午夜探花

Institut f眉r Rechnungswesen und Wirtschaftspr眉fung

Dr. Tassilo 贵枚丑谤

Dr. Tassilo 贵枚丑谤
Postadresse: Helmholtzstra脽e 22
Sitz des Instituts: Helmholtzstra脽e 20
89081 Ulm
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DE
Raum: 1.61
Telefon: +49(731)50-33008

Publikationen

 

Working paper

  • 贵枚丑谤, T. L., Schreyer, M., Moffitt, K., & Marten, K.-U. (2024). Deep learning meets risk-based auditing: A holistic framework for leveraging foundation and task-specific models in audit procedures. SSRN Working Paper 4488271.
  • 贵枚丑谤, T. L., Schreyer, M., Juppe, T. A., & Marten, K.-U. (2023). Assuring sustainable futures: Auditing sustainability reports using AI foundation models. SSRN Working Paper 4502549.

 

Internationale Publikationen

  • 贵枚丑谤, T. L., Reichelt, V., Marten, K.-U., & Eulerich, M. (2025). A framework for the structured implementation of process mining for audit tasks.  International Journal of Accounting information systems, 56, Article 100727.
  • Seidenstein, T., Marten K.-U., Donaldson G., 贵枚丑谤, T. L., Reichelt, V., & Jakoby, L. B. (2024). Innovation in audit and assurance: A global study of disruptive technologies. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 21(1), 129鈥�146.
  • 贵枚丑谤, T. L. (2024). A method to categorize and classify artificial intelligence applicable to the risk-based audit approach. Die Unternehmung Vol. 78 (3), S. 264鈥�310. Swiss Journal of Business Research and Practice. Forthcoming.

 

Nationale Publikationen

  • Reuter, F., & 贵枚丑谤, T. L., (2025): Generative KI als Copilot in der Abschlusspr眉fung, in: Die Wirtschaftspr眉fung (WPg), Vol. 78 (2), S. 59-66.
  • 贵枚丑谤, T. L., & Schreyer, M. (2024). Generative K眉nstliche Intelligenz f眉r die risikoorientierte Abschlusspr眉fung. REthinking: Tax, 7(4), S. 13-16.
  • Reichelt, V., Mayer, H. M., 贵枚丑谤, T. L., & Damjanovic, N. (2023). Berichterstattung 眉ber K眉nstliche Intelligenz und ethische Ans盲tze, in: Zeitschrift f眉r internationale und kapitalmarktorientierte Rechnungslegung (KoR IFRS), Vol. 23 (4), S. 159-165.
  • 贵枚丑谤, T. L., Marten, K.-U., & Schreyer, M. (2023). Generative K眉nstliche Intelligenz und risikoorientierter Pr眉fungsansatz, in: Der Betrieb, Vol. 76 (30), S. 1681-1693.
  • Bauckhage, C., 贵枚丑谤, T. L., Loitz, R., & Marten, K.-U. (2023). F眉nf Thesen zur Bedeutung von K眉nstlicher Intelligenz in der Wirtschaftspr眉fung, in: Der Betrieb, Vol. 76 (36), S. 2065-2067.
  • Reichelt., V., & 贵枚丑谤, T. L. (2023). K眉nstliche Intelligenz und Robotic Process Automation in der Rechnungslegungs- und Pr眉fungsforschung. REthinking: Tax, 5(3), S. 25鈥�29.
  • Marten, K.-U., 贵枚丑谤, T. L., & McIntosh, S. (2022). KI-basierte Datenanalysen und risikoorientierter Pr眉fungsansatz, in: Die Wirtschaftspr眉fung (WPg), Vol. 75 (16), S. 898-908.
  • Marten, K.-U., 贵枚丑谤, T. L., Juppe, T. A., & Reichelt, V. (2022). Fraud-Erkennung mittels neuer Technologien in der Abschlusspr眉fung? Implikationen aus Praxis und Forschung, in: Hossenfelder, J. (Hrsg.) (2021), L眉nendonk-Handbuch Wirtschaftspr眉fung und Steuerberatung 2022 鈥� 60 f眉hrende Partner f眉r Ihr Unternehmen, Freiburg/M眉nchen/Stuttgart 2021, S. 69-95.