KI in der Steuerkontrolle: Vorteile, Risiken und intelligente Integration

Der vorangegangene Artikel über KI und Steuereinhaltung, KI in der Steuereinhaltung: Understanding the Stack and Use Cases" gab einen Einblick, was der Tax Compliance Stack umfasst und wie KI in verschiedenen Phasen der Tax Compliance eingesetzt werden kann. Bei jeder strategischen Entscheidung, auch bei der Implementierung von KI in der Steuereinhaltung, ist es jedoch wichtig, alle Faktoren zu berücksichtigen, einschließlich der Vorteile und Herausforderungen.

Um das Potenzial von KI wirklich auszuschöpfen, müssen Unternehmen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Nutzung maschineller Intelligenz und der Beibehaltung menschlicher Kontrolle finden. Als Ergänzung zum vorangegangenen Artikel über KI befasst sich dieser Artikel eingehend mit den wichtigsten Vorteilen, die KI für die Einhaltung von Steuervorschriften mit sich bringt, mit den Risiken, die sie birgt, und mit Strategien zur effektiven Implementierung von KI im Rahmen einer Mensch-Maschine-Beziehung.

Die Vorteile von KI in der Steuerkontrolle

Wenn man sich die im vorigen Artikel genannten Anwendungsfälle vor Augen hält, darunter die Datenerfassung und -validierung, die Ermittlung der indirekten Steuern, die Berichterstattung, die Einreichung von Steuererklärungen und das Risikomanagement, fällt es vielleicht nicht schwer, daraus zu schließen, welche Vorteile Unternehmen realistischerweise von der Integration von KI in ihre Steuer-Compliance-Lösung erwarten können. Es ist jedoch nicht unangebracht, die wichtigsten davon hervorzuheben.

Verbesserte Genauigkeit

Eine der häufigsten Ursachen für Compliance-Risiken sind menschliche Fehler. Menschen sind in der Regel fehleranfällig, und die Tatsache, dass der Steuer-Compliance-Stack die Dateneingabe, die Transkription von Rechnungen, die Zuweisung von Steuerkennzeichen und die Erstellung von Steuererklärungen umfasst, schafft eine perfekte Umgebung, in der sich menschliche Unvollkommenheit manifestieren kann.

KI hingegen kann mit ihrer automatisierten Datenextraktion, -klassifizierung, -prüfung und -validierung in Kombination mit Lernfähigkeiten Fehler bei der Transkription reduzieren, eine konsistente Logik auf alle Transaktionen anwenden und Unstimmigkeiten frühzeitig erkennen. Infolgedessen sind die ausgefüllten Steuererklärungen wahrscheinlich genauer, zuverlässiger und regelkonformer. Ein weiterer bemerkenswerter Vorteil der KI gegenüber Menschen ist ihre Fähigkeit, Fehler oder verdächtige Elemente zu erkennen, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen. Dies gilt insbesondere für große Datensätze, bei denen menschliche Augen bestimmte Daten übersehen könnten.

Höhere Effizienz und Kostenersparnis

Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reduziert den Zeit- und Personalaufwand für ihre Erledigung erheblich. Durch die Verkürzung des Zeitaufwands für die Erstellung und Einreichung von Steuererklärungen verringert KI beispielsweise das Risiko, Fristen zu versäumen oder Fehler zu machen, die durch manuelle Arbeit in letzter Minute entstehen. Da weniger Zeit für diese sich wiederholenden Aufgaben aufgewendet werden muss, können sich die Mitarbeiter von routinemäßigen Compliance-Aufgaben auf strategischere Tätigkeiten wie Steuerplanung, Compliance-Strategie, Risikobewertung und Beratungstätigkeit konzentrieren.

Verbesserte Risikoerkennung und -prävention

Die Risikoerkennung ist eine der größten Stärken der KI im Bereich der Steuereinhaltung. Auf historischen Daten trainierte KI-Modelle können Muster erkennen, die auf Betrug, Steuerhinterziehung oder Nichteinhaltung von Vorschriften hinweisen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen historische Daten nutzen, um ungewöhnliches Lieferantenverhalten, nicht übereinstimmende Zahlungen, wiederholte kleine Transaktionen oder anormale Ausgabenspitzen zu erkennen, die Alarme auslösen und dazu beitragen können, dass Unternehmen nicht nur die Vorschriften einhalten, sondern auch vor Betrug geschützt sind.

Die frühzeitige Erkennung von Risiken verschafft den Unternehmen auch die Zeit, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor die Steuerbehörden diese Probleme bemerken, was langfristig dazu beiträgt, das Vertrauen zwischen Steuerpflichtigen und Steuerbehörden zu stärken und die Wahrscheinlichkeit von Strafen, Rufschädigung und finanziellen Risiken zu verringern.

Skalierbarkeit und globale Standardisierung

Skalierbarkeit und globale Standardisierung sind zwei der größten Herausforderungen für multinationale oder grenzüberschreitende Unternehmen, die mit unterschiedlichen Steuerregelungen, Sprachen und Währungen in anderen Ländern und Märkten konfrontiert sind. KI verspricht Skalierbarkeit, da definierte Klassifizierungsmodelle, Validierungsprozesse und automatisierte Berichterstellung auf eine große Anzahl von Transaktionen angewendet werden können, unabhängig von Herkunft, Währung oder Sprache. Allerdings ist eine angemessene Schulung und Lokalisierung erforderlich.

Darüber hinaus kann KI so geschult werden, dass sie auf ähnliche Transaktionen in verschiedenen Unternehmen dieselbe Logik oder Argumentation anwendet, wodurch subjektive Interpretationen und Abweichungen erheblich reduziert werden und ein standardisierteres Compliance-Rahmenwerk in verschiedenen Ländern ermöglicht wird. In diesem Fall unterstützt die KI globale Operationen, reduziert das Risiko einer falschen Anwendung und vereinfacht die internationale Compliance.

Die Risiken und Herausforderungen, die KI mit sich bringt

All die genannten Anwendungsfälle und Vorteile könnten zu dem Schluss führen, dass KI den Menschen ersetzen kann und eine Lösung für alle Fragen der Steuereinhaltung darstellt. Doch trotz aller offensichtlichen Vorteile ist die KI nicht ohne Grenzen und Risiken. Ein übermäßiges Vertrauen in die KI kann kontraproduktiv sein und zu neuen Herausforderungen und Problemen führen.

Abhängigkeit von der Datenqualität

Damit eine KI effizient arbeiten kann, sind die Qualität, die Vollständigkeit und die Korrektheit der Daten von größter Bedeutung. Wenn die bereitgestellten Daten fehlerhaft oder korrumpiert sind, können die Ergebnisse der KI unzuverlässig sein. Das so genannte "Garbage in, garbage out"-Problem ist besonders kritisch, wenn Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden, z. B. aus ERP-Systemen, Buchhaltungssoftware, Drittanbietern, gescannten Dokumenten und alten Tabellenkalkulationen.

Ohne eine solide und genaue Datengrundlage können KI-Modelle daher falsche Klassifizierungen und ungenaue Risikobewertungen liefern oder erhebliche Anomalien nicht erkennen. Darüber hinaus gehören unzureichende Datenbereinigung, Data Governance und strukturierte Eingaben zu den am häufigsten genannten Hindernissen für eine effektive KI-Einführung im Bereich der Steuereinhaltung.

Compliance- und Datenschutz-Risiken

Steuerdaten sind hochsensibel und können personenbezogene Daten, Finanzdaten von Unternehmen, Lieferanten- oder Kundeninformationen, Bankdaten und vieles mehr enthalten. Beim Einsatz von KI-Systemen, insbesondere von cloudbasierten Systemen oder solchen, die sich auf Drittanbieter stützen, sind Datenschutz und Datensicherheit von entscheidender Bedeutung. Einige der häufigsten und kritischsten Probleme sind unbefugter Datenzugriff, Datenlecks oder Datenmissbrauch. All dies kann zu schwerwiegenden rechtlichen, finanziellen und rufschädigenden Konsequenzen führen.

Für Unternehmen, die in streng regulierten Systemen, wie der GDPR in der EU, tätig sind, können diese Probleme eine besondere Herausforderung darstellen. Die Implementierung von KI im Bereich der Steuerkonformität erfordert eine sichere Datenspeicherung, kontrollierten Zugriff, Verschlüsselung und die Einhaltung lokaler Datenschutzgesetze.

Regulatorische Ungewissheit

Die Einhaltung von Steuervorschriften ist mehr als eine rein technische Angelegenheit und erfordert fundierte Rechtskenntnisse und die Auslegung von Vorschriften. Die Logik von KI ist oft nicht leicht zu erklären, geschweige denn zu prüfen. Aufgrund dieser mangelnden Transparenz kann sich der alleinige Rückgriff auf KI negativ auf die Fähigkeit der Unternehmen auswirken, die Vorschriften einzuhalten oder in einigen schwerwiegenden Fällen Entscheidungen der Steuerbehörden oder der Gerichte anzufechten oder anzufechten.

Hinzu kommt, dass sich die Regeln und Vorschriften für die Mehrwertsteuer und die GST häufig ändern und nicht in allen Ländern einheitlich sind. Wenn die KI daher die Vorschriften falsch auslegt und falsch anwendet, bedeutet dies für die Unternehmen Rechtsunsicherheit, potenzielle Haftung für KI-bedingte Fehler oder Schwierigkeiten bei der Erklärung oder Verteidigung automatisierter Steuerentscheidungen gegenüber Behörden oder Gerichten.

Wie man KI im Steuerwesen einsetzt: Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine

In Anbetracht aller Vorteile und Risiken, die KI mit sich bringt, erfordert eine erfolgreiche Integration in einen Steuer-Compliance-Stack einen ausgewogenen Ansatz zwischen menschlichem Input und menschlicher Aufsicht auf der einen Seite und KI-Architektur und Output auf der anderen Seite.

Zunächst muss die Datenverwaltung priorisiert werden. Unternehmen müssen ihre Datenerfassungspraktiken standardisieren, Datenvalidierungs- und Bereinigungsworkflows implementieren und eine sichere, geprüfte Datenspeicherung gewährleisten. Damit ein KI-basiertes Modell effektiv arbeiten kann, sollten Altdaten vor dem Einsatz bereinigt, standardisiert und kuratiert werden.

Zweitens sollte bei jedem Schritt des Prozesses der menschliche Faktor mit einbezogen werden. KI ist dazu da, den Menschen zu unterstützen, nicht ihn zu ersetzen. Bemerkenswerte Beispiele für ausgewogene Mensch-KI-Workflows sind ein Steuerexperte, der KI-generierte Klassifizierungsvorschläge überprüft, oder wichtige Stakeholder, die von der KI auf kritische Prüfungs- oder Risikoangelegenheiten aufmerksam gemacht werden, bevor das System Maßnahmen zur Einhaltung oder Durchsetzung von Vorschriften ergreift. Das menschliche Urteilsvermögen ist von entscheidender Bedeutung, um die Verantwortlichkeit zu gewährleisten und das Risiko einer algorithmischen Verzerrung oder Fehlklassifizierung zu mindern.

Außerdem sollten die wichtigsten Interessengruppen wissen, wie KI Entscheidungen trifft. Daher sollten KI-Modelle einen dokumentierten, versionierten und idealerweise interpretierbaren Nachweis liefern. Wird KI beispielsweise für die Befüllung oder Risikobewertung eingesetzt, sollten die Logik und die Kriterien transparent sein. Darüber hinaus sollte es einen Mechanismus geben, mit dem ein KI-gesteuertes Ergebnis außer Kraft gesetzt oder geändert werden kann, wenn die Ausgabe falsch oder unklar ist.

Auch wenn die KI in der Lage sein könnte, die meisten Aufgaben im Zusammenhang mit der Einhaltung von Steuervorschriften zu erledigen, müssen die Unternehmen in technische Kapazitäten und Infrastrukturen investieren. Ein angemessener IT-Governance-Rahmen, Cybersecurity-Schutz und fähige Mitarbeiter - intern oder extern -, die sich sowohl mit dem Steuerrecht als auch mit KI-Systemen auskennen, sind entscheidend für den effektiven Einsatz von KI und die Gewährleistung einer produktiven Koexistenz zwischen Mensch und KI.

Fazit

Letztendlich sollte KI als ein Instrument zur Verbesserung der Compliance und zur Risikominderung betrachtet werden, das es den Fachleuten ermöglicht, sich auf strategische, hochwertige Aufgaben zu konzentrieren. Wenn die Entscheidung für den Einsatz von KI richtig getroffen wird, stellt sie nicht nur ein technisches Upgrade, sondern auch eine strategische Umgestaltung dar, die sich auf die Arbeitsabläufe, die internen Kontrollen und die Compliance-Kultur des Unternehmens auswirkt. Ungeachtet der Möglichkeiten, die KI bietet, bleibt die menschliche Aufsicht ein zentrales Element der Steuerkontrolle.

Quelle: OECD - Regieren mit künstlicher Intelligenz, Bloomberg, VATabout - Wie man einen Kontrollrahmen für indirekte Steuern aufbaut, IWF, PwC, VATabout - Digitale Transformation und Einhaltung der Mehrwertsteuer: Strategien für den Erfolg im digitalen Zeitalter, KI in der Steuereinhaltung: Verstehen des Stacks und der Anwendungsfälle