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Publikationen

 

Working paper

• Föhr, 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.
• Föhr, T. L., Reichelt, V., Marten, K.-U., & Eulerich, M. (2023). A framework for the structured implementation of process mining for audit tasks. SSRN Working Paper 4478182.
• Föhr, 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.

 

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Internationale Publikationen

• Seidenstein, T., Marten K.-U., Donaldson G., Föhr, 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), 129–146.

 

Nationale Publikationen

• Föhr, 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 – Swiss Journal of Business Research and Practice. Forthcoming.
• Schreier, M., & Föhr, T. L. (2024). Generative Künstliche Intelligenz für die risikoorientierte Abschlussprüfung. REthinking: Tax, 7(4), S. 13-16.
• Reichelt, V., Mayer, H. M., Föhr, T. L., & Damjanovic, N. (2023). Berichterstattung über Künstliche Intelligenz und ethische Ansätze, in: Zeitschrift für internationale und kapitalmarktorientierte Rechnungslegung (KoR IFRS), Vol. 23 (4), S. 159-165.
• Föhr, T. L., Marten, K.-U., & Schreyer, M. (2023). Generative Künstliche Intelligenz und risikoorientierter Prüfungsansatz, in: Der Betrieb, Vol. 76 (30), S. 1681-1693.
• Bauckhage, C., Föhr, T. L., Loitz, R., & Marten, K.-U. (2023). Fünf Thesen zur Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaftsprüfung, in: Der Betrieb, Vol. 76 (36), S. 2065-2067.
• Reichelt., V., & Föhr, T. L. (2023). Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation in der Rechnungslegungs- und Prüfungsforschung. REthinking: Tax, 5(3), S. 25–29.
• Marten, K.-U., Föhr, T. L., & McIntosh, S. (2022). KI-basierte Datenanalysen und risikoorientierter Prüfungsansatz, in: Die Wirtschaftsprüfung (WPg), Vol. 75 (16), S. 898-908.
• Marten, K.-U., Föhr, T. L., Juppe, T. A., & Reichelt, V. (2022). Fraud-Erkennung mittels neuer Technologien in der Abschlussprüfung? Implikationen aus Praxis und Forschung, in: Hossenfelder, J. (Hrsg.) (2021), Lünendonk-Handbuch Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung 2022 – 60 führende Partner für Ihr Unternehmen, Freiburg/München/Stuttgart 2021, S. 69-95.