Neues KI-Joint Venture „Wir wollen die Datenqualität verbessern“

Ein Beitrag von Daniel Lehmann

Zum Oktober gründen die Tax-Tech-Boutique Greenfield und das Softwareunternehmen DCCS ein KI-Joint Venture. Im Interview mit JUVE Steuermarkt berichten Stephanie Henseler und Ralph Schmieder von den Zielen des Gemeinschaftsunternehmens – und den Unterschieden zwischen Generativer und Generischer KI.

JUVE Steuermarkt: Wie haben Sie zueinander gefunden und wie entstand die Idee, ein Joint Venture zu gründen? 

Ralph Schmieder: Stephie und ich, beziehungsweise Greenfield und DCCS, kennen uns schon einige Jahre und haben in verschiedenen Projekten zusammengearbeitet. Der konkrete Auslöser für das Joint Venture war die Überlegung, wie wir das Thema KI im Steuerbereich, mit Bezug auf steuerliche Daten, mit unserer gebündelten Expertise sinnvoll angehen können, um echten Mehrwert für Unternehmen zu schaffen.  Wir haben unsere jeweiligen Stärken – die Fachlichkeit und die SAP- & Technologie-Kompetenz – gebündelt und daraus entstand dann taxAI.

Stephanie Henseler: Wir veranstalten seitens Greenfield jährlich ein Retreat für Steuerkolleginnen und Kollegen zu einem zentralen und aktuellen Thema (z.B. Softskills, Agiles Projektmanagement). Dieses Jahr war es das Thema KI – da dieses von vielen unserer Mandanten aktiv für das Retreat vorgeschlagen wurde. Im Steuerumfeld gibt es zwar viele Diskussionen über Sprachmodelle wie ChatGPT, aber datengetriebene KI-Ansätze, etwa zur Verbesserung der Datenqualität im Real-Time-Reporting, sind noch selten. Wir wollten das ändern und haben einen Use Case entwickelt, der beide Welten – Fachlichkeit und SAP – vereint. Aus diesem von uns vorbereiteten Anwendungsfall für das Retreat entstand taxAI als gemeinsames Produkt von DCCS und Greenfield. 

Was genau ist taxAI? Handelt es sich um eine Software oder einen Werkzeugkasten?

Henseler: taxAI ist eine Plattform für Tax Compliance in Echtzeit, die steuerliche Fachexpertise, SAP-Kompetenz und datengeschützte künstliche Intelligenz verbindet. Ziel ist es, die Datenqualität zu verbessern, etwa bei der Umsatzsteuerfindung. Wir validieren Steuerkennzeichen direkt im System zum Beispiel bei der Auftragsanlage bzw. Fakturaerstellung, bevor Buchungen im System erfolgen. Dabei setzen wir auf SAP-Standardtechnologie und können sowohl unsere eigene KI-Komponente als auch die des Kunden nutzen. Wichtig ist uns, dass wir flexibel auf die IT-Strategie des Kunden eingehen können.

Schmieder: Unsere KI-Komponente, die wir bereits 2022 in unser DCCS-Produkt CITAX integriert haben, ist eine sogenannte Generic AI – nicht zu verwechseln mit Generative AI wie ChatGPT. Sie ist flexibel, kann verschiedene Modelle nutzen und wird gemeinsam mit dem Kunden angelernt. So bringen wir Fachwissen und Technik zusammen.

Was ist der Unterschied zwischen generativer und generischer KI? 

Schmieder: Generative KI, wie ChatGPT, erzeugt Texte und ist aktuell sehr präsent – die heute auf dem Markt existierenden KI-Lösungen für den Steuermarkt zielen größtenteils auf Text ab. Generische KI hingegen basiert auf klassischen Machine-Learning-Ansätzen, die auf Unternehmensdaten trainiert werden. Sie ist vielseitig einsetzbar, nicht nur für Steuerfindung, sondern auch für andere Use Cases. Für taxAI nutzen wir die KI-Komponente nicht nur für die Validierung, sondern auch für das initiale Tax Tagging – zum Beispiel für Verrechnungspreise und direkte Steuern.

Und warum wird datengetriebene KI im Steuerbereich bisher so wenig genutzt? 

Henseler: Im Steuerbereich gibt es zwar viele KI-Produkte, aber oft fehlt der datengetriebene Ansatz. Das liegt daran, dass man sich sehr gut mit den SAP-Datenstrukturen auskennen muss, um relevante Felder zu identifizieren und die KI sinnvoll anzulernen. Das ist aufwendig, aber genau unser Vorteil, weil wir diese Expertise mitbringen. So geht die SAP Steuerfindung zum Beispiel auf ungefähr vier bis acht Datenfelder innerhalb eines steuerlichen Sachverhaltes und leitet auf dieser Basis das relevante Steuerkennzeichen ab. Für die Validierung über taxAI haben wir uns überlegt, aus welchen Datenfeldern innerhalb von SAP wir die Steuerfindung überprüfen können. Heraus kamen rund 100 relevante Datenfelder, auf die wir taxAI angelernt haben. Ich glaube zudem, dass viele Berater sich in diese Datentiefe noch nicht wirklich reintrauen. Jedoch werden sowohl Beratung als auch Steuerabteilungen viel näher an die Datenquellen im SAP-System heranrücken müssen, um die aktuellen und sich stetig ändernden Reporting-Verpflichtungen wie ViDA zukünftig erfüllen zu können.

Wie stellen Sie Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen sicher? 

Schmieder: Wir haben für unseren ersten Anwendungsfall rund 10.000 steuerliche Datensätze generiert und die KI damit trainiert. Die KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie angelernt wurde. Ein Vorteil der von uns eingesetzten Generic AI: Sie „halluziniert“ nicht, sondern liefert nachvollziehbare Ergebnisse, die in einem Dashboard angezeigt und manuell überprüft werden können. Und: Wir überschreiben z.B. in unserem Umsatzsteuer Use Case keine Felder automatisch. Die KI gibt ein Validierungsergebnis zurück, welches sodann im Nachgang noch einmal durch eine menschliche Kontrolle validiert wird. Im Dashboard können die als potenziell „falsch“ identifizierten Fälle gesichtet und bearbeitet werden. Durch diese Rückmeldungen lernt die KI weiter und wird somit schlauer und auch auf neue Sachverhalte angelernt.

Wie funktioniert Ihr Geschäftsmodell? Ist taxAI lizenzierbar, oder sind Sie offen für Partnerschaften? 

Henseler: Wir sind grundsätzlich offen für Partnerschaften, auch mit anderen Beratern. Die KI-Komponente bleibt jedoch unser Lizenzprodukt. Gemeinsame Projekte sind erwünscht, vor allem wenn Partner den Mandanten besonders gut kennen, z.B. aufgrund von Outsourcing-Aktivitäten durch den Berater im Bereich der Compliance. Wir wollen mit unserer Solution einen Mehrwert schaffen und dabei das bestmögliche Know-how beim Kunden im Projekt kombinieren.

Schmieder: Ein taxAI Standardprojekt umfasst die Implementierung von taxAI und die Integration innerhalb der SAP-Standardfunktionalitäten beim Kunden, wie beispielsweise Einrichtung über kundeneigene Felder, Einsatz von SAP Event Mesh, Business Technology Platform etc. Lizenziert wird taxAI neben den anfallenden Implementierungskosten über eine Jahreslizenz. Sofern der Kunde bereits eine eigene vergleichbare KI-Komponente im Einsatz hat, können wir auch diese über den gleichen Implementierungsweg anbinden.

Sie wollen die Steuerfunktion proaktiver machen. Wie schätzen Sie den Reifegrad in den Unternehmen ein? 

Henseler: Das hängt stark vom jeweiligen Unternehmen ab. Viele nutzen bereits Regelwerke wie BRF+ von SAP, DMN-Modelle oder datenbasierte Validierungen via PowerBI oder SAP Analytics Cloud. Aber ein wirklich operationalisiertes TCMS in enger Interaktion mit dem SAP-System ist noch sehr selten. Es gibt noch viel Potenzial, insbesondere weil nicht jede Steuerabteilung über eigene KI- oder Data-Spezialisten verfügt. Unser Ziel ist es, den Mehrwert datengetriebener KI zu zeigen und einen pragmatischen Einstieg zu ermöglichen. Neben unseren Implementierungsprojekten freuen wir uns daher auch darauf, einen Mehrwert über Schulungen und Wissensvermittlung zu leisten und so ein Verständnis für datengetriebene KI zu schaffen.

Schmieder: Viele Unternehmen sind schon gut aufgestellt, aber oft wird Tax CMS als retrograde Validierung der steuerlich relevanten Daten verstanden. Unser Ansatz ist, die Daten schon bei der Entstehung zu validieren, etwa bei der Auftragserfassung, und nicht erst am Monatsende. Daher sprechen wir von Real-Time-Compliance im Zusammenhang mit taxAI.

Henseler: Von retrograd zu on-the-fly: Unser Ansatz ist, Fehler zu vermeiden, bevor sie ins System gelangen – das spart aufwendige Korrekturen im Nachhinein und stellt Tax Compliance von der ersten Sekunde an sicher.

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