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Accounting

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Accounting methods, workflows, and automation research

Konstitutionelle KI für Buchhaltungs-Agenten: RLAIF, Richtlinienregeln und Goodharting-Risiken

Anthropics Paper zu Constitutional AI (Bai et al., 2022) trainiert LLMs darauf, Regeln mittels KI-generiertem Feedback statt menschlicher Schadens-Labels zu folgen. Dieses Forschungsprotokoll untersucht, wie die RLAIF-Pipeline aus Kritik, Überarbeitung und Präferenz auf die Rückschreibesicherheit für autonome Beancount-Hauptbuch-Agenten übertragbar ist – und wie Goodharting, Kalibrierungsfehler und Dual-Use-Risiken aussehen, wenn die „Verfassung“ ein Kontenplan anstelle eines Ethik-Regelwerks ist.

FinMaster-Benchmark: Warum LLMs 96 % bei Finanzkompetenz, aber nur 3 % bei der Erstellung von Abschlüssen erreichen

FinMaster (arXiv:2505.13533) bewertet o3-mini, Claude 3.7 Sonnet und DeepSeek-V3 in 183 Finanzaufgaben – und zeigt, dass Modelle 96 % bei Finanzkompetenz erreichen, aber bei der Erstellung von Abschlüssen auf 3 % einbrechen, wobei mehrstufige Beratungsaufgaben durch Fehlerfortpflanzung 21 Genauigkeitspunkte verlieren.