KI in der Steuerkanzlei: Claude und DATEV datenschutzkonform einsetzen

KI-Modelle sind inzwischen ausgereift genug, um Facharbeit zu übernehmen – von der FiBu-Review bis zur Jahresabschlussanalyse –, und das direkt auf DATEV-Daten. Der entscheidende Faktor ist dabei jedoch weder das KI-Modell noch das jeweilige Tool. Vielmehr fehlen vielen Kanzleien noch drei zentrale Bausteine: dokumentiertes Kanzleiwissen zu Prozessen und zur Mandantschaft, saubere Schnittstellen und eine belastbare Compliance-Struktur.

Dieser Beitrag zeigt, wie Kanzleien vom reinen KI-Chat zur echten Automation kommen und welche rechtlichen Fragen vorher geklärt werden müssen.

Der einfache KI-Chat ist noch keine KI-Integration

Viele Kanzleien nutzen KI heute als Chat: Man gibt einen Prompt ein und lässt sich einen Einspruch, eine verbindliche Auskunft oder eine Mandanten-E-Mail formulieren. Das ist hilfreich und spart Zeit – ein Einspruch entsteht in wenigen Minuten statt in Stunden. Die aktuellen Modelle sind sogar intelligent genug, fehlende Angaben selbst zu erfragen. Die früher übliche Sorge ums „richtige Prompting“ ist damit weitgehend erledigt.

Zur echten Integration fehlt aber mehr. Drei Punkte bremsen den produktiven Einsatz:

👉 Der Kontext muss jedes Mal neu mitgegeben werden

Wie in Ihrer Kanzlei Einsprüche formuliert oder bestimmte Sachverhalte gebucht werden, weiß das Modell nicht – es sei denn, Sie schreiben es jedes Mal in den Prompt (oder verwenden einen Skill, mehr dazu später).

👉 Die Fälle sind nicht gleich

Ein guter Einspruch nützt mehr, wenn Mandanten- und Bescheiddaten bereits eingesetzt sind. Dafür muss die KI auf den Mandantenkontext zugreifen können.

👉 Die KI soll handeln, ohne dass jemand einen Chat öffnet

Erst die Kombination von KI und Workflow – etwa ein automatisch angestoßener Prüflauf nach der Buchung – macht aus dem Werkzeug einen Prozessbaustein.

Der eigentliche Hebel: Kontext statt Modell

Ein KI-Modell ist nur eine Komponente – gewissermaßen der Motor. International spricht man vom „Agent Harness“: dem Rahmen, der dem Modell den nötigen Kontext liefert.

Dieser Rahmen besteht aus drei Bausteinen:

1. Schnittstellen

Schnittstellen liefern dem Modell die relevanten Daten, die für die jeweilige Aufgabe benötigt werden.

2. Kanzleiwissen

Kanzleispezifisches Wissen wird in Form sogenannter „Skills“ hinterlegt.

3. Mandantenwissen

Mandantenspezifisches Wissen bildet den individuellen Kontext eines Mandats ab. Wir bezeichnen diesen Kontext als „Mandanten-Markdown“.

Wer diese drei Bausteine mit einem Modell verbindet, erreicht ein Integrationsniveau, das mit dem reinen Chat nichts mehr zu tun hat. Das Modell selbst ist dabei austauschbar – heute Claude Opus, morgen die nächste Version. Entscheidend für gute Ergebnisse sind die drei oben genannten Bausteine.

Der Zugang zu DATEV: Schnittstellen und MCP-Server

DATEV ist ein weitgehend geschlossenes System. Über DATEV Connect lässt sich im lokalen Netzwerk auf Daten zugreifen; von außen kommt man jedoch nicht heran. Werkzeuge wie Klardaten schlagen hier die Brücke: Sie greifen die DATEV-Connect-Schnittstelle im lokalen Netz ab und stellen sie – authentifiziert und verschlüsselt – über einen sogenannten MCP-Server bereit.

MCP-SERVER

Ein MCP-Server ist eine Schnittstelle, über die ein KI-Modell kontrolliert auf externe Datenquellen, Anwendungen oder Funktionen zugreifen kann, um diese Informationen in seinen Antworten oder Workflows zu nutzen.

MCP (Model Context Protocol) ist eine speziell für KI-Modelle entwickelte Schnittstelle. In einer berufsrechtskonformen KI-Umgebung wie Langdock oder Microsoft 365 Copilot lässt sich dieser MCP-Server einbinden, und die KI kann lesend auf DATEV zugreifen. Über die DATEV-Rechteverwaltung steuern Sie, welche Daten sichtbar sind – bis hinunter auf einzelne Mandantennummern.

Dadurch werden Anwendungen möglich, die zuvor unrealistisch waren. Ein Beispiel ist die monatliche FiBu-Review. Hinterlegt man einmal als „Skill“, worauf im Vier-Augen-Prinzip zu achten ist – beispielsweise Verrechnungskonten ohne Saldo, Abstimmung der Umsatzsteuer, Prüfung der GWG-Grenzen –, zieht die KI Summen- und Saldenliste sowie sämtliche Einzelbuchungen, prüft hunderte Buchungen in kurzer Zeit und liefert einen strukturierten Bericht mit Bewertung nach Ampelsystem (rot, gelb, grün). Der Berufsträger oder die Berufsträgerin prüft den Bericht, gibt ihn frei und legt das Ergebnis dokumentiert im DMS ab. Genauso lassen sich Differenzen im Bankkonto aufspüren, aktive Rechnungsabgrenzungsposten monatsgenau berechnen oder Dokumente im DMS auffinden.

Nicht das KI-Modell ist der Engpass, sondern das dokumentierte Wissen der Kanzlei.

Datenschutz und Berufsrecht: die eigentliche Auswahlfrage

Welchen KI-Anbieter man wählt, ist weniger eine technische als eine rechtliche Frage. Drei Ebenen sind zu unterscheiden:

1

Datenschutz (DSGVO)

Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist Standard und nahezu überall zu bekommen. EU-Hosting vermeidet dabei eine Drittstaatenübermittlung und etwaige Diskussionen zur Schrems-Rechtsprechung.

2

Berufsrecht (§ 62a StBerG)

Steuerberater:innen brauchen mit Dienstleistern zusätzlich eine Vereinbarung in Textform – eine Berufsgeheimnisträger-Vereinbarung. § 62a Abs. 6 StBerG erlaubt außerdem den Verzicht des Mandanten oder der Mandantin auf diese Anforderungen; dies muss aber im Einzelfall und möglichst konkret vereinbart werden.

3

Strafrecht (§ 203 StGB)

Das Mandantengeheimnis ist strafrechtlich geschützt; mitwirkende Personen sollten zur Verschwiegenheit verpflichtet sein, um das eigene rechtliche Risiko zu reduzieren.

Praktisch heißt das: EU-gehostete KI-Umgebungen wie Langdock, Microsoft 365 Copilot oder Logicc liefern sowohl den AVV als auch die berufsrechtlich erforderliche Textform-Vereinbarung. Damit ist der Kern der Compliance-Anforderungen erfüllt.

Hinzu kommt bei den meisten Anbietern eine „Zero Data Retention“: Das bedeutet, dass der Prompt beim KI-Dienstleister (etwa AWS in Frankfurt) verarbeitet und sofort wieder gelöscht wird, gespeichert wird nichts. Zudem bieten solche Systeme „Zero Operator Access“, d. h. nicht einmal AWS-Mitarbeitende können Daten während der Vereinbarung einsehen.

Darüber hinaus wird regelmäßig der US Cloud Act ins Feld geführt. Nüchtern betrachtet ist dies bislang jedoch eine rein theoretische Debatte: Es gibt keine Entscheidung, die den Einsatz US-amerikanischer Anbieter allein wegen des Cloud-Acts für DSGVO-widrig erklärt. Würde man die These konsequent zu Ende denken, müsste man nahezu die gesamte digitale Infrastruktur aufgeben – von Windows bis zum Cloud-Hosting. Mit EU-Hosting, AVV und, wo nötig, einer Datenschutz-Folgenabschätzung ist das Thema beherrschbar.

Als zusätzliche Schutzschicht – und je nach Einsatzszenario auch als berufsrechtliche Voraussetzung – kommt eine konkrete Einwilligung der Mandantinnen und Mandanten in Betracht. Dient der KI-Einsatz unmittelbar einem einzelnen Mandat und erhält ein Dienstleister dabei Zugang zu mandatsbezogenen Geheimnissen, ist die Einwilligung nach § 62a Abs. 5 StBerG regelmäßig zentral. Entscheidend ist die konkrete Ausgestaltung: Ein pauschaler Hinweis „Wir nutzen KI“ dürfte in der Regel nicht ausreichen. Die Erklärung sollte die eingesetzten IT- und KI-Dienstleister ausdrücklich benennen. Wichtig ist außerdem die Unterscheidung zwischen Berufsrecht und Strafrecht: § 62a StBerG und § 203 StGB regeln unterschiedliche Fragen. Fehlt die berufsrechtliche Vereinbarung, macht man sich nicht automatisch strafbar. Vorsicht ist eher vor Halbwissen geboten als vor der Technik selbst.

Wer zunächst ohne echte Mandantendaten testen möchte, beschränkt Klardaten in der DATEV-Rechteverwaltung schlicht auf ein Testmandat. Dann lässt sich auch ein nicht berufsrechtskonformer Consumer-Zugang gefahrlos ausprobieren.

Klardaten

Klardaten GmbH

Klardaten ist eine API-Lösung zur Automatisierung von Steuerprozessen mit direkter DATEV-Anbindung.

MEHR ERFAHREN

Compliance-Check: Das gehört vor den KI-Einsatz

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Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) nach DSGVO

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Berufsgeheimnisträger-Vereinbarung in Textform (§ 62a StBerG)

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EU-Hosting der KI-Umgebung – keine Drittstaatenübermittlung

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Ggf. konkrete Einwilligung der Mandantinnen und Mandanten (§ 62a Abs. 5 StBerG), die IT- und KI-Dienstleister benennt

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Datenschutz-Folgenabschätzung für den konkreten Einsatz

Das Fundament: das Kanzlei-Handbuch

Hier liegt der eigentliche Aufwand, der meist unterschätzt wird. KI ist nur so gut wie der Kontext, den man ihr geben kann, und dieser Kontext ist dokumentiertes Wissen. In vielen Kanzleien steckt dieses Wissen jedoch ausschließlich in den Köpfen der einzelnen Partner:innen und Mitarbeitenden: Die Einarbeitung erfolgt „über die Schulter“, und wenn jemand kündigt, geht Wissen verloren.

Die Lösung ist ein Kanzlei-Handbuch. Ob Sie Notion, LearningSuite oder SharePoint verwenden, ist zweitrangig. Der praktische Trick, der den Zusatzaufwand auflöst, ist folgender Lassen Sie im Tagesgeschäft ein Screen-Recording mitlaufen. Screen-Recorder wie OBS sind kostenlos. Die Videos dienen der Einarbeitung und aus den Transkripten entstehen Schritt-für-Schritt-Anleitungen. So wächst das Handbuch nebenbei und nach einigen Monaten ist es tragfähig.

Ist das Wissen erst dokumentiert, wird der „Skill“ zur Formsache: „Lies unser Handbuch und baue daraus einen FiBu-Skill.“ Der Skill in ChatGPT, Claude o. Ä. enthält dann genau die Arbeitsweise Ihrer Kanzlei und löst nebenbei das Blackbox-Problem, weil die KI nachvollziehbaren Regeln folgt statt undurchsichtiger Statistik.

Zum Fundament gehört auch mandantenspezifisches Wissen: Ein kurzes Stammblatt je Mandat mit Besonderheiten, Fristen, eingesetzten Tools und einer Zusammenfassung der Historie (sog. „Mandanten-Markdown“). Dies lässt sich unabhängig von KI nutzen, etwa im Vertretungsfall, und kann teilweise automatisiert erzeugt werden, indem man das Postfach angebunden und die Korrespondenz zusammengefasst wird.

WARNUNG: Wer die Basics überspringt oder sich gar mit Themen beschäftigt, die für die Kanzlei kaum relevant sind (z. B. Vibe Coding), riskiert eine Fehlallokation von Ressourcen und übersieht als Nicht-Entwickler:in leicht sicherheitsrelevante Details. Erst das Fundament, dann die Spezialanwendungen.

Vom Wissen zur Rolle: die Ensemble-Kanzlei

Wer entscheiden will, welcher Mitarbeitenden welches Tool, welchen Skill und welchen Workflow braucht, muss die Rollen seiner Kanzlei kennen.

Ein Denkfehler vieler Inhaber:innen ist: Sie suchen Mitarbeitende, die ihnen selbst ähneln. Tragfähiger ist es, die eigene Arbeit in einzelne Rollen zu zerlegen (empfehlenswert ist in diesem Zusammenhang das Buch „The E-Myth“, in dem die Logik von Rollenmodellen erklärt wird).

Im dem von Novist entwickelten Modell der „Ensemble-Kanzlei“ gibt es 26 Rollen, die sich auf vier Cluster verteilen: von Vertrieb über die Mandantenschnittstelle und die Produktion bis hin zur Geschäftsführung.

WICHTIG: Rolle ist nicht gleich Mitarbeitende. Eine Person kann mehrere Rollen ausüben, eine Rolle mehrere Personen umfassen.

Der Nutzen für die KI-Integration ist unmittelbar. FiBu-Bearbeitung und FiBu-Review sind zwei Rollen. Die Review gehört im Vier-Augen-Prinzip in die Hände eines Berufsträgers oder einer Berufsträgerin. Die Übergabe zwischen beiden Rollen ist die Schnittstelle, an der eine Automation ansetzt: Klickt der Bearbeitende auf „Fertig“, erscheint beim Reviewer eine Nachricht, und optional startet der KI-Prüflauf. Erst die Rollenklarheit zeigt, welcher Skill, welche Fortbildung und welche Automation wo benötigt werden.

FAZIT

Erst das Fundament, dann die Automatisierung

Weder das KI-Modell noch das jeweilige Tool sind der Engpass, da sie austauschbar sind. Der bleibende Wert einer Kanzlei liegt im dokumentierten und wiederverwendbaren Wissen, etwa in Handbüchern, Skills und Mandanten-Markdowns, in klaren Rollen und in einer geklärten Compliance. Wer jetzt beginnt, verschafft sich einen Vorsprung, der schnell größer wird: KI-gestützte Buchungslösungen verarbeiten heute bereits ein Vielfaches der früheren Belegmenge.