Erfolgsversprechende Synergie statt Mensch versus Roboter – Künstliche Intelligenz in Buchhaltung und Steuerreporting

Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen (Machine Learning), ist für eine Viel­zahl von Unternehmensfunktionen von Relevanz, so auch im Bereich Steuern. Machine Learning-Tools können den Steuerfachmann bzw. Steuerberater bereits jetzt von sich wieder­holen­den Aufgaben befreien, wodurch der Fokus auf Strategie und Entscheidungsfindung gelegt werden kann. Während früher Armeen von Buchhaltern und Steuerberatern die Firmenkontenpläne sich­te­ten, um die Steuerpflichten zu ermitteln, könnte das heute eine einzige Maschine in Sekunden­schnelle mit verbesserter Genauigkeit und Konsistenz erledigen.

Manchmal liest man Schlagzeilen, dass Roboter im Kommen sind und unsere Jobs übernehmen werden. Das ist jedoch längst nicht gesagt: Die Zukunft eröffnet uns dank KI völlig neue Beschäftigungsfelder und die kommende Welle der intelligenten Automatisierung sollte es uns tatsächlich ermöglichen, das zu erreichen, was wir in der Steuerwelt wirklich erreichen müssen.

Machine Learning-Tools

Eine der einfachsten aber dennoch nützlichsten Nutzungsformen von KI ist die Automatisierung von Routine­tätigkeiten – eine meist zeitaufwendige Arbeit, die den Arbeitstag eines Profis ausfüllen kann. Sie umfasst die Verwendung von Algorithmen für Machine Learning, die in der heutigen Geschäftswelt und im täglichen Leben allgemein üblich sind. Bspw. werden die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, kurz: OCR), die Spracherkennung, aber auch die Bewegungserkennung (z.B. Macro Recording) angepasst, um die Steuerfunktion zu unterstützen. Ein anderes, sehr gutes Beispiel für KI in der Buchhaltung ist das Natural Language Processing (NLP) für die Dokumentenprüfung, das die Auswertung großer Vertragsvolumina ermöglicht. Mithilfe von NLP ist das KI-System beim Extrahieren von Informationen und unter der Menschen­beteiligung zur Überprüfung der Ergebnisse 3-mal konsistenter und doppelt so effizient wie frühere „Nur-Personen-Teams”.

Solche intelligenten Algorithmen können eingesetzt werden, um den Umsatz für die Verwaltung der Umsatz­steuerberechnungen in die richtige Gerichtsbarkeit zu kategorisieren. Oder sie können die Kostenabrechnungen der Mitarbeiter scannen und analysieren, um auf der Grundlage der Art und des Betrags der einzelnen Ausgaben zu ermitteln, welche Abzüge verfügbar sind. Die Verwendung maschineller Lernalgorithmen erfordert zwar ein gewisses Maß an Überlegungen und Entscheidungen, sie sind jedoch nicht übermäßig komplex. Einige dieser Tools können problemlos von einem Geschäfts- oder Steuerfachmann installiert und verwaltet werden.
 

Gesetzliche Anforderungen

Zu der Einführung KI-bezogener Anwendungen bei Unternehmen zwingen Veränderungen der lokalen Steuer­gesetzgebungen – sowohl in der Europäischen Union als auch in Amerika. Neue Steuervorschriften ermöglichen es den Staaten, die ganze Lieferkette in jeder Etappe des Geschäfts zu kontrollieren. Die Länder nutzen Tech­no­logien zur Unterstützung von E-Invoicing, E-Filing, E-Accounting, E-Steuerkontrolle und E-Ledger. Ein gutes Beispiel ist die Pflicht zur Einreichung der SAF-T-Dateien (Standard Audit File for Tax) bei den Steuerbehörden als direkter Import der Daten aus dem ERP-System. Die SAF-T-Datei wurde bereits in Portugal, Polen, Litauen, Österreich, Luxemburg, Norwegen und teilweise in Tschechien eingeführt. Weitere Beispiele sind SII Real Time Reporting (Suministro Inmediato de Informacion) in Spanien, E-Invoicing in Ungarn und Italien sowie geplant ab 2020 teilweise in Deutschland, und Making Tax Digital (MTD) in Großbritannien.
 

Zukunft der KI

Es gibt diverse Möglichkeiten, KI-Tools bei der Steuerberatung und beim Outsourcing von Steuerprozessen, wie Tax Compliance und Umsatzsteuerreporting, zu nutzen:

1. Bei der verbesserten Prognose der Trends und Ergebnisse als erweiterte Visualisierung: Während ein einfaches Dashboard einem Steuerexperten Einblick in die Einnahmen und Umsatzsteuerverbindlichkeiten des Tages geben kann, ist ein durch KI informiertes Dashboard dynamischer. Ein Steuerexperte kann das System nicht nur zur Beurteilung der Vergangenheit nutzen, sondern auch künftige Entwicklungen vorhersehen.
2. Bei der erweiterten Szenario-Analyse (unter Berücksichtigung der effektiven Steuersätze weltweit);
3. Beim adaptiven Lernen basierend auf Operationen (die Vergangenheit ist das Muster für die Zukunft).

Wir sollten immer an den positiven Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung denken. Neue Technologien können uns helfen, aber es ist der Berater, der eine finale Entscheidung treffen muss/sollte. Eine gute Beratung wird immer die geheime Zutat sein, die uns von den Maschinen trennt.