[1] P. Fettke, G. Herzog, J. Lahann, H. Maus, G. Neumann, und T. Niesen, „Künstliche Intelligenz im Steuerbereich. Innovationsstudie zur Digitalisierung und den Potentialen Künstlicher Intelligenz im Bereich Steuer“, München, 2017.
[2] A. Vaswani u. a., „Attention is All You Need“, in Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, 2017, S. 6000–6010.
[3] J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, und K. Toutanova, „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding“, in Proceedings of the 2019 Conference of the North, 2019, S. 4171–4186.
[4] A. Radford und K. Narasimhan, „Improving Language Understanding by Generative Pre-Training“, 2018.
[5] O. Sharir, B. Peleg, und Y. Shoham, „The Cost of Training NLP Models: A Concise Overview“, arXiv:2004.08900. 2020.
[6] N. Maslej u. a., „The AI Index 2023 Annual Report“, Stanford University, Stanford, CA, 2023.
[7] Taxy.io, „Besteht ChatGPT steuerfachliche Prüfungen? Modell: GPT-4 - Update zur Studie mit GPT 3.5“. Aachen, 2023.
[8] G. Kümmerle, „Steuer-KI von Taxy.io und Otto-Schmidt-Verlag mit neuer Technologie“, Juve Steuermarkt, 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://www.juve-steuermarkt.de/branche/steuer-ki-von-taxy-io-und-otto-schmidt-verlag-mit-neuer-technologie/.
[9] J. McCarthy, M. Minsky, N. Rochsester, und C. E. Shannon, „A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE“, Website, 1996. [Online]. Verfügbar unter: https://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html.
[10] W. S. McCulloch und W. Pitts, „A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity“, Bull. Math. Biophys., Bd. 5, Nr. 4, S. 115–133, 1943.
[11] F. Rosenblatt, „The Perceptron. A Perceiving And Recognizing Automation“, Buffalo, N.Y., 1957.
[12] I. J. Goodfellow u. a., „Generative adversarial nets“, in Advances in Neural Information Processing Systems, 2014, Bd. 3, Nr. January, S. 2672–2680.
[13] R. Eckel, „Microsoft Researchers’ Algorithm Sets ImageNet Challenge Milestone“, Microsoft Research Post, 2015. [Online]. Verfügbar unter: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/microsoft-researchers-algorithm-sets-imagenet-challenge-milestone/.
[14] C. Czarnecki und P. Fettke, „Robotic process automation“, in Robotic Process Automation, C. Czarnecki und P. Fettke, Hrsg. Berlin, Boston: De Gruyter, 2021, S. 3–24.
[15] W. M. P. van der Aalst, M. Bichler, und A. Heinzl, „Robotic Process Automation“, Bus. Inf. Syst. Eng., Bd. 60, Nr. 4, S. 269–272, Aug. 2018.
[16] A. Asatiani und E. Penttinen, „Turning robotic process automation into commercial success – Case OpusCapita“, J. Inf. Technol. Teach. Cases, Bd. 6, Nr. 2, S. 67–74, 2016.
[17] X. Zhang und Z. Wen, „Thoughts on the development of artificial intelligence combined with RPA“, J. Phys. Conf. Ser., Bd. 1883, Nr. 1, 2021.
[18] S. Aguirre und A. Rodriguez, „Automation of a Business Process Using Robotic Process Automation (RPA): A Case Study“, in Applied Computer Sciences in Engineering, 2017, S. 65–71.
[19] P. Fettke und S. Strohmeier, „Chapter 10: HR robotic process automation“, in Handbook of Research on Artificial Intelligence in Human Resource Management, Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing, 2022.
[20] L.-V. Herm, C. Janiesch, H. A. Reijers, und F. Seubert, „From Symbolic RPA to Intelligent RPA: Challenges for Developing and Operating Intelligent Software Robots“, in Business Process Management, 2021, S. 289–305.
[21] J. Viehhauser, „Is Robotic Process Automation Becoming Intelligent? Early Evidence of Influences of Artificial Intelligence on Robotic Process Automation“, in Business Process Management: Blockchain and Robotic Process Automation Forum, 2020, S. 101–115.
[22] A. S. Villar und N. Khan, „Robotic process automation in banking industry: a case study on Deutsche Bank“, J. Bank. Financ. Technol., Bd. 5, Nr. 1, S. 71–86, 2021.
[23] B. Kuzniacki, M. Almada, K. Tyliński, und Ł. Górski, „Requirements for Tax XAI Under Constitutional Principles and Human Rights“, in Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems, 2022, S. 221–238.
[24] N. Gnoss, M. Schultz, und M. Tropmann-Frick, „XAI in the audit domain : explaining an autoencoder model for anomaly detection“, in Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2022, 2022.
[25] G. Press, „Andrew Ng Launches A Campaign For Data-Centric AI“, Forbes, 2021. [Online]. Verfügbar unter: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2021/06/16/andrew-ng-launches-a-campaign-for-data-centric-ai/?sh=664bf56374f5.
[26] A. Athalye, C. Northcutt, und J. Mueller, „Data-Centric AI vs. Model-Centric AI“, MIT, 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://dcai.csail.mit.edu/lectures/data-centric-model-centric/.
[27] E. Strickland, „Anrew Ng: Unbiggen AI“, IEEE Spectrum, 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://spectrum.ieee.org/andrew-ng-data-centric-ai.
[28] WAYMO, „Cities, freeways, airports: How we’ve built a scalable autonomous driver“, 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://waymo.com/blog/2022/05/howwevebuiltascalableautonomousdriver.html.
[29] A. Karpathy, „Building the Software 2.0 Stack“, vimeo. 2018.
[30] A. Zewe, „In machine learning, synthetic data can offer real performance improvements“, MIT News, 2022. [Online]. Verfügbar unter: https://news.mit.edu/2022/synthetic-data-ai-improvements-1103.
[31] I. Shumailov, Z. Shumaylov, Y. Zhao, Y. Gal, N. Papernot, und R. Anderson, „The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget“, arXiv:2305.17493. 2023.
[32] N. Al-Sibai, „AI DEVELOPERS ARE ALREADY QUIETLY TRAINING AI MODELS USING AI-GENERATED DATA“, 2020. [Online]. Verfügbar unter: https://futurism.com/the-byte/ai-synthetic-data.
[33] J. Jordon u. a., „Synthetic Data -- what, why and how?“, arXiv:2205.03257. 2022.
[34] OECD, „Tax Administration 2022: Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies“, 2022.
[35] P. Breuer, D. Hagemeier, und H. Hürtgen, „Artificial intelligence: How advanced analytics and smart machines will change the way we work“, 2018.
[36] B. Zergibel, „Künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologie - Eine Symbiose mit Zukunftspotenzial“, REthinking:Tax, Bd. 4, S. 9–17, 2022.
[37] C. Schmidt, „Quo vadis, Finanzverwaltung? Potenziale und Herausforderungen eines künftigen behördlichen KI-Einsatzes“, REthinking:Tax, Bd. 1, S. 70–81, 2022.
[38] Bundeszentralamt für Steuern, „Das BZSt nimmt den FAQ-Chatbot ViOlA in Betrieb“, 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://www.bzst.de/SharedDocs/Kurzmeldungen/DE/2021_Kurmeldungen/2021090_livegang_viola.html.
[39] Informationstechnikzentrum Bund, „ITZBund realisiert und betreibt Chatbot TinA“, 2021. [Online]. Verfügbar unter: https://www.itzbund.de/SharedDocs/Kurzmeldungen/DE/2021-10-22_Chatbot_TinA.html.
[40] S. Raschka, Machine Learning – Q and AI. Lean Publishing, 2023.
[41] B. Plüster, „LEOLM: EIN IMPULS FÜR DEUTSCHSPRACHIGE LLM-FORSCHUNG“, LAION, 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://laion.ai/blog-de/leo-lm/.
[42] V. Lialin, V. Deshpande, und A. Rumshisky, „Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning“, arXiv:2303.15647. 2023.
[43] S. Bergmann, „Neue Verrechnungspreisdokumentationspflichten für multinationale Unternehmensgruppen“, Zeitschrift für Gesellschaftsr., Bd. 2016, Nr. 4, S. 147–148, 2016.
[44] OECD, „Practical Toolkit to Support the Successful Implementation By Developing Countries Of Effective Transfer Pricing Documentation Requirements“, 2021.
[45] M. Skalický, Š. Šimsa, M. Uřičář, und M. Šulc, „Business Document Information Extraction: Towards Practical Benchmarks“, in Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction, A. Barrón-Cedeño, G. Da San Martino, M. Dgli Esposti, F. Sebastiani, C. Macdonald, G. Pasi, A. Hanbury, M. Potthast, G. Faggioli, und N. Ferro, Hrsg. Cham: Springer International Publishing, 2022, S. 105–117.
[46] C. Houy, M. Hamberg, und P. Fettke, „Robotic Process Automation in Public Administrations“, in Digitalisierung von Staat und Verwaltung, 2019, S. 62–74.
[47] L. Chiticariu, Y. Li, und F. R. Reiss, „Rule-Based Information Extraction is Dead! Long Live Rule-Based Information Extraction Systems!“, in Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2013, S. 827–832.
[48] B. Oral, E. Emekligil, S. Arslan, und G. Eryiǧit, „Information Extraction from Text Intensive and Visually Rich Banking Documents“, Inf. Process. Manag., Bd. 57, Nr. 6, Nov. 2020.
[49] J. Hanken und G. Kleinhietpaß, Verrechnungspreise. Im Spannungsfeld von Controlling und Steuern, 1. Aufl. Freiburg: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, 2014.
[50] P. Zhou, Z. Qi, S. Zheng, J. Xu, H. Bao, und B. Xu, „Text classification improved by integrating bidirectional LSTM with two-dimensional max pooling“, in COLING 2016 - 26th International Conference on Computational Linguistics, Proceedings of COLING 2016: Technical Papers, 2016, S. 3485–3495.
[51] M. V. Koroteev, „BERT: A Review of Applications in Natural Language Processing and Understanding“, arXiv:2103.11943. 2021.
[52] M. Schreyer, T. Sattarov, D. Borth, A. Dengel, und B. Reimer, „Detection of Anomalies in Large Scale Accounting Data using Deep Autoencoder Networks“, arXiv:1709.05254. 2017.
[53] M. Braun, J. Köppe-Karkutsch, und T. Hoppe, „Generative AI ist gekommen um zu bleiben – Meet your new Coworkers!“, beck.digitax, Bd. 46, 2024.
[54] N. Kandpal, H. Deng, A. Roberts, E. Wallace, und C. Raffel, „Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge“, in Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning, 2023, Bd. 202, S. 15696–15707.
[55] P. Lewis u. a., „Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks“, in Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2020.
[56] Y. Gao u. a., „Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey“, arXiv:2312.10997. 2023.
[57] M. Kang, J. M. Kwak, J. Baek, und S. J. Hwang, „Knowledge Graph-Augmented Language Models for Knowledge-Grounded Dialogue Generation“, arXiv:2206.03971, 2023.
[58] A. Erdl, „Unifying LLMs & Knowledge Graphs for GenAI: Use Cases & Best Practices“, Neo4j, 2023. [Online]. Verfügbar unter: https://neo4j.com/blog/unifying-llm-knowledge-graph.
[59] L. Bellomarini, E. Sallinger, und S. Vahdati, „Chapter 2 Knowledge Graphs : The Layered“, in Knowledge Graphs and Big Data Processing, Bd. 12072 LNCS, Cham: Springer, 2020, S. 20–34.
[60] M. Kejriwal, Domain-specific knowledge graph construction. Cham: Springer, 2019.
[61] S. Pan, L. Luo, Y. Wang, C. Chen, J. Wang, und X. Wu, „Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap“, IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 2024.
