KI in der Steuerkontrolle: Verstehen des Stacks und der Anwendungsfälle

Unternehmen, insbesondere international tätige, müssen sich mit unterschiedlichen Mehrwertsteuer-, GST-, Umsatz- und Verbrauchssteuerregelungen, elektronischen Rechnungsstellungspflichten, Echtzeitberichten und häufigen Änderungen der Steuergesetzgebung auseinandersetzen. Gleichzeitig eröffneten technologische Fortschritte neue Möglichkeiten, die Einhaltung der Vorschriften zu vereinfachen, zu rationalisieren und zu stärken.

Auch wenn sich die Technologie ständig weiterentwickelt und in der Praxis zu einer einfacheren und präziseren Einhaltung der Steuervorschriften beitragen sollte, nehmen die Komplexität und das Datenvolumen durch die ständigen regulatorischen Änderungen zu, was ein noch schwierigeres Umfeld für Steuerpflichtige schafft. Unter allen Technologien hebt sich die KI als potenziell transformativer Wegbereiter besonders hervor.

Mit ihren vielen Formen, darunter maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative KI (GenAI), verspricht KI, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Genauigkeit zu verbessern, Unregelmäßigkeiten aufzudecken und die Belastung der internen Steuer- oder Buchhaltungsteams zu verringern. Der Einsatz von KI für die Einhaltung von Steuervorschriften ist jedoch nicht ohne Risiken und Fallstricke.

Die entscheidende Frage ist also nicht, ob KI eingesetzt werden soll, sondern wie sie verantwortungsvoll integriert werden kann, damit die Vorteile die Risiken überwiegen. Bevor jedoch näher darauf eingegangen wird, wie Unternehmen von KI profitieren können und wie sie sie als Teil ihrer Strategie zur Einhaltung von Steuervorschriften einsetzen können, muss geklärt werden, was unter dem Tax Compliance Stack zu verstehen ist und welche typischen Anwendungsfälle es für KI in der Steuereinhaltung gibt.

Den Tax Compliance Stack verstehen

Im Kern besteht der Stack aus mehreren Ebenen und Prozessen, von der Erfassung und Validierung von Transaktionsdaten über die Anwendung von Mehrwertsteuer- oder GST-Vorschriften, die Vorbereitung und Einreichung von Steuererklärungen bis hin zur Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und der Prüfungsbereitschaft.

In einem Nicht-AI-Setup, das gemeinhin als traditionelles Setup bezeichnet wird, sind die meisten dieser Aufgaben von Menschen abhängig. Obwohl die Automatisierung und die Technologie bereits einen großen Einfluss auf die traditionellen Systeme haben, sind sie immer noch stark von menschlicher Arbeit abhängig. So müssen Buchhalter in den meisten Fällen immer noch manuell Rechnungen und Belege erfassen, Daten abgleichen, korrekte Steuerkennzeichen zuweisen, Steuerverbindlichkeiten berechnen, Steuerformulare ausfüllen und Fristen verfolgen.

Für Unternehmen, die in mehreren Ländern und Märkten tätig sind, kann dieser Ansatz besonders ineffektiv sein, da manuelle Prozesse schnell mühsam, fehleranfällig und ressourcenintensiv werden. Daher wird durch das Hinzufügen von KI als zusätzliche Schicht eine neue Architektur geschaffen, in der Dateneingabe, Validierung, Klassifizierung und sogar Risikobewertung zumindest teilweise automatisiert sind. Gleichzeitig bleiben menschliche Experten für die Überwachung, Interpretation und endgültige Entscheidung verantwortlich.

KI-Anwendungsfälle im gesamten Lebenszyklus der Steuereinhaltung

Die KI kann in verschiedenen Phasen der Steuerkonformität eingesetzt werden, von der Datenerfassung und -validierung über die Ermittlung der indirekten Steuern und die Echtzeit-Berichterstattung und -Einreichung bis hin zu Prüfung und Risikomanagement. Im Wesentlichen kann die KI in den Compliance-Stack integriert werden, um Teile des Prozesses zu verbessern und zu automatisieren, die zuvor manuell, langsam oder fehleranfällig waren.

Datenerfassung und -validierung

Einer der wichtigsten, aber auch langsamsten und fehleranfälligsten Teile der Steuereinhaltung ist die Datenerfassung, zu der Rechnungen, Quittungen, Kontoauszüge, Spesenabrechnungen, Hauptbucheinträge und vieles mehr gehören. Als ob die gemeinsame Menge an erforderlichen Daten nicht schon genug wäre, liegen diese Datenquellen oft in unterschiedlichen Formaten vor, z. B. als PDF-Rechnungen, gescannte Belege, Tabellenkalkulationen und Freitextbeschreibungen.

Das manuelle Extrahieren und Validieren aller relevanten Informationen wie Daten, Beträge, Steuersätze und Namen von Unternehmen über all diese Quellen hinweg ist ein großer Verwaltungsaufwand. Hier kommt die KI ins Spiel. Die KI ermöglicht die automatische Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Dokumenten und kann nach Kreditorennamen, Rechnungsnummern, Einzelpostendetails und Steuersätzen filtern, selbst wenn die Formatierung in verschiedenen Dokumenten unterschiedlich ist.

Sobald die Schlüsseldaten extrahiert sind, kann ein Algorithmus mit maschinellem Lernen alle Einträge abgleichen, einschließlich der Überprüfung, ob die Beträge auf den Rechnungen mit den Buchungseinträgen übereinstimmen, und die Steueridentifikationsnummern der Lieferanten mit der bekannten Lieferantenliste vergleichen. Einige fortschrittlichere Systeme können sogar die Authentizität von Dokumenten überprüfen und mögliche Duplikate, Diskrepanzen oder verdächtige Formatierungen markieren. Letztendlich wird die KI zu einem Filter der ersten Ebene, der es dem Menschen ermöglicht, sich nur auf Ausnahmen oder markierte Punkte zu konzentrieren.

Indirekte Steuerermittlung

Die KI hilft nicht nur bei der Erfassung und Validierung des Prozesses, sondern auch beim nächsten Schritt in vielen Steuerstapeln: der Zuweisung der richtigen steuerlichen Behandlung für jede Transaktion. In diesem Prozessschritt wird u. a. ermittelt, welcher Steuersatz gilt, ob eine Transaktion steuerbefreit oder steuerfrei ist, ob die Reverse-Charge-Regeln gelten usw. Diese Aufgabe ist besonders komplex bei multinationalen oder grenzüberschreitenden Geschäften.

Ein KI-basiertes Modell kann anhand historischer Daten lernen, vorherzusagen, welche steuerliche Behandlung eine neue Transaktion wahrscheinlich erfordert. Auf der Grundlage früherer Muster, der Klassifizierung der Lieferanten, der Art der Waren oder Dienstleistungen, der Standorte der Handelspartner und anderer wichtiger Daten kann die KI einen wahrscheinlichen Steuerkode vorschlagen, zweideutige Fälle kennzeichnen oder Warnungen ausgeben, wenn die vorhergesagte Klassifizierung von den üblichen Mustern abweicht.

Berichterstattung und Einreichung in Echtzeit

Da die Echtzeit-Berichterstattung und die nicht nur periodische Einreichung, wie z. B. E-Invoicing-Mandate, SAF-T, CTC oder E-Reporting, in modernen Steuersystemen immer häufiger vorkommen, stehen die Unternehmen unter größerem Druck, Standards und Anforderungen zu erfüllen. Da die KI so trainiert werden kann, dass sie Daten aus Buchhaltungsprotokollen oder ERP-Systemen automatisch auf gesetzliche Meldeformate abbildet, kann sie diese Verpflichtungen erleichtern.

Sobald die Transaktionsdaten erfasst und ordnungsgemäß klassifiziert sind, kann die KI sie beispielsweise aggregieren und validieren und dann automatisch Steuererklärungsvorlagen oder e-Reporting-Dateien ausfüllen. Darüber hinaus kann KI mit einer vordefinierten Regellogik die Einhaltung lokaler Formate, geltender Mehrwertsteuer- oder GST-Sätze und Meldefristen überprüfen und fehlende oder inkonsistente Daten vor der Einreichung identifizieren.

Audit und Risikomanagement

KI kann das Audit- und Risikomanagement von reaktiv, d. h. bei Auftreten von Problemen, zu proaktiv, d. h. zur Sicherstellung der Auditfähigkeit von Unternehmen, umgestalten. Durch die Verarbeitung umfangreicher Datensätze, die Erkennung von Mustern und die Hervorhebung von Anomalien kann die KI die Einhaltung der Vorschriften überwachen und Risiken aufdecken.

Da immer mehr Steuerbehörden KI einsetzen, um gezieltere und effizientere Prüfungen durchzuführen, können Unternehmen KI-basierte Modelle nutzen, um ungewöhnliche Muster in unternehmensweiten Transaktionsdaten zu erkennen, z. B. plötzliche Ausgabenspitzen, nicht übereinstimmende Rechnungs-/Zahlungspaare, verdächtige Adressänderungen bei Lieferanten und doppelte Rechnungen.

Da die Steuerbehörden diese Probleme möglicherweise als Versuch der Steuerhinterziehung oder des Steuerbetrugs ansehen, kann KI mit ihren Erkennungs-, Vorhersageanalyse- und Risikobewertungsfunktionen die Fähigkeit, diese Probleme rechtzeitig zu erkennen und anzugehen, erheblich verbessern.

Kommende Ausgabe: Vorteile, Risiken und Implementierung von KI

Während sich dieser Artikel auf die Verbindung zwischen Steuereinhaltung und KI konzentrierte, wird der folgende Artikel, KI in der Steuereinhaltung: Benefits, Risks and Smart Integration" (Vorteile, Risiken und intelligente Integration) weitere Einblicke, wie KI die Steuereinhaltung über das Tagesgeschäft hinaus verändern kann. Der nächste Artikel befasst sich insbesondere mit praktischen Strategien für eine verantwortungsvolle Implementierung von KI, die ein Gleichgewicht zwischen menschlicher Aufsicht und Automatisierung herstellen und sicherstellen, dass Unternehmen die Vorteile nutzen und gleichzeitig die Risiken effektiv beherrschen.

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