Wie die robotergestützte Prozessautomatisierung Innovationen im Steuerbereich ermöglicht – Das Center of Competence for Tax Technology (CoC-TT)

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An der Schnittstelle zwischen betriebswirtschaftlicher Steuerlehre, Finanzwissenschaft, Steuerrecht und Informatik bildet sich zurzeit eine spannende neue Disziplin mit erheblicher Dynamik, bei der Konzepte, Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz eine erhebliche Rolle spielen. Um vorhandene Potenziale zu heben, Entwicklungen zu beschleunigen und Anwendungsoptionen in der Praxis zu erproben, haben DFKI und WTS letztes Jahr das gemeinsame Kompetenzzentrum Center of Competence for Tax Technology (CoC-TT) gegründet. Auf der CEBIT gibt das CoC-TT einen Einblick in die aktuellen Tätigkeiten und technischen Entwicklungen in diesem neuen Feld („Tax 4.0“) für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz gegeben.

Neben einem Überblick über technische Entwicklungen werden anhand des Demonstrators RPAi die Möglichkeiten der robotergestützten Prozessautomatisierung mithilfe von kognitiven Diensten konkret aufgezeigt. RPAi erfasst Gewerbesteuerbescheide in Papierform und extrahiert relevante Informationen, die dann vollautomatisch von Robotern über grafische Benutzerschnittstellen in bestehende Softwaresysteme übertragen werden.

Die robotergestützte Prozessautomatisierung verspricht vielfältige Potenziale bei Massenprozessen im Steuerbereich, wie sie nicht nur im Kontext der Gewerbesteuer, sondern beispielsweise auch der Umsatzsteuer und dem Zoll auftreten: Medienbrüche werden geschlossen; Daten automatisiert von einer Anwendung in eine andere übertragen, monotone Routineentscheidungen in der Sachbearbeitung entfallen. Gleichzeitig vermeidet RPAi den Eingriff in bestehende Systemlandschaften, da die intelligenten Komponenten ausschließlich auf Benutzerschnittstellen der vorhandenen Systeme zugreifen.

Der Einsatz der Technologie verspricht handfeste Vorteile: Das maschinelle Extrahieren der Daten aus Papierbelegen ist schneller als manuelle Eingaben. Damit können Personalkosten gesenkt werden. Gleichzeitig wird die Attraktivität der Bearbeitung erhöht, da monotone Routineabläufe vermieden werden. Die Qualität der Abläufe nimmt zu, da beispielsweise Fehler bei der Datenübernahme reduziert werden.

Der vom Demonstrator verdeutlichte Anwendungsfall kann leicht auf andere Anwendungsbereiche übertragen werden, da das System kein anwendungsspezifisches Wissen enthält, sondern nur generelle Konzepte und Methoden zur intelligenten Automatisierung von Prozessen. Dafür basiert RPAi auf tiefen neuronalen Netzen, die für den Steuerbereich trainiert wurden.

Neben der robotergestützten Prozessautomatisierung mit kognitiven Diensten erforscht das DFKI gemeinsam mit der WTS gemeinsam vielfältige weitere Anwendungen im Bereich Umsatzsteuer, Zoll, Lohnsteuer und bei Verrechnungspreisen. Hierbei werden auch Techniken zur Sprachverarbeitung, des Deep Learning und des Process Mining eingesetzt. Für die Steuerbearbeitung ergeben sich vielfältige Vorteile: verschiedene Datenquellen werden besser vernetzt, die Compliance wird optimiert, Vorhersagen zu den betrieblichen Abläufen sind frühzeitig möglich und Entscheidungen beruhen nicht nur auf Echtzeit-Informationen, sondern können automatisiert werden.

Weitere Informationen
https://taxtech.dfki.de

Kontakt DFKI
Prof. Dr. Peter Fettke
Forschungsbereich Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) im DFKI
E-mail: Peter.fettke@dfki.de
Tel.: +49 681 85775 5142

Kontakt WTS
Vanessa Just
Projektleitung KI
WTS Group AG
Steuerberatungsgesellschaft
Thomas-Wimmer-Ring 1
80539 München
E-mail: Vanessa.Just@wts.de