Anwendungen im Bereich Ertragssteuer

Die Besteuerungsgrundlage für die Körperschaft- und Gewerbesteuer ist das Einkommen, das die Körperschaft innerhalb ihres Wirtschaftsjahres erzielt hat. Die Vorauszahlungen zur Körperschaft- und Gewerbesteuer werden im Rahmen der Veranlagung mit der tatsächlichen Steuerschuld verrechnet. Auf Unternehmensseite muss sichergestellt werden, dass stets genügend Liquidität zur Zahlung der Ertragsteuern verfügbar ist. Die korrekte Berechnung des zu versteuernden Gewinns und die sich daraus ableitende Belastung mit Körperschaft- und Gewerbesteuer gründet auf vielen gesetzlichen Vorschriften. Eine fehlerhafte Bestimmung der steuerlichen Belastung kann zu hohen Folgekosten und Liquiditätsengpässen führen.

Experteninterview

Was konkret seht ihr, wenn ihr euch die Steuerfunktion der Zukunft im Unternehmen vorstellt? Wie kann diese künftig einen Mehrwert im Unternehmen generieren und wie werden die technologischen Innovationen deren Arbeit im Unternehmen in den nächsten Jahren verändern?

Das Berufsbild in der Steuerfunktion wird sich in Zukunft verändern und in zwei Gruppen aufteilen: Zum einen in Fachspezialisten mit Berufserfahrung, die mehr Zeit mit steuerrechtlichen Themen verbringen und weniger manuellen Tätigkeiten nachgehen. Zum anderen in Mitarbeiter mit Technologie- und KI-Kompetenz, die sich hauptsächlich mit dem Management von Daten und der Formulierung von Prompts beschäftigen.

Auch heute schon fragen New Hires in Bewerbungsgesprächen, wie weit man im Digitalbereich ist. Denn gerade junge Leute denken weitaus digitaler als angenommen. Diese Kollegen müssen mit einbezogen werden, um Digitalisierungspotentiale zu erkennen und zu nutzen. Doch das gelingt nur, wenn ihnen auch die Freiheit gegeben wird, neue Technologien wie ChatGPT auszuprobieren und die eigene Kreativität zu fördern.

KI-Tools können vor allem einen großen Mehrwert und Zeitgewinn in der steuerlichen Basisarbeit liefern, zum Beispiel bei Literaturrecherchen oder der Beantwortung von steuerlichen Basisfragen. Dadurch bleibt mehr Zeit für Beurteilungen auf Basis von materiellem Recht und komplexen Themen wie Umstrukturierungen. Gerade in diesem Bereich braucht es weiterhin Leute mit Erfahrung, die genau wissen wie man Sachverhalte aufarbeitet.

Wie schätzt ihr den Mehrwert von KI mit Blick auf die vergangenen Jahre in eurem Bereich ein – also die Zeit vor der Ära der generativen KI?

Im Ertragsteuerbereich konnte man den Mehrwert von KI in den vergangenen Jahren teilweise im Einsatz von von Machine Learning und Chatbots mit generativen KI-Systemen beobachten. Allerdings war es hier eher schwierig, passende Anwendungsfälle zu finden, die skalier- und finanzierbar waren. Das mag auch daran liegen, dass der Steuerbereich im Unternehmen teilweise etwas „old-fashioned“ daherkommt und als Randbereich kein großes Investitionsvolumen besitzt. Dennoch hat man gesehen, dass sich die Prozesse im Unternehmen ändern und digitaler werden. Und obendrein auch der Prozessfokus zunimmt.

Wie schätzt ihr aktuell das Potenzial für KI in eurem Bereich ein und welchen Impact haben eurer Ansicht nach generative Sprachmodelle?

Die KI wird in naher Zukunft einen großen Vorteil gerade bei Recherchetätigkeiten bringen. Für die Beantwortung von Rechtsfragen geht es im ersten Schritt um die Beschaffung der „Rohstoffe“, also welche Rechtsprechung zur jeweiligen Frage existiert, welche Verwaltungsauffassung, welche Literatur und so weiter. Bei der manuellen Recherche besteht immer Ungewissheit, ob man alle relevanten Quellen gefunden hat. Demgegenüber lassen sich mit Hilfe der KI sowohl eine Qualitätssteigerung als auch eine Zeitersparnis erzielen.

Aber auch bei der Beantwortung klassischer Compliance-Fragen wird es durch den Einsatz von KI bequemer und schneller. So können Fragen zur Abzugsfähigkeit von Betriebsausgaben oder zu Abweichungen zwischen Handels- und Steuerbilanz beantwortet werden, ohne dass man dafür selbst entsprechende Richtlinien und Gesetze heraussuchen oder erst einen Berater für eine Auskunft kontaktieren muss.

Und auch beim Brainstorming liefern gerade die generativen Sprachmodelle wie ChatGPT große Vorteile. So hat unsere Studie gezeigt, dass diese Sprachmodelle häufig bei der Erstellung von Emails oder Textformulierungen verwendet werden. In erster Linie um Zeit zu sparen. Hat man Makros in Excel früher manuell und zeitaufwendig programmiert, kann ein generatives Sprachmodell diese Aufgabe heutzutage innerhalb weniger Sekunden erledigen.

Doch bei all den Vorteilen darf man auch die Nachteile nicht vergessen: Zum Beispiel wird das Lernen der Mitarbeiter erschwert, wenn kleine und einfache Aufgaben nur noch von der KI gelöst werden. Denn dadurch fehlt den Mitarbeitern am Ende die praktische Erfahrung bei solchen Aufgaben.

Bei welchen konkreten Prozessen in eurem Bereich seht ihr aktuell das größte Potenzial zur Nutzung von KI, besonders im Hinblick auf aktuelle technologische Neuerungen wie bspw. generative Sprachmodelle?

Im Accounting-Bereich geht es oft um die finale Berechnung der Steuern und die anschließende Erstellung des Anhangs. Hier braucht es Automatisierung und Standardisierung, um den entsprechenden fachlichen Input liefern zu können. Bei den Millionen von Einzelbelegen kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning eine Qualitätsverbesserung durch die Bereinigung der Datenquellen erzielt werden. Auch bei der Erstellung des Endergebnisses kann die KI unterstützen. So könnte sie bspw. aus verschiedenen Datenquellen und unter Berücksichtigung der Regelungen des IAS12 einen konformen Anhang erstellen, der anschließend nur noch durch einen Mitarbeiter geprüft werden muss.

Gerade im Rahmen des Business Partnering ist das Thema Quellensteuer ein sehr wichtiges. Hier steht uns ein Fundus aus unzähligen Verträgen zur Verfügung – von Standardverträgen bis hin zu sehr komplexen Fällen. Wenn man dieses Wissen mit Hilfe der KI nutzbar macht, kann es sowohl bei der Beurteilung von Quellensteuerthemen als auch bei der schnellen Erstellung von neuen Verträgen helfen – natürlich immer unter konsequenter Einhaltung datenschutzrechtlicher Bestimmungen und Gewährleistung der Vertraulichkeit.

Bei Unternehmenskäufen und -verkäufen findet im Rahmen einer Tax Due Diligence bisher meistens ein manueller Review des Datenraums statt. Doch die Daten hier sind oft unvollständig und unsortiert, weshalb sich der Review oft zeitintensiv gestaltet. Hinzu kommt, dass die meisten Mandanten immer gebührensensibler werden. Hier bietet sich ein wunderbarer Anwendungsfall für KI und generative Sprachmodelle. Denn diese sind in der Lage, eine Vielzahl von Daten zu prüfen, Nachfragen zu stellen und am Ende einen Bericht zu den Rückschlüssen auf potenzielle Risiken zu erstellen.

Und auch auf Beraterseite bieten sich weitere Anwendungsfälle von KI: zum Beispiel im Rahmen der Erstellung einer Steuererklärung. Hier kann eine KI eingesetzt werden, um automatisierte Anforderungslisten zu erstellen, erhaltene Daten mit den Vorjahren abzugleichen und Abweichungen hervorzuheben. Ist die Steuererklärung erstellt, kann eine KI auf der Basis ein Musteranschreiben erstellen und darin z. B. die Abweichungen zwischen der Handelsbilanz und der Steuerbilanz darstellen.

Worin bestehen aktuell die größten Herausforderungen, um das Potenzial von KI in eurem Bereich voll ausschöpfen zu können?

Herausforderungen werden vor allem bei den Skills der Mitarbeiter gesehen. Denn gerade die erfahrenen Mitarbeiter müssen bei Neuerungen mehr an die Hand genommen werden als junge Neueinsteiger. In diesem Zusammenhang ist vor allem das Thema Change Management sehr wichtig, damit KI Projekte überhaupt erfolgreich sein können.

Ein weiterer Schwerpunkt ist das Thema Datenschutz, das gerade in Europa mit seinen strengen Regularien besonders im Fokus steht. Hier wird eine aufwendige Anonymisierung von sensiblen Daten notwendig sein, damit keine vertraulichen Daten offengelegt werden. Lediglich den Unternehmensnamen zu schwärzen, reicht hier wohl kaum aus, wenn die restliche Beschreibung weiterhin sehr detailliert ausfällt.

Dass Sprachmodelle auch halluzinieren und auf nichtexistierende Quellen verweisen können, hat man bereits in der Vergangenheit gehört. Dies kann dem Vertrauen in eine KI schaden und eine gewisse Skepsis schaffen. Es zeigt aber auch, dass man sich mit dem Thema der Haftung intensiv beschäftigen muss. Denn wer haftet eigentlich, wenn man sich auf manipulierte Informationen verlässt?

Angesichts der schnell voranschreitenden technologischen Innovation, wie müssen sich Steuerabteilungen aktuell aufstellen und welche unterstützende Rolle können Berater hier übernehmen?

Natürlich muss man für die Einführung von KI-Tools auch Geld investieren. Selbst dann, wenn sie aktuell noch nicht zwingend den erkennbaren Mehrwert mit sich bringen. Hierbei werden kleinere Mandanten mit geringeren Budgets wohl keine eigene KI basteln. Demgegenüber werden größere Mandanten eher tätig, da diese über entsprechende Kapazitäten verfügen. Dies ist eine Vermutung, die sich im aktuellen Markt auch klar beobachten lässt. Für den Mittelstand heißt es derzeit noch eher abwarten. Dies ist keine schlechte Idee, da die aktuelle Entwicklung sehr rasant ist und sich steuerliche KI oft noch in einer Beta-Phase der Entwicklung befindet.

Was den Nachwuchs in den Steuerabteilungen angeht, wird der Markt für Leute mit technologischen als auch steuerlichen Fähigkeiten sehr umkämpft sein. Daher braucht es für KI-Themen in Zukunft ein „Learning on the Job“. Hier kann auch der Berater in Kooperation mit Softwareanbietern unterstützend aktiv werden und bspw. Schulungen anbieten.