in verschiedene Aspekte wie Kapitalrücklage, Gewinnrücklage und gezeichnetes Kapital untergliedert werden.

Das Fremdkapital ist ebenfalls untergliedert. Dabei handelt es sich um Verbindlichkeiten, die sich aus Lieferungen und Leistungen sowie aus Krediten ergeben.

Rechnungsabgrenzungsposten komplettieren die Passiva in der Bilanz. Sie entstehen nur in besonderen Fällen.

Das Eigenkapital eines Unternehmens

Das Eigenkapital steht ganz oben auf der Passivseite der Bilanz. Es handelt sich um das Kapital, das von den Eigentümern des Unternehmens eingezahlt wurde. Neben den finanziellen Mitteln der Eigentümer kann es sich auch um Sachwerte handeln, die den Eigentümern gehören.

Die Unternehmer oder Gesellschafter stellen mit ihren Einlagen dem Unternehmen das Eigenkapital zur Verfügung. Wenn keine gesetzlichen oder anderweitigen Vereinbarungen bestehen, können die Einlagen auch in Form von Betriebsmitteln, beispielsweise Maschinen und Anlagen, erfolgen. Die Überlassung des Eigenkapitals erfolgt langfristig. Sie ist unbefristet oder mit einer festen Laufzeit möglich. Die Unternehmer oder Gesellschafter haben keinen Anspruch auf eine Rückzahlung oder Verzinsung und gehen kein Liquiditätsrisiko durch Gewinne oder Verluste ein. Das von den Unternehmern oder Gesellschaftern eingebrachte Eigenkapital wird auch als gezeichnetes Kapital bezeichnet. Der Kapitalgeber haftet mit seinem Eigenkapital und hat ein Mitwirkungsrecht.

Zum Eigenkapital gehören auch Gewinnrücklagen des Vorjahres und Kapitalrücklagen. Ein Gewinnvortrag und ein Jahresüberschuss können das Eigenkapital erhöhen, während das Eigenkapital durch einen Verlustvortrag und einen Jahresfehlbetrag gemindert werden kann.

Rückstellungen bei den Passiva

Rückstellungen werden bei den Passiva nach dem Eigenkapital aufgeführt und werden für Zahlungen gebildet, die ein Unternehmen in der Zukunft leisten muss. Dabei weiß das Unternehmen noch nicht genau, in welcher Höhe die Zahlungen zu leisten sind. Solche Zahlungen können beispielsweise für drohende Prozesse oder Verfahren erforderlich sein.

Das Fremdkapital – die Verbindlichkeiten

Das Fremdkapital wird einem Unternehmen von seinen Gläubigern zur Verfügung gestellt. Da es nur befristet verfügbar ist, muss es zurückgezahlt werden. Fremdkapital und Eigenkapital dienen der Beschaffung von Anlagevermögen und Umlaufvermögen. Fremdkapital ist gewinn- und verlustunabhängig. Es erfordert Sicherheiten und steht bei der Verwertung im Rang vor dem Eigenkapital. Der Fremdkapitalgeber muss nicht haften und hat als Gläubiger keine Mitwirkungsrechte.

Verbindlichkeiten bestehen aus

– Kreditoren von Lieferanten aus Lieferungen und Leistungen

– Debitoren als Forderungen an Kunden und erhaltene Anzahlungen

– Krediten, Darlehen, Anleihen und Wechseln

– Verbindlichkeiten gegenüber dem Finanzamt.

Rückstellungen können das Fremdkapital erhöhen.

Wichtige betriebswirtschaftliche Kennzahlen

Aus den Passiva können verschiedene betriebswirtschaftliche Kennzahlen abgeleitet werden:

Eine wichtige Kennzahl für das Eigenkapital ist die Eigenkapitalquote. Sie wird ermittelt, indem die Summe des Eigenkapitals durch die Bilanzsumme dividiert und das Ergebnis mit 100 multipliziert wird. Sie gibt Auskunft über die Kreditwürdigkeit eines Unternehmens.

Der Verschuldungsgrad drückt das Verhältnis vom Fremdkapital zum Eigenkapital aus. Er informiert über den finanziellen Spielraum eines Unternehmens und ist im Rahmen einer Fundamentalanalyse bei Aktien für Anleger von Bedeutung. Anhand des Verschuldungsgrades erfahren potentielle Käufer des Unternehmens sowie Investoren, wie hoch die Fremdfinanzierung ist. Der Verschuldungsgrad gibt Auskunft über die Bonität des Unternehmens. Um den Verschuldungsgrad zu ermitteln, wird das Fremdkapital durch das Eigenkapital dividiert.

Die Gesamtkapitalrentabilität ist eine wichtige Erfolgskennzahl, die ermittelt wird, indem der Gewinn und die auf das Fremdkapital geleisteten Zinsen addiert und durch die Bilanzsumme dividiert werden. Das Ergebnis wird mit 100 multipliziert werden. Je höher die Gesamtkapitalrentabilität eines Unternehmens in Prozent ist, desto erfolgreicher hat das Unternehmen gewirtschaftet.

Was ist die Fremdkapitalquote?

Eigenkapital und Fremdkapital sind die beiden Säulen der Unternehmensfinanzierung. Zusammen bilden diese beiden Kapitalarten das Gesamtkapital eines Unternehmens. Ein hoher Eigenkapitalanteil am Gesamtkapital bietet im Allgemeinen Sicherheit in schwierigen Zeiten. Ohne einen gewissen Anteil Fremdkapital kommt jedoch praktisch kein Unternehmen aus. Was die Fremdkapitalquote ist und welchen Einfluss sie auf die Eigenkapitalrendite hat, zeigt der folgende Beitrag.

Die Fremdkapitalquote ist eine betriebswirtschaftliche Kennzahl, die den Anteil des Fremdkapitals am Gesamtkapital eines Unternehmens angibt. Mithilfe der Fremdkapitalquote wird bei der Fundamentalanalyse das Fremdkapital zum Gesamtkapital in Beziehung gesetzt, um die Kapitalstruktur eines Unternehmens widerzuspiegeln. Sie liefert zusammen mit der Eigenkapitalquote und dem Verschuldungsgrad wichtige Hinweise auf den Grad der Abhängigkeit von Kapitalgebern und die allgemeine finanzielle Stabilität.

Berechnung der Fremdkapitalquote

Für die Berechnung der Fremdkapitalquote wird das Fremdkapital eines Unternehmens durch das Gesamtkapital dividiert. Die Angabe erfolgt in Prozent. Die Formel lautet:

Fremdkapitalquote = Fremdkapital / Gesamtkapital x 100 %

Das Fremdkapital setzt sich aus kurz-, mittel- und langfristigem Fremdkapital zusammen. Für eine Vereinfachung der Berechnung wird die Bilanzsumme dem Gesamtkapital gleichgesetzt. Üblich ist es jedoch, Fremdkapital undEigenkapital zu addieren, um das Gesamtkapital zu erhalten.

Leverage Effekt

Die Fremdkapitalquote erzeugt eine Hebelwirkung auf die Eigenkapitalrendite. Bei einem zu 100 % durch Eigenkapital finanzierten Unternehmen beträgt die Eigenkapitalrendite immer 100 % – vorausgesetzt, das Unternehmen erwirtschaftet einen Gewinn. Wird das Eigenkapital durch einen gewissen Anteil Fremdkapital ersetzt, steigt die Eigenkapitalrendite. Wenn beispielsweise 50 % des Eigenkapitals durch Fremdkapital ersetzt werden, verdoppelt sich die Eigenkapitalrendite bei einem gleich hohen Gewinn. Dies ist der sogenannte Leverage Effekt.

Eine geringe Fremdkapitalquote bedeutet eine geringe Eigenkapitalrendite. Das Unternehmen steht jedoch finanziell auf sichern Beinen und kann Krisenzeiten besser durchstehen. Das Unternehmen ist weniger abhängig von externen Kapitalgebern. Es reagiert weniger sensibel auf Veränderungen im wirtschaftlichen Umfeld, steigende Zinsen haben einen geringeren Einfluss und disruptive Entwicklungen eines oder aller Geschäftsbereiche können leichter ausgeglichen werden. Die Bonität eines Unternehmens mit einem geringen Anteil Fremdkapital ist daher in der Regel höher als die eines zum Großteil fremdfinanzierten Unternehmens.

Durch den Leverage Effekt erzielen Anteilseigner eine hohe Eigenkapitalrendite. Eine hohe Fremdkapitalquote birgt jedoch die Gefahr in sich, dass das Unternehmen schneller in finanzielle Schwierigkeiten geraten kann. Unternehmen mit einer hohen Eigenkapitalrendite sind für Investoren, die sich am Eigenkapital beteiligen, interessanter als weitestgehend eigenkapitalfinanzierte Unternehmen.

Gibt es eine Obergrenze?

Der Gesetzgeber schreibt für Unternehmen keine Obergrenze bei der Fremdkapitalquote vor. Diese Entscheidung wird alleine den Unternehmern überlassen. Allgemein haben sich jedoch bestimmte Obergrenzen als sinnvoll erwiesen. Für große Unternehmen und Konzerne liegt die anzustrebende Obergrenze für die Fremdkapitalquote bei etwa 67 %. Für KMU sollte die Fremdkapitalquote 50 % möglichst nicht überschreiten. Dieses Ziel wird jedoch noch lange nicht von allen KMU erreicht.

Laut einer Statistik von de.statista.com betrug bei kleinen und mittelständischen Unternehmen im Jahr 2018 der durchschnittliche Anteil Fremdkapital am Gesamtkapital 68,5 %. Die Eigenkapitalquote lag dementsprechend bei durchschnittlich 31,5 %. Die Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW) gibt an, dass vor allem die Einführung von Basel II und die Finanzkrise im Jahr 2008 bei kleinen und mittelständischen Unternehmen zu einem Umdenken bezüglich Fremdkapitalquote und Eigenkapitalquote geführt hat. Die KfW hat berechnet, dass sich die Eigenkapitalquote von durchschnittlich rund 18 % im Jahr 2002 annähernd verdoppelt hat. Entsprechend gesunken ist die Fremdkapitalquote.

Unterschied zwischen Fremdkapitalquote und Verschuldungsgrad

Der Verschuldungsgrad ist eine weitere bei der Fundamentalanalyse eines Unternehmens verwendete Kennzahl. Bei der Berechnung des Verschuldungsgrades werden jedoch das Fremdkapital und das Eigenkapital zueinander ins Verhältnis gesetzt, indem das Fremdkapital durch das Eigenkapital des Unternehmens dividiert wird. Anders als bei der Fremdkapitalquote kann dieses Verhältnis größer als 1 werden. Das heißt, der Verschuldungsgrad kann 100 % übersteigen.

Wenn ein Unternehmen beispielsweise zu einem Drittel durch Eigenkapital und zwei Dritteln durch Fremdkapital finanziert wird, beträgt die Fremdkapitalquote 67 %. Der Verschuldungsgrad beträgt in diesem Fall jedoch 200 %, da das Fremdkapital doppelt so hoch ist wie das Eigenkapital. Die Fremdkapitalquote kann 100 % nicht übersteigen. Wenn ein Unternehmen ausschließlich mit Fremdkapital finanziert wird, beträgt die Fremdkapitalquote unabhängig von der absoluten Höhe der Finanzierung 100 %.

Grenzen von Fremdkapitalquote und Leverage Effekt

Theoretisch könnte durch eine an 100 Prozent heranreichende Fremdkapitalquote der Hebeleffekt fast ins Unendliche gesteigert werden. Diese Möglichkeit besteht jedoch nur in der Theorie. Mit einem wachsenden Fremdkapitalanteil im Verhältnis zum Gesamtkapital, wächst die Zinslast für das Unternehmen. Die Abhängigkeit von Kapitalgebern und das Risiko, dass die Kosten für das Fremdkapital höher werden als die Gesamtkapitalrentabilität, steigen. Wenn die Kosten für das Fremdkapital die Kapitalrendite übersteigen, kehrt sich der Leverage Effekt um und schmälert die Eigenkapitalrendite. Hinzu kommt, dass Banken an Unternehmen mit einer zu hohen Fremdkapitalquote keine Kredite vergeben. Eine unverhältnismäßig hohe Verschuldungsquote schränkt die weiteren Finanzierungsmöglichkeiten eines Unternehmens daher ein.

Was sind Aktiva?

Die Aktiva stehen auf der linken Seite der Bilanz und stellen die Kapitalquellen sowie die Vermögenswerte des Unternehmens dar. Den Aktiva stehen die Passiva auf der rechten Seite der Bilanz gegenüber. Sie stellen das Kapital dar, das zur Finanzierung der Kapitalquellen und Vermögenswerten erforderlich ist. Die Summe der Aktiva muss immer der Summe der Passiva entsprechen.

Aktiva als Vermögen eines Unternehmens

Die Aktiva stehen auf der linken Seite der Bilanz und informieren darüber, in welche Werte ein Unternehmen sein Kapital investiert hat. Es handelt sich um das Vermögen eines Unternehmens. Im Gegensatz dazu stehen die Passiva auf der rechten Seite der Bilanz für das Kapital, das zur Finanzierung der Vermögenswerte dient. Die Summe der Aktiva ist die Summe der Vermögenswerte und muss mit der Summe der Passiva übereinstimmen. Sie bildet die Bilanzsumme.

Zu diesen Vermögenswerten gehören Anlagen, Maschinen, angelegte Wertpapiere und Bankkonten. Bei den Vermögenswerten wird zwischen Anlagevermögen und Umlaufvermögen unterschieden. In den meisten Unternehmen besteht eine Aktivierungspflicht. Das Unternehmen ist verpflichtet, seine Vermögenswerte in der Bilanz darzustellen. Es muss dabei Bilanzklarheit, Bilanzwahrheit und Bilanzkontinuität wahren. Es gibt nur wenige Ausnahmen, bei denen ein Aktivierungswahlrecht oder sogar ein Aktivierungsverbot besteht.

Unterschied zu Passiva

Die Aktiva geben Auskunft darüber, wofür das Kapital eines Unternehmens verwendet wurde. Im Gegensatz dazu informieren die Passiva über die Herkunft der Mittel zur Finanzierung der Vermögenswerte. Die Aktiva werden häufig als Vermögen und die Passiva als Kapital bezeichnet. In die Aktiva fließen die aktiven Bestandskonten, in die Passiva die passiven Bestandskonten aus der Finanzbuchhaltung ein. Es ist abhängig davon, ob es sich um ein Aktivkonto oder um ein Passivkonto handelt, auf welcher Seite dieses Kontos der Anfangsbestand gebucht wird. Die Tatsache, ob es sich um ein Aktiv- oder um ein Passivkonto handelt, ist auch relevant dafür, auf welcher Seite Zugänge und Abgänge erfasst werden.

 

Die Unterteilung der Aktiva

Im § 266 II HGB ist geregelt, wie die Aktiva in einer Bilanz aufgebaut sind. Die Aktiva setzen sich aus Anlagevermögen und Umlaufvermögen zusammen, die wiederum unterteilt sind. Bei der Erfassung der verschiedenen Aktivposten in der Bilanz muss eine bestimmte Reihenfolge eingehalten werden. Auf der Aktivseite müssen die Vermögenswerte in nachfolgender Reihenfolge erfasst werden:

– Anlagevermögen, unterteilt in

Immaterielle Vermögensgegenstände

Sachanlagen

Finanzanlagen

– Umlaufvermögen, unterteilt in

Vorräte

Forderungen und sonstige Vermögensgegenstände

Wertpapiere

Kassenbestand, Bundesbankguthaben, Guthaben bei Kreditinstituten, Schecks

– Rechnungsabgrenzungsposten

– Aktiv latente Steuern

– Aktiver Unterschiedsbetrag aus der Vermögensverrechnung.

Finanzierung der Vermögenswerte

Die Aktiva in der Bilanz werden durch die Passiva finanziert, bei denen zwischen Eigenkapital und Fremdkapital unterschieden wird. Eigenkapital wird von den Unternehmern oder Gesellschaftern in Form von finanziellen Mitteln oder Betriebsmitteln wie Maschinen und Anlagen in das Unternehmen eingebracht.Beim Fremdkapital handelt es sich um die Mittel, die einem Unternehmen von seinen Gläubigern zur Verfügung gestellt werden. Das Unternehmen muss das Fremdkapital wieder zurückzahlen, da es nur zeitlich begrenzt zur Verfügung steht.

 

Das Anlagevermögen als Bestandteil der Aktiva

Das Anlagevermögen ist ein Hauptposten der Aktiva und soll dem Unternehmen langfristig dienen. Die im Anlagevermögen enthaltenen Vermögensgegenstände sind zum Aufbau, zur Ausstattung und zur Funktionsfähigkeit eines Unternehmens erforderlich. Sie sind im Unternehmen dauerhaft gebunden. Das Anlagevermögen umfasst

– Immaterielle Wirtschaftsgüter, zu denen Patente, Lizenzen, Verlagsrechte, Marken und Rezepturen gehören

– Sachanlagen, beispielsweise Grundstücke, Gebäude, Betriebs- und Geschäftsausstattungen, Maschinen

– Finanzanlagen wie Aktien, Wertpapiere oder Anteile an anderen Unternehmen

Die Vermögensgegenstände, die zum Anlagevermögen gehören, müssen auch dann in die Aktiva aufgenommen werden, wenn sie vom Unternehmen selbst erstellt wurden, beispielsweise durch das Unternehmen erstellte Software.

Der Wert vieler Gegenstände des Anlagevermögens wird durch Abschreibungen reduziert.

 

Umlaufvermögen als weiterer Hauptposten der Aktiva

Ein weiterer Hauptposten der Aktiva ist das Umlaufvermögen. Es befindet sich im Umlauf und dient dem Unternehmen nur kurzfristig. Beim Umlaufvermögen handelt es sich um Vermögensgegenstände, die zum Verbrauch, zur Verarbeitung oder zur Rückzahlung notwendig sind.

 

Nebenposten der Aktiva

Die Nebenposten der Aktiva umfassen

– aktive Rechnungsabgrenzungsposten, die gebildet werden, wenn ein Unternehmen bereits eine Zahlung geleistet hat, für die es erst in der nächsten Abrechnungsperiode den Gegenwert erhält

– aktiv latente Steuern, die entstehen, wenn der Steuerbestand in der Handelsbilanz niedriger als in der Steuerbilanz ist

– aktiver Unterschiedsbetrag aus der Vermögensverrechnung als Schulden, bei denen das Vermögen einem einzigen Zweck dient und dem Zugriff durch Gläubiger entzogen wurde.

Wichtige betriebswirtschaftliche Kennzahlen

Aus der Bilanz können wichtige betriebswirtschaftliche Kennzahlen gebildet werden:

Der Verschuldungsgrad spielt bei der Bewertung der Bonität eines Unternehmens eine wichtige Rolle und wird ermittelt, indem das Fremdkapital durch das Eigenkapital dividiert und mit 100 multipliziert wird. Er stellt das Verhältnis des Fremdkapitals zum Eigenkapital dar.

Die Gesamtkapitalrentabilität wird in Prozent angegeben und informiert darüber, wie erfolgreich ein Unternehmen gewirtschaftet hat. Der Gewinn des Unternehmens wird mit den geleisteten Zinsen auf Fremdkapital addiert. Diese Summe wird durch die Bilanzsumme dividiert und mit 100 multipliziert. Die Gesamtkapitalrentabilität sollte höher als die auf das Fremdkapital geleisteten Zinsen sein. Umso höher die Gesamtkapitalrentabilität, desto erfolgreicher hat das Unternehmen gewirtschaftet.

Was ist IFRS?

IFRS ist die Abkürzung für „International Financial Reporting Standards“, auf Deutsch internationale Rechnungslegungsgrundsätze. In den Standards werden Regeln festgelegt, um die Jahresabschlüsse von Konzernen weltweit konsistent, transparent und vergleichbar zu machen. Die IFRS wurden in der Europäischen Union entwickelt und werden vom International Accounting Standards Board (IASB) mit Sitz in London herausgegeben.

Große Unternehmen und Konzerne, die den Kapitalmarkt nutzen, um Finanzmittel zu beschaffen, müssen seit einigen Jahren ihre Bilanz und Konzernabschlüsse nach internationalen Rechnungslegungsvorschriften erstellen. Die International Financial Reporting Standards (IFRS) sind international gültige Vorschriften für weltweit konsistente, transparente und vergleichbare Abschlüsse.

Wo werden die IFRS verwendet?

Die IFRS dienen dazu, die Rechnungspraktiken und -aussagen einheitlich zu gestalten. Sie sollen Unternehmen und Investoren ermöglichen, fundierte Finanzanalysen und -entscheidungen auf einer einheitlichen Informationsbasis zu treffen. Vorläufer der IFRS waren die International Accounting Standards (IAS). Diese Rechnungslegungsgrundsätze wurden bis zum Jahr 2000 vom International Accounting Standards Committee (IASC) herausgegeben. Sie enthalten wie die International Financial Reporting Standards ebenfalls grundlegende Vorschriften zur Rechnungslegung und Regelungen zur Bilanzerstellung. Die IAS sind in den IFRS aufgegangen aber heute noch gültig. Nur ein Teil der alten IAS Standards ist heute obsolet.

Struktur der International Financial Reporting Standards

Die IFRS enthalten im Gegensatz zum HGB (Handelsgesetzbuch) keine allgemeingültigen Vorschriften und in sich geschlossene Regeln für die Rechnungslegung. Die IFRS setzen sich vielmehr mit Einzelfragen auseinander, sodass die einzelnen Vorschriften wesentlich ausführlicher ausgelegt sind, als die gesetzlichen Bestimmungen im deutschen Handelsgesetzbuch. Durch die detaillierte Auseinandersetzung mit Einzelfragen kommt es bei den IFRS häufig zu sich wiederholenden Angaben innerhalb des Regelwerks. Grundsätzlich bestehen die International Financial Reporting Standards aus den drei Teilen Framework, Standards und den Interpretations.

Die Standards und die sogenannten Interpretations bauen auf dem Framework auf. Dadurch erfolgt eine inhaltliche Konkretisierung im Einzelfall immer von unten nach oben, das heißt, vom Framework ausgehend über die Standards zu den Interpretations. Das Framework liefert zunächst allgemeine Informationen über die Zielsetzung der International Financial Reporting Standards. Darüber hinaus sind hier Hinweise für die Ausgestaltung von Konzernabschlüssen enthalten. Alle im Framework enthaltenen Informationen sind jedoch nicht verbindlich.

Standards von Jahresabschlüssen

Deutlich konkreter sind die Standards. Sie geben unter anderem eine formal zu erfüllende Darstellung und Gliederung für die Jahresabschlüsse von Konzernen vor. Beispielsweise müssen Unternehmen jeweils zum Beginn und zum Ende des Geschäftsjahres, das heißt mindestens zweimal jährlich, ihre Finanz- und Vermögenslage veröffentlichen. Zudem ist in den Standards vorgegeben, dass die Jahresabschlüsse Informationen über den Gesamterfolg des Unternehmens, Veränderungen des Eigenkapitals und sowie Angaben zu den Zahlungsströmen enthalten muss. Darüber hinaus müssen im Anhang zur Bilanz Angaben zu den angewendeten Bewertungs- und Bilanzierungsmethoden gemacht machen. Zurzeit gibt es im IFRS 16 + 41 IAS Standards, in denen jeweils ein spezielles Problem bei der Bilanzierung behandelt wird. Der dritte Teil der International Financial Reporting Standards, die Interpretations sind die offizielle Auslegung der Standards und ergänzen diese.

Grundlegender Aufbau eines Standards der IFRS

Die in den IAS/IFRS enthaltenen Standards sind grundsätzlich alle gleich strukturiert. Zunächst wird die Zielsetzung des jeweiligen Standards und dessen Anwendungsbereich beschrieben. Ergänzt wird diese Beschreibung durch die Definition der wesentlichen Begriffe. Danach folgt eine Behandlung der Bewertungsfragen und wie die Ausweisung in der Bilanz erfolgen soll. Hinzu kommen Ausführungen zu den erforderlichen Offenlegungen. Diese entsprechen in etwa den laut HGB erforderlichen Angaben in Bilanzanhang. Revidierte und neue Standards enthalten einen Hinweis zum Zeitpunkt des Inkrafttretens des neuen Standards oder zum Inkrafttreten der Neuregelung /Änderung.

Unterschiede zwischen IFRS und GAAP

Zwischen den International Financial Reporting Standards und den beispielsweise in den USA und Kanada angewendeten allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen (GAAP) bestehen mehrere Unterschiede. Beispielsweise in der Art und Weise, wie Bestände bilanziert werden. Es gibt zwei Möglichkeiten. First-In-First-Out (FIFO) und Last-In-First-Out (LIFO). FIFO bedeutet, das zuerst gekaufte Bestände zuerst wieder verkauft werden. LIFO bedeutet, dass der letzte Bestand der erste ist, der verkauft wird. IFRS verbietet LIFO, während es bei Anwendung der GAAP möglich ist, beide frei Prinzipien zu verwenden.

Verpflichtung zur Anwendung der IFRS für Konzerne

Die Anwendung der International Financial Reporting Standards ist seit dem 1. Januar 2005 für Konzerne und Unternehmen, deren Aktien oder Anleihen am Kapitalmarkt gehandelt werden, verpflichtend. Zusätzlich müssen in Deutschland ansässige Unternehmen die Steuerbilanz nach den Vorschriften des Handelsgesetzbuches erstellen. Das bedeutet, dass für Unternehmen in Deutschland der Aufwand für die Erstellung der Jahresabschlüsse annähernd verdoppelt hat. Zurzeit werden die IFRS in mehr als 120 Ländern weltweit angewendet. Neben den Ländern der Europäischen Union sind die International Financial Reporting Standards mittlerweile verpflichtend in vielen Ländern Asiens und Südamerikas.

Welche Vorteile bieten die IFRS?

Trotz des erhöhten Aufwands bei der Bilanzerstellung werden die IFRS von einem Großteil der Unternehmen sehr positiv gesehen. Durch die Vereinheitlichung der Bilanzierungsrichtlinien ermöglichen die International Financial Reporting Standards Anlegern, Investoren und anderen interessierten Personenkreis einen objektiven und einfachen Vergleich der verschiedenen Unternehmen, egal wo sie ihren Sitz haben. Dies ist beispielsweise ein wesentlicher Vorteil bei einem Unternehmensverkauf , wenn im Rahmen der Due Diligence im Datenraum ein Unternehmen objektiv bewertet werden muss.

Was ist IAS?

IAS ist die Abkürzung für „International Accounting Standards“, auf Deutsch internationale Rechnungslegungsstandards. Dabei handelt es sich um eine Reihe von international vereinbarten Grundsätzen und Verfahren, die festlegen, auf welche Art und Weise die Rechnungslegung in kapitalmarktorientierten Unternehmen oder Konzernen erfolgen soll.

IAS – Basis für die Rechnungslegung internationaler Unternehmen

Im Zuge der seit Mitte der 1960er Jahre zunehmenden Globalisierung der Wirtschaft wurde deutlich, dass ein weltweit akzeptierter Rahmen für die auf internationaler Ebene konsistente, vergleichbare, zuverlässige und transparente Erstellung von Finanzunterlagen und -berichten notwendig ist. Diesen einheitlichen Rahmen bilden die bis 2001 veröffentlichten IAS und die nachfolgenden IFRS.

Wer ist für die IAS verantwortlich?

Die IAS wurden vom International Accounting Standards Committee (IASC) erstellt und herausgegeben. Das IASC wurde 1973 von Australien, Kanada, Frankreich, Deutschland, Japan, Mexiko, den Niederlanden und dem Vereinigten Königreich gegründet. 1989 veröffentlichte das IASC mit dem „Framework for the Preparation and Presentation of Financial Statements“ das erste internationale akzeptierte „konzeptionelle Rahmenwerk“, um Unternehmen bei der Rechnungslegung und Berichterstattung zu unterstützen. Bis zum Jahr 2001 wurden insgesamt 41 IAS Standards vom IASC entwickelt und veröffentlicht.

Ab dem Jahr 2001 wurde eine neue Reihe mit insgesamt 17 Standards entwickelt, die als International Financial Reporting Standards (IFRS) bezeichnet werden. Gleichzeitig erfolgte eine Umbenennung des International Accounting Standards Committee in International Accounting Standards Board (IASB). Seit dem 1. Dezember 2016 hat das IASB 14 Vorstandsmitglieder. Die Mitglieder werden für eine fünfjährige Amtszeit ernannt. Die Verfassung des IASB schreibt vor, dass jeweils vier Vorstandsmitglieder aus der Region Asien/Ozeanien, Europa, Nord- und Südamerika, ein Mitglied aus Afrika und ein weiteres aus einem beliebigen Gebiet stammen müssen. Die Mitglieder des IASB Boards müssen einerseits über praktische Erfahrung und andererseits über eine hohe fachliche Kompetenz in Bezug auf die Rechnungslegung großer Unternehmen verfügen.

Das IASB hat seinen Sitz in London und ist bis heute Herausgeber der aktuellen IFRS. Die älteren IAS werden vom International Accounting Standards Board regelmäßig überarbeitet und bei Bedarf aktualisiert. In der Europäischen Union sind die IFRS seit dem Jahr 2005 von kapitalmarktorientierten Unternehmen bei der Bilanzerstellung verpflichtend anzuwenden. Andere Unternehmen, die international tätig sind, von denen jedoch keine Aktien, Anleihen oder andere Wertpapiere an einer Börse gehandelt werden, können diese Standards ebenfalls anwenden, sind jedoch nicht dazu verpflichtet.

Warum wurden die IAS entwickelt?

Moderne Volkswirtschaften sind auf grenzüberschreitende Transaktionen und den freien Fluss von internationalem Kapital angewiesen. Mehr als ein Drittel aller weltweiten Finanztransaktionen finden heute grenzüberschreitend statt – mit steigender Tendenz. Investoren suchen weltweit nach Diversifizierungs- und Investitionsmöglichkeiten und Unternehmen beschaffen Kapital an den globalen Finanzmärkten, agieren zunehmend international und haben Tochtergesellschaften oder Niederlassungen in mehreren Ländern.

In der Vergangenheit wurden grenzüberschreitende Aktivitäten dadurch erschwert, dass verschiedene Länder ihre eigenen nationalen Rechnungslegungsstandards hatten. Dieser Flickenteppich unterschiedlicher Vorschriften erhöhte häufig die Kosten für internationale Transaktionen, die Komplexität der Abschlüsse und letztendlich das Risiko für Investoren und andere, die diese Abschlüsse für wirtschaftliche Entscheidungen verwenden.

Die Anwendung nationaler Rechnungslegungsstandards bedeutete, dass die im Jahresabschluss ausgewiesenen Beträge oft auf unterschiedlichen Grundlagen berechnet werden. Für Kapitalgeber und andere interessierte Personenkreise bedeutet dies, dass die Details der nationalen Rechnungslegungsstandards im Einzelnen untersucht werden müssen, da selbst ein geringer Unterschied in den Anforderungen bei der Rechnungslegung einen erheblichen Einfluss auf die veröffentlichte Leistung und finanzielle Lage eines Unternehmens haben kann.

Mit den IAS und den seit 2001 veröffentlichten IFRS wurden die Jahresabschlüsse transparenter und leichter vergleichbar. Die IAS und IFRS-Standards behandelt einzelne Themenbereiche der Rechnungslegung und empfehlen, wie bestimmte Transaktionen in der Rechnungslegung dargestellt werden sollten, Sie sorgen für Transparenz, indem sie die Qualität von Finanzinformationen vereinheitlichen und verbessern. Dies ermöglicht Anlegern und anderen Marktteilnehmern, fundierte wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Die IAS und IFRS Standards verringern die Informationslücke zwischen den Kapitalgebern und den Unternehmen und Personen, denen sie ihr Geld anvertraut haben. Die Standards schreiben die Veröffentlichung von Informationen vor, die erforderlich sind, um das Management zur Rechenschaft zu ziehen.

Als Rahmen für global vergleichbare Informationen sind die IAS und IFRS-Standards auch für Aufsichtsbehörden auf der ganzen Welt von entscheidender Bedeutung. Nicht zuletzt tragen die Standards zur Wirtschaftlichkeit bei, indem sie Anlegern helfen, Chancen und Risiken zu identifizieren und so die Kapitalallokation zu verbessern. Für Unternehmen reduziert die Verwendung weltweit gültiger Standards die Kapitalkosten und senkt die Kosten für die internationale Berichterstattung.

Welche Vorteile bietet diese Rechnungslegung?

Die Mitgliedsländer der G20 und andere große internationale Organisationen sowie sehr viele Regierungen, Wirtschaftsverbände und Investoren unterstützen das Ziel eines einheitlichen Satzes von qualitativ hochwertigen, globalen Rechnungslegungsstandards. Unter anderem macht die Weltbank die Vergabe von Krediten davon abhängig, ob die IAS verwendet werden. In der Regel verlangen international tätige Investoren Abschlüsse, die auf Grundlage dieser Standards erstellt worden.

Dies hat dazu geführt, dass die IAS und IFRS trotz eines für viele Unternehmen zunächst erhöhten Aufwandes bei der Rechnungslegung heute weitgehend akzeptiert werden. Die IAS und IFRS ermöglichen Investoren und anderen interessierten Personenkreisen den unkomplizierten Vergleich von Unternehmen bei einem Unternehmensverkauf egal, in welchem Land das Unternehmen seinen Sitz hat. Diesen Vorteil wissen Investoren zu schätzen, wenn sie im Datenraum ein Unternehmen im Rahmen der Due Diligence bewerten.

Was sind neuronale Netze?

Unter dem Begriff neuronale Netze versteht man eine komplexe Struktur von verbundenen Knoten. Als Vorbild dient das Gehirn von Lebewesen. Hier sind unzählige Nervenzellen, die Neuronen, verknüpft und beeinflussen sich gegenseitig. Künstliche neuronale Netze (KNN) bilden dieses Prinzip nach. Ziel ist es, dass Maschinen in die Lage versetzt werden, auf nicht vordefinierte Eingaben zu reagieren. Dies ist eine Grundlage für künstliche Intelligenz (KI).

Neuronale Netze allgemein

Neuronale Netze sind, einfach ausgedrückt, miteinander verknüpfte Nervenzellen. Neuronen haben mehrere Eingänge und einen Ausgang. Über die Eingänge nehmen sie Signale auf, die von außen oder von anderen Neuronen stammen können. Sie haben dabei eine Erregungsschwelle, ab der sie reagieren. Dies dient beim Menschen beispielsweise zur Filterung irrelevanter Einflüsse, um die Konzentration nicht unnötig zu stören. Die Reaktion kann nach außen oder auf andere Nervenzellen erfolgen.

Kennzeichnend ist, dass die Erregungsschwelle variabel ist. Sie wird durch Erfahrungen und äußere Umstände permanent verändert. So können Umstände unangenehmer Erfahrungen zu einer Aktivierung von Neuronen führen und entsprechende Reaktionen hervorrufen.

Ebenso ist wichtig, dass die Reaktion der Neuronen nicht vorhersagbar ist. Es werden nicht zwingend nur objektive Merkmale verarbeitet. Vielmehr erfolgt die Wahrnehmung subjektiv und wird beeinflusst durch Lernprozesse, die aufnehmende Neuronen bereits durchlaufen haben.

Künstliche neuronale Netze

In der Informationstechnik möchte man sich neuronale Netze zunutze machen. Wenn eine Maschine mit Menschen interagieren soll, sind die Eingaben nicht immer im Vorfeld absehbar. Grundsätzlich müssten vom Programmierer alle möglichen Varianten entweder vorgesehen oder als ungültige Eingabe abgefangen werden. Auch bei der Sortierung von ungeordneten Datenbeständen müssen klare Kriterien erstellt werden, wenn es nicht zu Fehlbewertungen kommen soll.

Dies führt eine Maschine dann ihre Grenzen, wenn die Eingaben zu individuell sind. Handschriften weichen in Größe und Form voneinander ab. Sprachen unterscheiden sich unter anderem durch Lautstärke, Aussprache, Dialekte und Geschwindigkeit. Worte können zudem in unterschiedlichem Kontext eine andere Bedeutung haben.

Ein weiteres Problem kann die Vielzahl an unterschiedlichen Eingabevarianten sein. Es wäre ein unvorstellbarer Aufwand, diese für bestimmte Bereiche manuell zu erfassen.

Daher ist es zielführender, wenn die Maschine Muster erkennt, verarbeitet und „lernt“. Man spricht hierbei vom Machine Learning. Damit nicht klare Parameter definiert werden müssen, werden diese von den Objekten abstrahiert. Es werden nicht Objekte mit Eigenschaften verknüpft, sondern Eigenschaften untereinander. Dies ist vergleichbar mit dem menschlichen Lernen. Wenn in einer bestimmten Situation zufällig ein spezifischer Geruch auftritt, kann es sein, dass der Geruch den Menschen später wieder an diese Situation erinnert.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Der Aufbau für künstliche neuronale Netze erfolgt in Schichten. Innerhalb dieser sind jeweils mehrere Neuronen als Knotenpunkte gruppiert. Es gibt eine Eingabeschicht (Input Layer), die von außen Werte aufnimmt. Diese leitet sie weiter an die verknüpften internen Schichten. Die inneren Bereiche, ihre Verknüpfung und ihre Arbeitsweise sind nicht ersichtlich. Daher nennt man sie versteckte Schichten (Hidden Layers). Die Reaktion erfolgt über die Ausgabeschicht (Output Layer).

Innerhalb der Schichten gibt es unterschiedliche Interaktionsmodelle. In der einfachsten Form werden beim einschichtigen Feedforward-Netz Informationen aufgenommen und eine Ausgabe erzeugt, sofern der Schwellwert überschritten ist. Es können mehrere Neuronen parallel Informationen verarbeiten, es gibt hier keine Hidden Layers.

Komplexer ist ein mehrschichtiges Feedforward-Netz. Dieses besteht aus einer beliebigen Anzahl an versteckten Schichten und jeweils einer Ein- und Ausgabeschicht. Die Beeinflussung erfolgt nur in die Richtung der Ausgabe. Eine Rückkopplung nachgelagerter Schichten gibt es nicht.

Der Trainingsprozess

Im rekurrenten Netz erfolgt ein Feedback an die Knotenpunkte aus nachgelagerten Schichten. Dies bedeutet, dass sie lernen können, da die Art der Rückmeldung von ihren eigenen Ausgaben abhängt.

Im Unterschied zu Nervenzellen von Lebewesen, können künstliche neuronale Netze nur durch Computer repräsentierbare Werte zurückgeben. Es sind drei mögliche Reaktionen eines Neurons zur Einflussnahme auf die weiteren Neuronen vorgesehen: Verstärkung, Hemmung und Neutralität. Die Stellschraube für den Lernprozess ist daher die Gewichtung, ab dessen Wert eine Reaktion erfolgt.

Neuronale Netze werden trainiert durch Eingabe relativ zufälliger Ausgangswerte für die Gewichtung an jedem Knoten. Im Verlaufe des Trainingsprozesses werden diese dann nach jedem Durchgang angepasst und optimiert. Die Anpassung erfolgt schrittweise, beispielsweise als Durchschnittswert bisheriger Ergebnisse. Die Gewichtung wird also mit jedem Trainingsdurchlauf weiter verfeinert.

Dabei kann gelernt werden, dass manche Faktoren irrelevant oder nur unter bestimmten Bedingungen von Bedeutung sind.

Als Praxisbeispiel sei eine Maschine aufgeführt, die Kraftfahrzeuge klassifizieren soll. Das Merkmal „Stoßstange vorhanden“ wird sich schnell als unbrauchbar herausstellen, um Pkw zu unterscheiden. Schließlich hat nahezu jedes Fahrzeug mit einer Straßenzulassung eine Stoßstange. Wenn aber aus einer anderen Schicht die Rückmeldung erfolgt, es handele sich um einen Rennwagen, kann das die Gewichtung verändern. Als Unterscheidungskriterium zwischen einem Formel-1-Rennauto und einem Rallye-Fahrzeug taugt es durchaus. Neuronale Netze erhalten ihre Intelligenz also durch die korrekte Verknüpfung von Mustern oder Merkmalen.

Neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz

Die künstliche Intelligenz benötigt eine Basis, die sie dazu befähigt, Informationen aufzunehmen und zu bewerten. Ist diese statisch, spricht man nicht von einer echten künstlichen Intelligenz. Das System muss vielmehr in der Lage sein, eigenständig Informationen aufzunehmen und seine Ausgaben daraufhin anzupassen. Diese Dynamik in der künstlichen Intelligenz erfordert, dass die Maschine lernen können muss. Neuronale Netze sind diese Basis des sich ständig ändernden Wissens der Maschine.

Insbesondere sind neuronale Netze Voraussetzung für das Deep Learning. Für manche Fachleute sind die Begriffe sogar synonym anwendbar. Das Besondere am Deep Learning ist die Vielschichtigkeit, die Tiefe, der verwendeten Struktur.

Anwendungsgebiete

Künstliche neuronale Netze finden dort Anwendung, wo eine Vielzahl an Daten strukturiert werden muss. Weiterhin dort, wo es keine oder unüberschaubar viele Ordnungskriterien gibt.

Dies ist beispielsweise im Bereich des Data-Mining der Fall, wo Muster und Zusammenhänge in großen Datenbeständen gefunden werden sollen. Aufgrund der Komplexität der erforderlichen Berechnung war dies lange Zeit nur auf Großrechenanlagen, beispielsweise in der Wetter-Forschung und bei Frühwarnsystem darstellbar.

Inzwischen ist es aber auch möglich, künstliche neuronale Netze auf kleineren Rechnern auszuführen. Dadurch haben künstliche neuronale Netze Einzug in Firmen- und Privatanwendungen gefunden. Sie werden beispielsweise für eine intelligente Texterkennung genutzt. Dies kann sowohl bei der Erfassung von handschriftlichen Notizen als auch bei der Klassifizierung von Dokumenten genutzt werden. Bei docurex wird eine künstliche Intelligenz zur Verarbeitung im Dokumenten-Management-System (DMS) integriert.

Als Privatanwender begegnen Ihnen künstliche neuronale Netze im Zusammenhang mit Spracherkennung und Sprach-Assistenten am Smartphone oder PC. Auch automatische Übersetzer nutzen künstliche neuronale Netze. Ein bloßes Aneinanderreihen der übersetzten Einzelwörter reicht in der Regel nicht aus, um sinnvolle Sätze zu erhalten.

Nicht zuletzt profitieren viele Privatanwender in der Spieleentwicklung auf PC oder Konsole von den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz. Neuronale Netze werden auch hier eingesetzt und schaffen interessante, nicht vorhersehbare Umgebungen und Spielgegner.

Neuronale Netze – Grenzen und Schwächen

Ein Problem ist, dass künstliche neuronale Netze selbst für ihre Entwickler nach der Schaffung eine Blackbox sind. Es ist für sie weder vorhersehbar, noch im Detail erklärbar, wie die versteckten Schichten sich beeinflussen. Zudem sind sehr viele und präzise Trainingsdaten notwendig.

Dadurch sind manche Anwendungen sehr gut geeignet, künstliche neuronale Netze zu implementieren. Wenn das Ergebnis eindeutig mit „richtig“ oder „falsch“ bewertet werden kann, ist eine gute Voraussetzung gegeben. Bei einem Dokumentenmanagement sind Trainingsdaten beispielsweise einfach herstellbar. Die erzielten Ergebnisse sind zudem eindeutig. In der Trainingsphase kann zweifelsfrei gesagt werden, ob ein Dokument korrekt kategorisiert wurde.

Künstliche neuronale Netze bergen Risiken eher in Bereichen, wo die Aussagekraft der Trainingsdaten interpretierbar ist. Dies kann bei Frühwarnsystemen der Fall sein. Insbesondere natürlich dann, wenn auf Basis der Ergebnisse wichtige Entscheidungen zu treffen sind.

Was ist KI?

Mit dem Begriff künstliche Intelligenz (KI) werden Technologien und hoch entwickelte Prozesse bezeichnet, in deren Rahmen Maschinen bzw. Computerprogramme ein menschenähnliches Denkvermögen simulieren können. Künstliche Intelligenz (KI) gibt Maschinen die Möglichkeit, aus Erfahrung zu lernen und mit neuen Informationen ihre Fähigkeit zum Bewältigen neuer Aufgaben auszubauen. Einige prominente Beispiele für KI sind Systeme wie Google Home oder Amazon Alexa, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning basieren.

Intelligente Maschinen

Künstliche Intelligenz (KI) soll Computern die Fähigkeit verleihen, Probleme eigenständig zu bearbeiten und zu lösen. In Computerspielen wird beispielsweise durch den Einsatz einfacher Algorithmen ein scheinbar „intelligentes Verhalten“ simuliert. Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Teilgebiete, wie zum Beispiel:

–       wissensbasierte Systeme

–       Musteranalysen und Mustererkennung, wie Sie beispielsweise bei dem webbasierten Dokumenten-Management-System Docurex zum Einsatz kommen

–       Robotik und Modellierung in verschiedenen Industriebranchen

–       künstliches Leben

Lernen anhand von Mustern und Merkmalen

KI-Software soll anhand von Merkmalen oder Mustern in Daten lernen. Zu diesem Zweck werden gigantische Datenmengen mit iterativen Berechnungen und intelligenten Algorithmen kombiniert. Das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz ist breit aufgestellt und nutzt viele unterschiedliche Methoden, Technologien und Theorien. Zu den bedeutendsten Teilbereichen der KI gehören:

–       Neuronale Netze

Neuronale Netze begünstigen maschinelles Lernen, indem miteinander verbundene Knoten (Nodes) Datensätze verarbeiten. Die Funktionsweise dieser Knoten entspricht der der Neuronen im menschlichen Gehirn: Sie reagieren auf neue Datensätze und verteilen Informationen auf andere Knoten. Neuronale Netze versuchen in mehreren Iterationen (Durchläufen) relevante Verbindungen im Datensatz und undefinierte Daten zu evaluieren.

–       Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen gibt Computerprogrammen die Fähigkeit, auch nicht explizit programmierte Lösungen zu finden. Um dies zu erreichen, bedient sich die künstliche Intelligenz (KI) verschiedener Methoden aus Statistik, Physik und neuronalen Netzen.

–       Deep Learning

Das tief gehende Lernen (Deep Learning) wird in erster Linie bei Sprach- und Bilderkennung eingesetzt. Zu diesem Zweck werden größere neuronale Netze genutzt, die aus Verarbeitungsknoten in mehreren Schichten zusammengesetzt sind. Mit Deep Learning lassen sich bestimmte Muster aus großen Datenmengen äußerst effektiv erlernen.

–       Computer Vision

Inhalte von Videos und Bildern lassen sich mit Deep Learning-Methoden effizient interpretieren. Durch den Einsatz von maschinellem Sehen (Computer Vision) können solche Inhalte in Echtzeit analysiert und im Kontext des Umfeldes interpretiert werden.

–       Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)

Künstliche Intelligenz soll in der Lage sein, die menschliche Sprache analysieren, verstehen und selbst erzeugen zu können. Das Ziel der natürlichen Sprachverarbeitung ist es, letztlich eine Interaktion zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. NLP-Systeme werden heute schon in unterschiedlichen Geräten eingesetzt, wie beispielsweise Amazon Alexa, Google Home und zahlreichen anderen Sprachassistenten.

Anwendungsbereiche von KI

Der Bedarf an intelligenten Systemen mit KI-Fähigkeiten ist gigantisch. Sollen Kundenanfragen automatisch beantwortet werden, Dokumente automatisiert analysiert und archiviert werden oder Risikohinweise gegeben werden, sind Systeme im Einsatz, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden. Zu den Branchen, in denen KI-Systeme in den letzten Jahren immer stärker eingesetzt werden, gehören:

–       Gesundheitswesen und Sport

Im Gesundheitswesen entwickeln sich KI-Systeme immer mehr zu persönlichen Gesundheitsassistenten. KI kann Benutzer beispielsweise an die Einnahme von Medikamenten erinnern oder durch die kontinuierliche Überwachung der Schlafgewohnheiten ihrer Benutzer einen gesunden Schlafrhythmus fördern. Im Sportbereich kann KI (Künstliche Intelligenz) genutzt werden, um beispielsweise die Spielvorbereitung (Vorbereitung, Aufstellung, Training) zu optimieren.

–       Daten- und Dokumentenarchivierung

Künstliche Intelligenz kommt auch bei Dokumenten-Management-Systemen, wie beispielsweise Docurex, zum Einsatz. Bei dem webbasierten DMS-System Docurex wird künstliche Intelligenz (KI) u.a. genutzt, um den Prozess der Klassifizierung von Dokumenten zu automatisieren. Die künstliche Intelligenz entscheidet bei Docurex selbst darüber, ob ein Dokument etwa ein Vertrag oder eine Rechnung ist.

–       Einzelhandel

Schon heute werden Benutzern beim Online-Einkauf personalisierte Empfehlungen geboten. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt beim virtuellen Einkauf, indem Kunden zum Beispiel weitere Kaufoptionen vorgeschlagen werden, die diese eventuell interessant finden. Solche KI-Systeme lernen u.a. auch von den Einkäufen anderer Nutzer sowie von deren Such- und Surfgewohnheiten.

–       Fertigung

Mit KI-Systemen können Nachfrage und Auslastung relativ gut prognostiziert werden. Dazu übertragen intelligente Geräte der Fertigungsanlagen ihre Daten an das KI-System. Künstliche Intelligenz kümmert sich dann mit Deep Learning und neuronalen Netzen um die regelrechte Analyse der Daten.

Künstliche Intelligenz mit menschlichem Denkvermögen

Ein wesentlicher Teilbereich der Forschung rund um künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit der Entwicklung von Software-Systemen und Maschinen, die sich wie Menschen verhalten sollen. Die große Herausforderung besteht in der „Digitalisierung des menschlichen Denkvermögens“. Da sich künstliche Intelligenz u.a. auch mit maschinellem Lernen befasst, sollen mit dem Nachbau des menschlichen Gehirns auch Maschinen bis zu einem gewissen Grad lernfähig werden. Diese Lernfähigkeit nennt man „neuronale Netze“.

Nutzen von künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft

Im Gegensatz zu der weitverbreiteten Vorstellung sollen Systeme auf Basis von künstlicher Intelligenz den Menschen nicht ersetzen, sondern eher komplementieren. Von der künstlichen Intelligenz profitiert in erster Linie auch der Mensch. Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel:

–       Analyseverfahren wie zum Beispiel Pattern Matching oder Zeitreihenanalysen optimieren

–       Sprach- und Übersetzungsbarrieren reduzieren oder sogar vollkommen eliminieren

–       Wichtige Analytics für die verschiedensten Bereiche und Branchen bereitstellen

–       Durch die Bereitstellung relevanter Daten die menschliche Fähigkeit der Entscheidungsfindung verbessern

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