AI in Business: Opportunities and Limitations (eBook)
XII, 665 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-48479-7 (ISBN)
This book is a comprehensive guide to understanding the potential of artificial intelligence (AI) in improving business functions, as well as the limitations and challenges that come with its implementation. In this book, readers will learn about the various opportunities that AI presents in business, including how it can automate routine tasks, reduce errors, and increase efficiency. The book covers a range of topics, including how AI can be used in financial reporting, auditing, fraud detection, and tax preparation. However, the book also explores the limitations of AI in business, such as the need for skilled professionals, data quality, and the potential for bias. It examines the challenges that companies face when implementing AI in business functions, including the need for ethical considerations, transparency, and accountability. The book is written for business professionals, business leaders, and anyone interested in the potential of AI in business functions. It offers practical advice on how to implement AI effectively and provides insights into the latest developments in AI technology. Through case studies and real-world examples, readers will gain a deeper understanding of how AI can be used to enhance business functions, as well as the potential pitfalls and limitations to be aware of. Overall, 'AI in Business: Opportunities and Limitations' is an essential guide for anyone looking to harness the power of AI to improve their business functions, and to stay ahead in an increasingly competitive business environment.
| Erscheint lt. Verlag | 19.2.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Studies in Systems, Decision and Control |
| Zusatzinfo | XII, 665 p. 80 illus., 64 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik | |
| Schlagworte | Accounting • Artificial Intelligence • Business Decision Making • Data Quality • Efficiency • Financial Reporting • fraud detection • Profitability • Transparency |
| ISBN-10 | 3-031-48479-7 / 3031484797 |
| ISBN-13 | 978-3-031-48479-7 / 9783031484797 |
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