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Wie generative KI die Steuer-Compliance verändert

Für Unternehmen kann der Einsatz künstlicher Intelligenz ein leistungsfähiges Werkzeug sein, um das rasante Tempo einer sich stetig wandelnden regulatorischen Landschaft zu meistern. Gerade Branchen, die enormen Datenmengen verwalten und nutzen, wie beispielsweise die Steuerverwaltung, erkennen bereits das Potenzial von maschinellem Lernen und intelligenter Automatisierung.

Wie generative KI die Steuer-Compliance verändert

Generative KI ist ein technologischer Fortschritt, der es jedem – vom CFO bis zum Compliance-Manager – ermöglicht, Aufgaben mit standardisierten Tools schneller zu bewältigen. Dabei kann sie interne Prozesse rasch effizienter gestalten, was vor allem für kleinere Unternehmen von großem Nutzen ist. Doch die Einführung von KI und ihre Auswirkungen werden eher evolutionär als revolutionär sein.

Führungskräfte sollten bedenken, dass wir bei der Nutzung dieser Technologie in Unternehmen erst am Anfang stehen. Es gibt enorme Vorteile – aber auch reale Risiken, wie beispielsweise den möglichen Verlust von geistigem Eigentum, das im Rahmen des KI-Trainings verwendet wird. Eine solch enorme Menge an Rechenleistung ist zudem nicht einfach zu implementieren und die Integration birgt Raum für Fehler. Führungskräfte, die eine KI-Implementierung in Angriff nehmen, sollten daher das Sprichwort im Hinterkopf behalten, dass mit großer Macht auch große Verantwortung einhergeht.

Mit dem richtigen Ansatz gibt es jedoch viele Anwendungsfälle, in denen KI einen bedeutenden Unterschied im Compliance-Management machen wird.

Technologische Transformation und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 

Bei der Einhaltung von Steuervorschriften und bei der Erstellung von Berichten bieten sich zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung und Implementierung von KI. Bei der Berichterstattung über indirekte Steuern – wie der Mehrwertsteuer (MwSt.) und der Steuer auf Waren und Dienstleistungen (GST) – handelt es sich um repetive Prozesse. KI kann Unternehmen dabei unterstützen, den Überblick über ihre Steuerverpflichtungen zu behalten und Unstimmigkeiten zu erkennen, sobald sie auftreten. So lässt sich beispielsweise sicherstellen, dass die richtige Mehrwertsteuer auf individuelle Transaktionen regelkonform angewendet wird. 

Es gibt weitere Prozessoptimierungen, die mittels der Integration von KI möglich werden. Im Einkauf kann KI die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von spezifischen Faktoren erleichtern wie der Person, die eine Rechnung einreicht. Im Ausgabenmanagement kann KI die zeitaufwändige Dateneingabe beschleunigen, indem sie optische Zeichenerkennung (OCR) zum „Lesen“ von Dokumenten und natürliche Sprachverarbeitung für den Inhalt von Finanzdokumenten einsetzt. KI entlastet zudem Mitarbeitern dabei, Ausgabenrichtlinien zu verstehen, Managern zu helfen, anormale Ausgabenmuster zu erkennen, und Controller zu unterstützen, indem sie Klassifizierungen für Transaktionen vorschlagen.

Weltweit gibt es jeden Monat schätzungsweise 14.000 regulatorische Änderungen in den rund 19.000 Steuerrechtsordnungen. Generative KI wird ein unschätzbares Tool sein, um diese Menge an Änderungen im Steuerbereich zu überblicken. So können sich Unternehmen in die Lage versetzen, mit regulatorischen Änderungen bei der internen Compliance oder bei Prüfungen Schritt zu halten. Mit der Zeit werden prädiktive Modelle es Unternehmen sogar ermöglichen, regulatorische Änderungen zu antizipieren und ihnen zuvorzukommen.

KI kann zur Identifizierung potenzieller Kunden und Regionen eingesetzt werden, um den Umsatz zu steigern und gleichzeitig das Gewinnwachstum zu fördern. Für Unternehmen im B2B-Bereich verkürzen KI-Tools die Erkennungszeit für Betrug von Tagen auf Minuten. Damit ist die Betrugserkennung nicht länger reaktiv, sondern kann in Echtzeit erfolgen. In den Proof-of-Concepts, die Sovos getestet hat, konnte bereits eine Genauigkeit von bis zu 99 Prozent erreichet werden.

Effektive Implementierung für die Finanzfunktion 

Für Unternehmen, die planen, KI in ihre Finanzfunktionen zu integrieren, existieren bewährte Methoden, die zur erfolgreichen Implementierung beitragen. Es ist entscheidend, dass die Abteilungen von Anfang an ein klares Verständnis für die Herausforderungen haben, die sie mit KI lösen möchten. Zudem gilt es, das Potential und die Durchführbarkeit der geplanten Lösung klar zu definieren. Diejenigen, die KI implementieren wollen, müssen die potenziellen Auswirkungen auf verschiedene Stakeholder wie Kunden, Mitarbeiter, Partner sowie Aufsichtsbehörden berücksichtigen.

Wie bei den meisten Technologien hängt der Erfolg der KI von den Daten ab, die für das maschinelle Lernen verwendet werden. Die Auswahl der richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. KI ist keine Universallösung und es gibt viele verschiedene Ansätze, wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning. Finanz- und IT-Abteilungen sollten gemeinsam die Verfügbarkeit und Qualität ihrer Daten sowie die Skalierbarkeit und Sicherheit ihrer Infrastruktur bewerten. Die Kompatibilität und Interoperabilität der zugrunde liegenden Systeme sollten ebenfalls in den Bewertungsprozess mit einbezogen werden. Außerdem sind nicht alle großen Sprachmodelle (LLMs) gleich, und einige werden einem bestimmten Anwendungsfall besser gerecht als andere. Dies unterstreicht die Bedeutung von regelmäßigen Tests, schnellem Scheitern und kontinuierlicher Verbesserung.

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter Vertrauen in die KI-Lösungen aufbauen, indem sie schrittweise mit diesen Technologien vertraut gemacht werden und durch Schulungen und Weiterbildungen eine solide Grundlage für ihre Nutzung geschaffen wird. Es gibt drei Stufen der KI-Einführung: Algorithmen, die Vorschläge machen, Algorithmen, die Abkürzungen anbieten, und schließlich Algorithmen, die die Arbeit erledigen – während erfahrene Mitarbeiter ihre Fortschritte überwachen. In jeder Phase müssen die Führungskräfte des Unternehmens die Leistung der KI-Lösung bewerten, um sicherzustellen, dass sie dem Unternehmen den größtmöglichen Nutzen bringt.

Der Compliance-Kurve einen Schritt voraus sein

Unternehmen, die sich mit innovativen Steuertechnologielösungen auseinandersetzen und bereits KI in ihre Technologien integrieren, können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen. Generative KI entlastet Finanzverantwortliche von mühsamen, zeitaufwändigen und repetitiven Aufgaben. So ergibt sich mehr Raum, um sich auf strategische Geschäftsfunktionen wie Fusionen, Übernahmen oder Risikominderung zu konzentrieren. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie generative KI das Leben von Steuer- und Compliance-Experten erleichtern kann. Mit der richtigen Vorbereitung und den richtigen Partnern ermöglicht generative KI den Führungskräften von heute, Prozesse zu rationalisieren, Risiken zu mindern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Auf diese Weise wird Compliance nicht mehr nur eine funktionale Notwendigkeit, sondern ein echter Wachstumsmotor.

Autor: Eric Lefebvre, Chief Technology Officer bei Sovos

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Large Language Model (LLMs)

 

LLMs (Large Language Models) sind KI-Modelle, die natürliche Sprache verstehen und generieren. Sie ermöglichen innovative Anwendungen wie automatisierte Kundenbetreuung, Texterstellung und Datenanalyse. LLMs können große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Unternehmen nutzen sie, um Prozesse wie Support, Marketing und Wissensmanagement zu optimieren. Durch Integration in CRM- und ERP-Systeme verbessern LLMs die Effizienz, da sie Routineaufgaben automatisieren und eine personalisierte Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern ermöglichen. Die Technologie bietet so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der digitalen Transformation.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Autor

Eric Lefebvre, Chief Technology Officer bei Sovos

Eric Lefebvre ist ein Tech-Experte mit über 30 Jahren Erfahrung und bekannt für seine innovativen Ansätze zur Einhaltung von Compliance in der Technologiebranche. Als CTO von Sovos treibt er wichtige Branchenthemen voran und navigiert durch komplexe regulatorische Landschaften. Sein tiefgreifendes Verständnis für die Entwicklung und die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz, die globale Digitalisierung des Fintech-Sektors und die Art und Weise, wie Unternehmen global verschiedene Steuervorschriften meistern, macht seine Erfahrungen in diesem komplexen Umfeld so besonders.