Durch die Digitalisierung werden sich viele Abläufe in der Steuerabteilung und in den diversen Vorprozessen in den nächsten Jahren drastisch verändern. Die Digitalisierung verspricht dabei eine deutliche Effizienzsteigerung und damit Verbesserung der Wirtschaftlichkeit und Compliance. Dabei geht es nicht ausschließlich um die Auswahl von Steuer-Apps, sondern vielmehr allgemein um die Auswahl der passenden Technologie sowie deren richtiger und nutzenbringender Einsatz.
Der hier vorgestellte Ansatz richtet sich an all jene, die wissen möchten, welche Technologien für Sie relevant wären und wie diese bei sich eingesetzt werden könnten.
WTS und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickeln dafür ein Guided-Self-Assessment, das es Fach- als auch IT-Anwendern ermöglicht neue Technologiepotenziale zu identifizieren.
Ausgerichtet an den Zielen des Anwenders und der Bereitstellung zusätzlicher Informationen zu dedizierten Produktlösungen und Ansprechpartnern, wird so der Aufwand der Informationsbeschaffung und -aufbereitung eines ersten Technologiescreenings auf ein Minimum begrenzt.
Mittels eines Guided-Self-Assessments die Technologien identifizieren, die zu einem passen
Ziel des Guided-Self-Assessments wird sein, dem Anwender die Möglichkeit zu bieten, anhand eines klar strukturierten Fragebogens, selbst oder zusammen mit dem Fachexperten, gezielt nach den Informationen zu suchen, die ihn interessieren. Im Mittelpunkt steht die Identifikation neuer Technologien und Techniken. Der Fragebogen ist dabei modular aufgebaut. Jedes Modul adressiert dabei eine der folgenden drei Fragestellungen:
- Wie ist mein Unternehmen technologisch aufgestellt?
- Welche Technologien sind für meinen Anwendungsfall relevant?
- Welche Techniken helfen mir dabei, mich zu verbessern?
Um die personellen und zeitlichen Aufwände eines ersten Technologiescreenings zu begrenzen, sind folgende drei Schritte notwendig:
- Bewertung der eigenen Technologieposition: Ziel ist eine erste Übersicht über die im Unternehmen eingesetzten Technologien und deren Verteilung zu erhalten. Das Self-Assessment soll ein Verständnis über die Technologien geben, die ausgehend der eigenen Technologieposition, potenziell von Interesse sind und welche Handlungsempfehlungen sich daraus ergeben. Ein Teil der dafür benötigten Daten liegt dazu bereits in unserer Datenbank in digitaler Form vor. Lediglich die Erfassung der eigenen relativen Technologieposition wird mittels des Fragebogens erfasst.
- Ranking relevanter Technologien: Durchführung einer Technologiebewertung mittels ausgewählter Methoden und Techniken aus dem Bereich der Entscheidungsunterstützung und dem Qualitätsmanagement. Grundlage bilden dabei die Nutzenziele und Bedürfnissen der Benutzer, die durch den Einsatz neuer Technologien erreichen werden sollen. Der Einfluss funktionaler und prozessualer Ziele des ausgewählten Steuerbereichs auf die Technologien ist dabei vorab im System hinterlegt. Die Nutzenpräferenzen werden interaktiv mittels sog. Paarvergleichen ermittelt, die für die Technologiebewertung genutzt werden.
- Ranking konkreter Techniken und Aufzeigen von Verbesserungspotenzialen: Ausgehend einer qualitativen Bewertung der aktuellen Prozess- und Datengrundlage, werden konkrete Techniken abgeleitet. Angereichert um allgemeine Informationen und Best-Practices werden dedizierte Produktlösungen und Techniken in Form eines Rankings sowie Ansprechpartnern angezeigt.
Die Auswertung der Fragen sowie die Ergebnisaufbereitung erfolgt automatisch und getrennt für jedes Modul. Da die Module logisch aufeinander aufbauen, wurde folgende Vorgehensweise entwickelt, um ein möglichst aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten.
Identifikation konkreter Automatisierungspotenziale am Beispiel der Grundsteuer
Ausgehend von der Grundsteuerreform vom 08. November 2019 muss ab dem 01. Januar 2022 und im Anschluss daran alle sieben Jahre eine Neubewertung des Grundstücks- und Gebäude-Portfolios eines Unternehmens durchgeführt werden. Der Erklärungsprozess beginnt grundsätzlich mit der Datenbeschaffung und -validierung, über die Erstellung der Erklärung bis hin zur Freigabe und Versand des Dokuments an die Finanzbehörde. Aufgrund der individuellen Ausgestaltung des Prozesses ist die technologische Unterstützung auf vielfältige Art und Weise möglich.
Zunächst wird eine Übersicht über die Technologiebereiche erstellt, die ausgehend der eigenen relativen Technologieposition am attraktivsten sind. Dadurch lassen sich erste Handlungsempfehlungen für einzelne Technologien wie die Investition, die Verbesserung oder aber auch Auslagerung dieser aufzeigen. So empfiehlt sich, bedingt durch bspw. begrenzt zur Verfügung stehenden Entwicklungsressourcen (personell, finanziell), aber einer hohen Marktattraktivität von Machine Learning (ML), zuerst intern Know-how aufzubauen. Dies kann bspw. in Form von Pilotprojekten oder Schulungen erfolgen. Im Anschluss wäre eine Investition in konkrete Technologien oder Produktlösungen zu erwägen. Anders verhält es sich bspw. bei Robotic Process Automation (RPA) oder Optical Character Recognition (OCR). Wird diese bereits in anderen Unternehmensbereichen eingesetzt, ergibt sich aufgrund einer vorhandenen hohen Technologieposition die Empfehlung, diese im Grundsteuerkontext näher zu analysieren, zu bewerten und entsprechend durch gezielte Investitionen zu fördern.
Um eine Übersicht über relevante Technologien zu erhalten, wird anschließend eine Technologiebewertung basierend auf den Nutzenzielen und Bedürfnissen der Benutzer ermittelt. Liegt der Fokus eher in der Unterstützung einzelner konkreter Aufgaben bspw. in Hinblick auf die Datenbeschaffung und -aufbereitung, so werden Technologien aus Bereichen wie dem ML, RPA oder OCR aufgezeigt. Liegen dagegen die Präferenzen auf einer End-to-End-Prozessunterstützung und Automatisierung, so würden sich entsprechend Techniken aus dem Bereich des Process Management anbieten. Durch die Orchestrierung aller für die Durchführung des Prozesses benötigter Services könnte so der Erklärungsprozess von der Erstellung von Dokumenten wie bspw. einer Grundsteuererklärung bis hin zur Abbildung entsprechender Freigabeprozesse ganzheitlich unterstützt werden.
Schließlich erfolgt im letzten Modul die Erfassung und Bewertung des aktuellen Ist-Zustands des Grundsteuerprozesses und der Daten, die im Rahmen der Prozessdurchführung verarbeitet werden. Anhand typischer Prozesseigenschaften sowie den vorliegenden Datenstrukturen lassen sich erste Rückschlüsse auf Techniken innerhalb den Technologiebereichen identifizieren. Liegen bspw. Informationen in Papierform vor, die digitalisiert und steuerlich bewertet werden müssen, lassen sich Techniken wie RPA, OCR sowie ML-basierende Klassifikationsalgorithmen entlang der Anforderungen identifizieren oder kombiniert in Form von Digital Assistants vorschlagen oder in Form einzelner Services über eine Plattform wie einem Business Process Management System (BPMS) orchestrieren. Durch die Verknüpfung mit Praxisbeispielen sowie der Verlinkung zu entsprechenden Fachexperten lassen sich zudem weitere Informationen über Technologiepotenziale sowie konkrete Produktlösungen und Services einfach und gezielt erfragen.
Zusammenfassend fördert der vorgestellte Ansatz das Verständnis über die eigene Technologieposition sowie die geeignetsten Technologien zur Erreichung der Digitalisierungsziele.
Autor:
Sebastian Stephan, M.Sc.
Researcher
Sebastian.Stephan@dfki.de
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
