PSP München und TaxGraph entwickeln KI-Research Engine

PSP München und TaxGraph entwickeln gemeinsam eine Research Engine für das deutsche Steuerrecht. Die geplante Lösung soll Sprachmodelle und KI-Agenten mit einer strukturierten Wissensbasis verbinden. Ziel ist eine steuerrechtliche Recherche, bei der sich fachliche Aussagen bis zu den maßgeblichen Primärquellen zurückverfolgen lassen und zugleich berücksichtigt wird, welcher Rechtsstand für einen Sachverhalt relevant ist.

Damit greifen die Partner eine praktische Schwachstelle beim Einsatz generativer KI in der Steuerberatung auf. Sprachmodelle können komplexe Sachverhalte erfassen, Zusammenhänge herstellen und Ergebnisse verständlich formulieren. Bei steuerrechtlichen Fragen muss jedoch zusätzlich überprüfbar sein, auf welchen Rechtsgrundlagen eine Antwort beruht. Genau diese Verbindung aus sprachlicher Verarbeitung und nachvollziehbaren Quellen soll die neue Research Engine herstellen.

Stefan Groß

Managing Partner @PSP München

Die eigentliche Innovation liegt für uns in der Verbindung beider Welten. Ein Sprachmodell kann einen Sachverhalt verstehen, Zusammenhänge herstellen und Ergebnisse aufbereiten. Der Knowledge Graph schafft darunter eine strukturierte und belastbare Wissensbasis. Genau dieses Zusammenspiel kann die Qualität steuerrechtlicher Recherche grundlegend verändern.

Knowledge Graph verknüpft Rechtsquellen und Rechtsstände

Technische Grundlage ist ein von TaxGraph entwickelter Knowledge Graph für das deutsche Steuerrecht. Darin werden Gesetzgebung, Rechtsprechung und Verwaltungsauffassung strukturiert und einschließlich ihrer zeitlichen Zusammenhänge miteinander verknüpft.

Die Research Engine soll ihre rechtliche Begründung konsequent auf amtliche Primärquellen stützen. Verlagsliteratur ist zunächst nicht Bestandteil der Wissensbasis. Perspektivisch soll die Infrastruktur allerdings um weitere Systeme, spezialisierte Anbieter oder Verlage ergänzt werden können.

Für die steuerliche Praxis ist insbesondere die Berücksichtigung zeitlicher Zusammenhänge interessant. Eine gefundene Norm oder Entscheidung beantwortet noch nicht automatisch die Frage, ob sie für den zu prüfenden Zeitraum einschlägig ist. Die Research Engine soll deshalb auch unterschiedliche Rechtsstände abbilden und kenntlich machen, wenn eine Rechtslage nicht eindeutig ist oder verschiedene Auffassungen bestehen.

Sprachmodell und Wissensbasis übernehmen unterschiedliche Aufgaben

Die Aufgabenverteilung ist dabei klar angelegt: Das Sprachmodell soll Sachverhalte analysieren, Zusammenhänge herstellen und Ergebnisse formulieren. Der Knowledge Graph liefert die strukturierte Grundlage und führt zu den zugrunde liegenden Rechtsquellen.

PSP München bringt dafür Erfahrungen aus der steuerlichen Beratung ein. Reale Beratungssituationen, fachliche Prüfungslogiken und Anforderungen an die Qualität steuerrechtlicher Recherche sollen in die Entwicklung einfließen. TaxGraph verantwortet die technische Umsetzung und überführt diese Anforderungen in Datenstrukturen, Ontologien und Funktionen.

Der Ansatz zielt damit auf mehr als eine KI-Oberfläche für eine klassische Datenbank. Für Steuerberaterinnen und Steuerberater sowie Steuerabteilungen könnte eine solche Infrastruktur vor allem dort relevant werden, wo KI direkt in fachliche Rechercheprozesse eingebunden wird. Dann reicht eine plausibel formulierte Antwort nicht aus: Fundstellen, Rechtsstand und abweichende Auffassungen müssen nachvollziehbar bleiben.

Wann die Lösung verfügbar sein soll, steht bislang noch nicht fest.