KI-Verordnung: Wesentliche Elemente und deren Auswirkung ... / 6.3 Überblick von KI-Systemen im TaxTech-Bereich

Bereits im Jahr 2018 wurden in einer Studie 5 relevante Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz im Steuerbereich identifiziert. Diese umfassen insbesondere:^[1]

• Tax Analytics,
• Natural Language,
• Automation,
• Process Analytics,
• Tax Maturity.

Inzwischen gibt es eine Vielzahl unterschiedlichster Tools und Anwendungen für zahlreiche Steuerarten bzw. -bereiche (indirekte Besteuerung, direkte Besteuerung, allgemeine Anwendungen).^[2] Im Bereich des Natural Language Prozessing und der stärkeren Verwendungsmöglichkeit von KI-Modellen von ChatGPT mit ihren LLMs sind auch Einsatzgebiete im Steuerrecht interessant.^[3] Im Steuerrecht wurde bereits vor einigen Jahren der Einsatz von KI erprobt, die unmittelbare Einsatzfähigkeit aber noch infrage gestellt.^[4] Dies hat sich nun gewandelt und insbesondere die Verarbeitung von Informationen über ChatBots ist eine leicht zugängliche Anwendung mit schnell sichtbaren Ergebnissen. Aus diesem Grund werden einige ChatBots im Steuerrecht vorgestellt, welche die steuerliche Informationsaufbereitung und Analyse zum Gegenstand haben. Für diese Anwendungen ist die Datenbasis der Ergebnisse entscheidend. Das Steuerrecht ist eine spezialisierte Materie, die bei einer Falschbewertung von steuerrechtlichen Informationen zu schwerwiegenden finanziellen Konsequenzen führen kann. Aus diesem Grund ist die Qualität der Trainingsdaten als die Informationsbasis für das Ergebnis wichtig.

Ein ChatBot wird von Haufe mit dem "CoPilot Tax" bereitgestellt.^[5] Der CoPilot Tax ist ein Bestandteil der Steuerdatenbank Haufe Steuer Office und bereitet steuerliche Informationen auf, führt allgemeine Recherchen durch und kann steuerliche Sachverhalte beantworten. Die Verarbeitung von Informationen läuft auf europäischen Servern. Die Anwendung wurde mit dem Anbieter DeepSet entwickelt.^[6]

Anbieter unabhängig ist für ein optimales Ergebnis das richtige "Prompting", also die Anweisung des Nutzers an die KI-Anwendung. Die Chatbots sind so designed, dass das Erstergebnis nicht final ist, sondern durch die Interaktion mit dem Nutzer verbessert werden kann. Ein Nutzer muss daher kritisch die Erstinformationen hinterfragen und kann anschließend durch weiteres Prompting den Output der KI-Anwendung verbessern.