Von Betrugsprävention bis Bürgerservice 7 Challenges für Steuerbehörden – und wie KI helfen kann

Ein Gastbeitrag von Frank Gramüller 6 min Lesedauer

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Steuerbehörden sitzen zwischen allen erdenklichen Stühlen. Einerseits sollen sie Haushaltspläne und Compliance-Vorgaben einhalten, anderseits immer raffiniertere Strategien zur Steuervermeidung sowie Steuerbetrug unterbinden und gleichzeitig guten Service bieten. All das geht nicht ohne intensive Datenanalysen, vermehrt unter Zuhilfenahme von KI. Sieben große Herausforderungen beschleunigen diesen Trend.

Steuerbehörden arbeiten mit besonders vielen Daten – und können deshalb auch besonders von einer automatisierten Analyse profitieren.(Bild:  stockpics - stock.adobe.com)
Steuerbehörden arbeiten mit besonders vielen Daten – und können deshalb auch besonders von einer automatisierten Analyse profitieren.
(Bild: stockpics - stock.adobe.com)

Herausforderung 1: Kampf gegen den Fachkräftemangel

Der demografische Wandel, Budgetbeschränkungen und die Konkurrenz aus dem privaten Sektor machen auch Steuerbehörden stark zu schaffen. Es wird immer schwieriger, freie Stellen zu besetzen und das institutionelle Wissen zu erhalten.

Rekrutierung, Schulung und Bindung von Mitarbeitern sind der Schlüssel zur Bewältigung dieser Personalengpässe, die sich zukünftig noch weiter verschärfen werden. Finanzämter müssen sicherstellen, dass sie in die richtigen Talente für die Zukunft investieren – und einen neuen Ansatz für die Planung, Ausbildung und Bindung von Arbeitskräften verfolgen. Behörden, die sich bemühen, Engpässe bei der Stellenbesetzung zu beseitigen, können den Bürgern bessere Dienstleistungen bieten und die Zufriedenheit der Mitarbeiter erhöhen, indem sie Überlastungen abbauen.

Auch rationalisierte Prozesse spielen dabei eine Schlüsselrolle. Eine Analyseplattform kann allen Mitarbeitern – etwa in der Steuerfahndung – die Zusammenarbeit erheblich erleichtern, unabhängig von vorhandenen Vorkenntnissen. No-Code-/Low-Code-Umgebungen integrieren Daten aus praktisch jeder Quelle und ermöglichen Data Governance, um Daten und Herkunft zu verfolgen.

Herausforderung 2: Modernisierung beschleunigen, Bürgervertrauen stärken

Steuerbehörden sind traditionell zurückhaltend, wenn es um die Einführung von jungen Technologien geht. So belegt eine aktuelle globale Studie von Economist Impact im Auftrag von SAS die vergleichsweise ausgeprägte Innovationsaversion deutscher Behörden: Die öffentliche Verwaltung hierzulande ist im weltweiten Vergleich am wenigsten bereit für Veränderung. 65 Prozent der Befragten nennen dies als wesentlichen Hinderungsgrund für Produktivitätssteigerungen – und damit mehr als in allen anderen an der Umfrage teilnehmenden 26 Ländern. Ins Bild passt auch, dass 77 Prozent der Institutionen ausschließlich neue Technologien einführen, wenn sich diese andernorts bereits bewährt haben.

Dabei sprechen die Befragten digitalen Technologien insgesamt positive Effekte zu: 95 Prozent der deutschen Verwaltungsexpertinnen und -experten erwarten davon tendenziell eher Vorteile als Risiken. Insbesondere die Rolle von KI wird als signifikant eingeschätzt, denn fast alle Umfrageteilnehmer meinen, dass diese innerhalb der nächsten drei Jahre zu höherer Produktivität beitragen wird – wenn auch die Ansichten über das Ausmaß auseinandergehen.

Effiziente Steuerbehörden zeigen den Steuerzahlern schon jetzt die Vorteile dieser neuen technologiegestützten Verfahren auf – zum Beispiel gesteigerte Transparenz und zeitsparende Interaktion mit dem Finanzamt. Zugleich müssen sie die Vertrauenswürdigkeit der KI-gestützten Funktionalitäten demonstrieren: So kann KI zum Beispiel erkennen, ob bestimmte Personengruppen unverhältnismäßig oft für Steuerprüfungen ausgewählt werden. Integrierte Erklärbarkeit bedeutet, dass sich die Gründe für Entscheidungen klar darlegen lassen. Und es muss nachweisbar sein, dass die Behörden die Kontrolle über ihre Analysemodelle haben, die Modelle überwachen und alle Ergebnisse nachvollziehen können.

Herausforderung 3: (Generative) KI in der Hand von Steuerbetrügern

Es ist ein offenes Geheimnis: Kriminelle, insbesondere die organisierte Kriminalität, ist oft schneller in der Nutzung von neuen Technologien als ihre Angriffsziele. Mit der breiten Verfügbarkeit von KI und insbesondere Generative AI (wie ChatGPT) bekommt diese Gefahr eine neue Dimension. Betrüger und Steuerhinterzieher werden Gen-AI-Techniken einsetzen, um synthetische Identitäten zu erzeugen, falsche Steuererklärungen oder sogar gefälschte Unterlagen für Steuergutschriften zu erstellen. Die ersten Schäden sind bereits heute sichtbar.

Finanzämter müssen hier Feuer mit Feuer bekämpfen und eine Strategie entwickeln, um dieser Entwicklung Einhalt zu gebieten. Steuerexperten benötigen leistungsstarke KI und Analytics, mit denen sie ihre Behörde in die Lage versetzen, fragwürdige Dokumente bereits bei der Einreichung zu erkennen oder zumindest ihre Ermittlungsarbeit frühzeitig, zielgerichtet und erfolgversprechend zu unterfüttern.

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Herausforderung 4: Nachbesserungen bei Steuererklärungen vermeiden

Finanzämter haben ein intrinsisches Interesse, Steuerzahler über bessere Anleitung und Aufklärung zu ermöglichen, ihre Steuererklärung im ersten Anlauf korrekt und sinnvoll abzuwickeln, denn somit lässt sich unnötiger Aufwand auf beiden Seiten vermeiden. Das ist bislang nur teilweise gelungen – insbesondere, weil siloartige und übermäßig komplexe Prozesse ehrliche Bürger verwirren und Betrügern die Gelegenheit verschaffen, sich dahinter zu verstecken.

Durch die Einführung einer Echtzeit-Risikobewertung zum Zeitpunkt der Einreichung können Steuerbehörden das Konzept „Steuern beim ersten Mal richtig machen“ in die Tat umsetzen. Die Behörden können dem Steuerzahler zum Zeitpunkt der Einreichung Informationen in Echtzeit zur Verfügung stellen – basierend auf der Analyse von früheren Steuererklärungen, Steuerprüfungen und Drittquellen. Das ist einerseits ein direkter Service am Bürger, ein Weg, die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen und zugleich Prozesse zu verschlanken, andererseits aber auch ein Weg, Risikobewertungen auf Transaktionsebene zu erstellen und erforderliche Ermittlungsmaßnahmen möglichst frühzeitig einzuleiten.

Herausforderung 5: Bei unerklärbarem Reichtum schnell reagieren

Kryptowährungen und grenzüberschreitende Steuerhinterziehung bieten wenig Angriffsflächen für Betrugsermittler – aber einen deutlichen Indikator: unerklärbaren Reichtum. Diesen rechtzeitig zu erkennen, ist entscheidend für einen Ermittlungserfolg. Dafür brauchen die zuständigen Behörden aber wirksame Instrumente.

Der Schlüssel zum Erfolg ist die Verknüpfung relevanter Daten über erhaltene Vermögenswerte und Einkommen aus verschiedenen Quellen, und das schnell. Advanced Analytics und KI helfen Behörden, Verbindungen zwischen Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen herzustellen und große Datenmengen zu verarbeiten. Finanzämter sind zum Beispiel in der Lage, Beziehungen zwischen Steuerzahlern und Unternehmen zu erkennen und verdächtige grenzüberschreitende Geldbewegungen aufzudecken. Die Technologie fördert die Wirksamkeit von Steuerprüfungen und Steuerhinterziehungsfällen, indem sie hilft, Betrugsnetze aufzudecken.

Herausforderung 6: Datenaustausch explodiert, Datenquellen nehmen zu

Steuerbehörden sind – aus guten Gründen – die „Könige“ der Datensilos. Doch die Zeit der Isolation scheint abzulaufen. Neue Verordnungen wie die DAC7- und DAC8-Richtlinien der EU schaffen relevante neue Datenquellen. Behörden in verschiedenen Ländern arbeiten bereits seit einiger Zeit daran, zentrale Datenanalysestellen einzurichten und bauen dabei gleich die Option ein, durch die Integration von Open-Source-Informationen die eigenen Daten anzureichern.

Das allein lässt Datenmengen explodieren. Darüber hinaus gibt es weiterhin doppelte Datensätze von Steuerpflichtigen, grenzüberschreitende Transaktionen, Schutzgesetze und sich ständig ändernde Vorschriften. All das zwingt die Behörden zum Datenaustausch.. Die Finanzämter können mit der Zusammenführung von Daten und Analysesilos über Abteilungen und Bereiche hinweg überhaupt erst wirklich effektiv gegen Steuerhinterziehung auf globaler Ebene vorgehen.

Herausforderung 7: Bei Innovationen mit Schwellenländern kooperieren

Weltweit kooperieren Regierungen, um gemeinsam Geldwäsche und Steuerhinterziehung zu bekämpfen, weil sie diese Art von Kriminalität als Bedrohung für die nationale Stabilität ansehen. Aktuell arbeiten Gruppen wie die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD), Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT) und die US Federation of Tax Administrators (FTA) zusammen, um diesen Austausch zu institutionalisieren. Entscheidend für den Erfolg ist aber auch, dass Schwellen- und Entwicklungsländer hier nicht ausgeklammert werden und so neue Schlupflöcher entstehen.

Deshalb wird auch der direkte Peer-to-Peer-Austausch an Bedeutung gewinnen: Die Steuerbehörden in den Entwicklungsländern werden möglicherweise sogar am meisten profitieren: Sie können Generationen von Technologien überspringen und direkt Greenfield-Lösungen implementieren.

Die zentrale Herausforderung ist aber, alle diese Problemfelder gleichzeitig, gleichrangig, schnell und trotzdem mit schlanken Prozessen und tendenziell weniger Personal anzugehen. Das macht den gezielten, plattformbasierten Einsatz von Analytics und KI unumgänglich. Erfolgsbeispiele gibt es weltweit genügend – nicht ohne Grund laufen werden rund 60 Prozent aller weltweiten Steuereinnahmen mit Analytics von SAS bearbeitet. Ein Zögern freut Steuerbetrüger und belastet die Mitarbeiter in den Finanzämtern weiter.

Frank Gramüller
ist Director Sales Public bei SAS Deutschland.

Bildquelle: SAS

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