KI in Steuerabteilungen: Viel Neugier, noch wenig Praxis
Ein Beitrag von Katharina Kliem
Die meisten Steuerabteilungen in deutschen Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz (KI) bislang kaum für ihre Arbeit. Das zeigt eine Studie der Prüfungs- und Beratungsgesellschaft KPMG. Große Konzerne scheitern häufig an mangelnder Datenqualität, kleinere Unternehmen an Fragen der IT-Sicherheit.
Nach Angaben von KPMG sammeln 59 Prozent der für die Studie befragten Steuerabteilungen derzeit vor allem noch Ideen, wo sich KI sinnvoll einsetzen lässt. Nur 17 Prozent testen in einer Pilotphase konkrete Anwendungen. Das zeigt: Trotz des Hypes um die Technologie steht die Inhouse-Branche immer noch am Anfang.
Steuerabteilungen nutzen überwiegend die Software, die im Unternehmen ohnehin flächendeckend lizenziert ist. Nur etwa ein Drittel nutzt KI‑Werkzeuge, die speziell für steuerliche Aufgaben entwickelt wurden. 89 Prozent der Befragten verlassen sich auf unternehmensweite Standardlösungen. Selbst dort, wo spezialisierte Steuer‑Software zum Einsatz kommt, wird sie in drei von vier Fällen mit Standardprogrammen kombiniert. Sie spielt damit eine ergänzende Rolle, ersetzt die bestehenden Lösungen aber nicht.
Ein ähnliches Bild liefert die aktuelle JUVE-Inhouse-Umfrage: 52 Prozent der befragten Unternehmen, die KI einsetzen, arbeiten mit Microsoft Copilot. Bei den steuerspezifischen Programmen liegt der plAIground mit 16 Prozent vorn.
„Viele Steuerabteilungen starten ihren KI-Einsatz heute mit unternehmensweiten Standardlösungen“,
sagt Robert Regendantz, Partner für Tax Transformation bei KPMG.
Dies sei ein sinnvoller erster Schritt. Echten Nutzen bringe die KI-Technik aber erst, wenn sie gezielt in steuerliche Prozesse und Datenquellen eingebunden werde.
Große Konzerne, andere Probleme
Die konkreten Herausforderungen unterscheiden sich dabei stark nach Unternehmensgröße. Was große Konzerne ausbremst, stellt für den Mittelstand nicht zwangsläufig ein Problem dar.
Bei Unternehmen mit einem Umsatz unter zehn Milliarden Euro nennen 49 Prozent der Befragten IT‑Freigaben und Informationssicherheit als größtes Hindernis. In Konzernen oberhalb dieser Umsatzgrenze spielen diese Themen hingegen eine untergeordnete Rolle. Dort sehen 58 Prozent der Befragten mangelnde Datenqualität als größte Herausforderung.
Die Erklärung: Mittelständische und familiengeführte Unternehmen müssen häufig zunächst grundlegende Governance‑Fragen klären, bevor sie sich intensiver mit Datenthemen befassen können. In großen Konzernen sind IT‑Sicherheitsfragen dagegen meist geregelt, sodass sich KI‑Anwendungen vergleichsweise leicht freigeben lassen. Der eigentliche Engpass liegt nicht im Prozess, sondern in stark fragmentierten Datenbeständen. Sie haben sich durch jahrzehntelange Systemwechsel, Unternehmenszukäufe und isolierte Insellösungen angesammelt.
Einfacher Einstieg, konkrete Anwendung
Für einfache Aufgaben bringen herkömmliche Sprachmodelle bereits schnelle Produktivitätsgewinne, etwa bei Zusammenfassungen, Recherchen oder Textentwürfen. RSM Ebner Stolz zum Beispiel unterstützt ihre Mandanten gezielt dabei, die im Microsoft‑Paket enthaltenen KI‑Werkzeuge zu nutzen. Zuletzt verstärkte sich die Next Six dafür mit einem Microsoft‑Experten als Partner.
Ihren strategischen Mehrwert entfaltet KI häufig jedoch erst dann, wenn sie direkt an steuerliche Datenquellen und Entscheidungsprozesse angebunden ist. Im Mittelpunkt stehen dabei klar definierte Anwendungsfelder: etwa die steuerliche Recherche, das Auslesen von Dokumenten und Daten, Steuer‑Compliance, Verrechnungspreise, die globale Mindeststeuer (Pillar II) oder die Unterstützung bei Betriebsprüfungen.
Zeigen, was möglich ist
Vor allem die Big Four machen immer wieder Praxisbeispiele öffentlich. KPMG berichtete bereits vor einem Jahr auf der Tax‑Technology‑Konferenz gemeinsam mit dem Wohnungskonzern Vonovia, wie sich die jährliche Erstellung von Local und Master File in der Verrechnungspreisdokumentation mithilfe von KI automatisieren lässt. PricewaterhouseCoopers stellte zuletzt gemeinsam mit Siemens Energy und Daimler Truck einen Prozess vor, der die Steuerermittlung direkt im SAP‑System automatisiert.
Diese Projekte zeigen, dass der eigentliche Mehrwert dann entsteht, wenn KI unmittelbar an steuerliche Prozesse und Datenquellen angebunden ist. Und sie geben möglicherweise auch die künftige Richtung für Inhouse-Steuerabteilungen vor: weg von allgemeiner Office‑KI hin zu spezialisierten KI-Anwendungen, die auf steuerliches Fachwissen direkt zugreifen und es verarbeiten.
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