KI-Revolution in der Steuerprüfung: Was Regierungen planen

Die KI-Steuerrevolution hat begonnen

Steuerbehörden weltweit setzen künstliche Intelligenz auf Weisen ein, die grundlegend verändern werden, wie Compliance überwacht und durchgesetzt wird. Die Internal Revenue Service (IRS) und andere globale Steuerbehörden implementieren fortschrittliche KI-Systeme, die Millionen von Steuererklärungen scannen, für menschliche Prüfer unsichtbare Muster erkennen und potenzielle Compliance-Probleme mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit markieren können.

Wie KI die Steuerdurchführung transformiert

Im Jahr 2025 hat der IRS die betriebliche Steuercompliance durch KI-gestützte Durchsetzungssysteme grundlegend verändert. Der Dienst nutzt nun Machine-Learning-Modelle, die auf jahrelanger Prüfungsgeschichte trainiert wurden, um Steuererklärungen für Prüfungen zu priorisieren, mit besonderem Fokus auf Personengesellschaften, Unternehmen und komplexe Gebilde. 'KI-Systeme scannen riesige Steuerdaten, um Unterschiede bei gemeldeten Einkommen, Abzügen, Gutschriften und grenzüberschreitenden Transaktionen zu erkennen und markieren Erklärungen, die zuvor unbemerkt blieben,' erklärt eine aktuelle Analyse von Noticehub. Dies führt zu schnellerer, präziserer Durchsetzung mit automatisierten Benachrichtigungen und kürzeren Reaktionszeiten.

Die häufigsten KI-gestützten Markierungen umfassen Einkommensunterschiede, falsche Gutschriften/Abzüge, Verrechnungspreisfragen und Schedule K-1-Abweichungen. Laut dem ehemaligen IRS-Kommissar Danny Werfel, 'Wird KI beim IRS genutzt, um Telefonanrufe weiterzuleiten, einfache Fragen zu Postadressen oder Fälligkeitsdaten zu beantworten und menschliche Mitarbeiter für komplexere Anfragen freizustellen.' Diese Technologieeinführung begann in Callcentern und erweiterte sich nachdem der Inflation Reduction Act zusätzliche Mittel bereitstellte.

Die roten Linien: Wo KI stoppen muss

Während Steuerbehörden die KI-Implementierung fortsetzen, entstehen klare Grenzen darüber, was diese Systeme tun sollten und was nicht. Das Weltwirtschaftsforum hat kritische KI-Verhaltensgrenzen identifiziert, die klare Linien festlegen, die KI nicht überschreiten darf. Diese fallen in zwei Kategorien: inakzeptable KI-Nutzung (menschlicher Missbrauch von KI) und inakzeptables KI-Verhalten (autonome KI-Aktionen).

Laut WEF-Analyse müssen effektive rote Linien drei Schlüsseleigenschaften aufweisen: Klarheit (gut definiert und messbar), klare Inakzeptabilität (schwerwiegender Schaden im Einklang mit gesellschaftlichen Normen) und Universalität (konsistente Anwendung in allen Kontexten). Beispiele sind das Verbot von KI, sich selbst zu replizieren, in Computersysteme einzudringen, Beratung zu Massenvernichtungswaffen zu geben, Menschen nachzuahmen, echte Personen zu verleumden, unbefugte Überwachung durchzuführen, private Informationen zu verbreiten und diskriminierende Handlungen auszuführen.

Ethische Bedenken bei der Steuer-KI-Implementierung

Eine Roundtable-Diskussion von KPMG International im Juni 2025 untersuchte die ethischen Implikationen von KI in der Steuerverwaltung und beleuchtete sowohl das hohe Potenzial als auch die signifikanten Risiken der KI-Integration in Steuersysteme. Wichtige Bedenken umfassen 'Black-Box'-Entscheidungsfindung, die Vertrauen untergräbt, wenn Steuerzahler KI-generierte Entscheidungen nicht verstehen oder anfechten können.

Teilnehmer betonten, dass der Ausschluss sensibler Variablen wie Geschlecht oder Ethnizität keine Fairness garantiert, da Modelle dennoch über Proxy-Indikatoren voreingenommene Ergebnisse erzeugen können. Der Roundtable identifizierte institutionelle Kapazitätslücken und stellte fest, dass Steuerbeamte Schulungen benötigen, um KI-Outputs zu interpretieren und in Kontext zu setzen. Regulatorische Fragmentierung zwischen Rechtsgebieten stellt Herausforderungen für internationale Koordination dar, mit unterschiedlichen Ansätzen von der risikobasierten EU-KI-Verordnung bis zu amerikanischen Deregulierungsstandpunkten.

'KI sollte menschliches Urteilsvermögen ergänzen statt ersetzen, wobei hybride Systeme menschliche Aufsicht und Verantwortung als wesentlich für ethische Implementierung beibehalten,' schlussfolgerten Teilnehmer des KPMG-Roundtable.

Die Zukunft von KI in der Steuercompliance

Vorausschauend wird die Integration von KI in Steuersysteme sich nur vertiefen. Der IRS entwickelt sein eigenes geschlossenes KI-System unter Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) ähnlich ChatGPT, aber speziell auf steuerbezogene Fragen abgestimmt. Dies stellt eine signifikante Verschiebung von traditionellen regelbasierten Compliance-Systemen hin zu dynamischen Lern- und Anpassungsfähigkeiten dar.

Ein Forbes Tech Council-Mitglied erklärt, dass 'traditionelle regelbasierte Compliance-Systeme statisch und veraltet sind, während generative KI dynamische Lern- und Anpassungsfähigkeiten bietet.' Wichtige Anwendungen umfassen die Automatisierung von Verrechnungspreis-Benchmarking, wobei KI funktionale Analysen, FAR-Mapping und finanzielle Screening übernehmen kann, während sie sich an Branche, Geografie und Risikoprofile anpasst.

Es bleiben jedoch Herausforderungen bei der Definition und Implementierung dieser Grenzen, insbesondere in Bezug auf technologische Machbarkeit der Compliance und angemessene Durchsetzungsmechanismen. Der Expertenkonsens ist, dass die Festlegung dieser roten Linien als Grundlage für den Aufbau nachweislich sicherer und vorteilhafter KI-Systeme dient, während unbeabsichtigte Schäden durch zunehmend autonome KI-Fähigkeiten angegangen werden.

Wie ein Branchenexperte bemerkte, 'Bleibt der Weg nach vorne komplex mit anhaltenden Herausforderungen bei der Harmonisierung globaler Rahmenwerke und operativer Implementierung.' Steuerzahler und Unternehmen müssen sich auf eine zunehmend automatisierte Compliance-Landschaft vorbereiten, in der sowohl Chancen als auch Risiken durch künstliche Intelligenz verstärkt werden.