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Künstliche Intelligenz in der Steuerberatung: Erste Anwendungsfälle

Fachbeitrag über Mehrwerte und Vorbehalte

KI-basierte Lösungen können zukünftig große Erleichterungen im Alltag der Steuerabteilungen darstellen. Vorbehalte gegen die neuen Technologien gibt es dennoch. Dieser Fachbeitrag zeigt erste Anwendungsbeispiele und erläutert die Bedenken aus Sicht der betroffenen Anwender: Unternehmen, Steuerberater und Behörden.

Hintergrund

Forderungen nach mehr Steuertransparenz sowie zusätzliche Berichts- und Meldepflichten erhöhen den Arbeitsaufwand aus Steuererklärungspflichten. Neue technische Lösungen werden es in bald erlauben, zahlreiche Tätigkeiten vollständig zu automatisieren und mit Künstlicher Intelligenz zu unterlegen. Auf diese absehbaren Veränderungen der Rahmenbedingungen sollten sich die Betroffenen Bereiche bereits jetzt vorbereiten.

Mehrwert der Künstlichen Intelligenz in der Steuerabteilung

Das Forschungsumfeld der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich die Übertragung von (menschlicher) Intelligenz auf Maschinen zur Aufgabe gemacht. In der Steuerberatung eignet sich KI insbesondere für die Übernahme von Sachverhalten und Tätigkeiten, die in einheitlicher Struktur und großer Zahl auftreten.

Diese Kriterien treffen v. a. auf untergeordnete Routineaufgaben zu, die im Alltag vieler Steuerexperten als lästige Pflicht angesehen werden. Indem diese Tätigkeiten von den Maschinen übernommen werden, können die Steuerexperten den Fokus auf komplexere Problemstellungen legen. So bietet der Einsatz neuer Technologien die Möglichkeit, den Beitrag des Einzelnen zu erhöhen.

Wie führt man Künstliche Intelligenz in der Steuerabteilung ein?

Unternehmen, die die Einführung von KI in Ihre steuerlichen Prozesse planen, müssen bei Ihrer Strategie sowohl die internen Erwartungen an die Steuerabteilung als auch die externen steuerrechtlichen Rahmenbedingungen berücksichtigen.

In einem ersten Schritt müssen zwei zentrale Fragen beantwortet werden
1. Was ist das zu lösende Problem
2. Welche manuelle Arbeit will ich durch den Einsatz von KI substituieren

Im nächsten Schritt muss die Wissensgrundlage für die lernende Technologie gebildet werden. Hierfür werden relevante Daten gesammelt und zur Weiterverarbeitung aufbereitet. Aus technischer Sicht ist hierfür ein sog. Korpus erforderlich, der das Fundament bildet, auf dem die selbstlernende Technologie aufbauen kann.

Im weiteren Verlauf werden notwendige Fähigkeiten in Hinblick auf die Verwaltung von Informationen definiert. Darauf aufbauend lassen sich Lernstrategien für die intelligenten Systeme entwickeln.

Unternehmen: Mögliche Hindernisse bei der Einführung von KI

Trotz offenkundiger Vorteile besteht bei vielen Unternehmen Skepsis gegenüber den neuen Technologien. Zum einen wirken die Kosten der Einführung für viele Firmen zurzeit noch abschreckend. Auch die Unsicherheit bezüglich der Rentabilität von Analysetools und KI bildet noch eine größere Hemmschwelle für Investitionen.

Zudem besteht nicht nur bei unternehmensinternen Steuerexperten eine skeptische Einstellung. Auch viele Steuerberater betrachten die zunehmende Verbreitung von KI in ihrem fachlichen Umfeld mit Sorge. Vertreter beider Gruppen gehen davon aus, dass die Anwendung von KI in der Steuerberatung ihre Arbeitsleistung entwertet oder gar überflüssig macht.

Künstliche Intelligenz stößt im Steuerwesen (noch) an ihre Grenzen

Diese Sorge ist jedoch zu weiten Teilen unberechtigt, denn auch Künstliche Intelligenz stößt im Steuerwesen an ihre Grenzen: Insbesondere komplexe Sachverhalte, die keine einheitliche Struktur haben, können auf absehbare Zeit nicht effizient durch den Einsatz von Technologien gelöst werden. Hier ist nach wie vor die Expertise von Steuer-Fachleuten gefragt.

Vorbehalte gegen KI auch bei den Steuerbehörden

Seitens der Steuerbehörden bestehen Zweifel, ob es möglich ist, Modelle zu entwickeln, die sicher im Risikomanagementsystem der Finanzverwaltung eingesetzt werden können. Auch in Hinblick auf die Analysetools ergeben sich Herausforderungen und auch Sorgen, falsche Entscheidungen zu treffen. Die deutsche Finanzverwaltung etwa zögert, Analysetools von Drittanbietern zu nutzen und setzt im Regelfall auf eigene Lösungen, für die die Finanzverwaltung aber das Know-How aufbauen und vorhandeln muss.

Zudem stellt sich auch beim Thema Künstliche Intelligenz die Frage nach geeigneten Schnittstellen. Deshalb wird auch hier der Einsatz unbekannter Technologien bisher eher zurückhaltend angegangen und wenig gefördert.

Ausblick

Das Forschungsumfeld der Künstlichen Intelligenz steckt im Bereich der Steuerberatung noch in den Anfängen. Bisher wurden in Deutschland lediglich mit der Einführung der E-Bilanz und mit den bei der Finanzverwaltung eingesetzten Risikomanagementsystemen erste Schritte in Richtung KI unternommen. Es werden Grundlagen für die Nutzung der KI geschaffen.

Die Voraussetzungen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz können bereits heute getroffen werden.

Unternehmen sollten – im Vorgriff auf KI – alle Prozesse sowie Datenübertragungen zwischen ihrem ERP-oder Finanzbuchhaltungssystem und ihren Steueranwendungen vollständig standardisieren, mit Technologie unterlegen. Zudem sollten alle Daten aus sämtlichen Bearbeitungsschritten, unterlegt mit steuerlichen Datenmodellen, gesammelt werden, z.B. in einem Tax Data Warehouse. So baut das Unternehmen den notwendigen sog. Korpus auf, der dem Unternehmen als Fundament für selbstlernende Technologie dienen kann.

Bei der Analyse steuerlicher Daten („Tax Data Analytics“) sowie beim Auf- und Ausbau eines angemessenen und wirksamen Kontrollumfelds für Steuern („Tax Compliance Management“) wird KI künftig vermehrt zum Einsatz kommen. Zudem kann KI bei der Bewertung von Sachverhalten unterstützen und Vorschläge zur Klassifikation eines Steuerfalls anhand steuerlicher Risiken geben. Diese Fälle müssen allerdings im Anschluss genauer untersucht werden.

Deloitte hat hierfür ein Tool entwickelt, das automatisch Klauseln aus Verträgen und anderen rechtlichen Dokumenten extrahiert. So kann das Tool eine große Anzahl an Vereinbarungen über Unternehmenszusammenschlüsse überprüfen und steuerrechtlich beurteilen. Gleichzeitig sammelt es nützliche Informationen, deren manuelle Erfassung sehr zeitaufwendig wäre.

Ausführlich zu weiteren Anwendungsfällen: Artificial Intelligence-Entering the world of tax (englischer Beitrag)

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