Steuerkennzeichen: Bürokratiekosten senken mit KI

Für Ihre Eingangsrechnungen sind entsprechend zahllose Steuerkennzeichen anzuwenden. Über 60 verschiedene Stkz. können bei einem mittelgroßen Unternehmen mit zahlreichen Beziehungen in Europa und den USA in Gebrauch sein. Warum so viele?

Zum ersten wegen der unterschiedlichen Steuersätze. Selten gibt es 2 Länder mit einem identischen Schema (z. B. in Deutschland 0 %, 7 %, 19 %, in Frankreich 0 %, 2.1 %, 5.5 %, 10 %, 20 % ...). Fakt: Die 27 EU-Ländern haben 10 unterschiedliche Normalsätze und 18 unterschiedliche ermäßigte Mehrwertsteuersätze (wenn man die 0 dazuzählt). Für Zahlentheoretiker: Von den ganzen natürlichen Zahlen zwischen 0 und 27 % (Ungarn ist top bei der Umsatzsteuer) fehlen die 1, die 16 und die 26). Dafür gibt es einige Bruchzahlen, wobei Frankreich mit einem stark ermäßigten Steuersatz von 2,1 Prozent glänzt – da muss jemand lange gerechnet haben.

Doch unterschiedliche Steuersätze sind es nicht allein, was zu einer Fülle unterschiedlicher Stkz. führt. Denn zum Zweiten sind beim Verbuchen zahlreiche gesetzliche Vorgaben zu Meldung, Aufteilung nach lokalem und EU-Steuerrecht und andere Aspekte wie Erstattungsvoraussetzungen zu berücksichtigen. Selbst eine 0 Prozent-Steuerrate kann vieldeutig sein (Kleinunternehmer, EU-Warenimport, Reverse-Charge). In vielen Ländern müssen Vorsteuern außerdem nach Kostenart erfasst werden. In der Schweiz wird z.B. zwischen "Materialaufwand und Dienstleistungen" und "Investitionen und übriger Betriebsaufwand" unterschieden. Es bedarf für den gleichen Steuersatz dann mehrerer verschiedener Steuerkennzeichen.

Kleine Probleme können den Aufwand multiplizieren

Steuerkennzeichen sind wichtig. Sie gehören zu den zentralen Stammdaten in den SAP-Systemen und ermöglichen, Vorsteuern direkt auf den passenden Steuerkonten zu verbuchen. Von der korrekten Zuordnung sind weitere Schritte abhängig, insbesondere die automatisierte Abwicklung von Zahlungen.

Und wo ist nun das Problem? Das bürokratische Steuerkennzeichen-Dickicht erschwert die Automatisierung. Zwar kann für alle innerdeutsche Rechnungen mit dem Normalsatz von 19 % das gleiche Steuerkennzeichen automatisch vergeben werden – easy. Diese Steuerkennzeichen lassen sich leicht regelbasiert setzen, weil meistens Lieferantenland, Rechnungsempfängerland und Steuersatz automatisch auszulesen sind.

Sobald die einfache Grundregel nicht mehr genügt, gelangen traditionell programmierte Lösungen an ihr Limit. So kommt man in vielen Ländern kaum um die manuelle Eingabe des Steuerkennzeichens für jede Rechnung herum. Doch sobald manuelle Eintragungen nötig sind, verzögern sich auch alle Folgeprozesse. Selbst wenn Buchhalter aufgrund ihrer Kompetenz und Erfahrung die Stkz.-Entscheidung schnell treffen können, bedeutet jede manuelle Aktion eine manchmal deutliche Verzögerung:

• Die Rechnung dreht erst einmal einige Zeit Däumchen, bis ein Buchhalter in seinem Backlog auf die offene Aufgabe stößt.
• Dann: Rechnung öffnen, verstehen, entscheiden.
• Steuerkennzeichen eingeben.
• Und nachdem die Rechnung aus der automatischen Verarbeitung herausgefallen war, muss noch der Folgeschritt manuell ausgeführt werden (z. B. Genehmigungsworkflow versenden).

Bei einer automatischen Verarbeitung wäre die Rechnung Tage vorher in den Genehmigungsworkflow verschickt worden und dem Buchhalter wäre einige Arbeit erspart geblieben.

Die KI, die das bürokratische Dickicht durchdringt

Uns hat es natürlich gereizt, das bisherige technische Limit für die automatische Stkz.-Vergabe mit KI zu überspringen. Und das ist uns mit avvaneo Expedite deutlich gelungen. Unsere ständig smarter werdende Machine-Learning-Lösung erreicht aus dem Stand gemessene Erhöhungen der Stkz.-Automatisierung über 90 Prozent.

Für das Training unseres KI-Modells haben wir natürlich zunächst die strukturierten Daten der Rechnungen genutzt, die immer automatisch extrahiert werden, überdies aber auch die Rechnung insgesamt, mit allen unstrukturierten Informationen, die darauf zu erkennen sind. Dank der historischen Daten erkennt die KI dann die statistisch höchsten Korrelationen zwischen allen vorliegenden Daten/Informationen sowie den vergebenen Steuerkennzeichen. Bei einer ausreichenden Menge an Rechnungen führt dies zu zuverlässigen Entscheidungen.

Um dies mit einem Beispiel zu illustrieren: Immer, wenn …

1. laut strukturierten Daten das Empfängerland Deutschland lautete,
2. die Rechnung einen belgischen Absender auswies,
3. ferner ein Hinweis wie "Umkehr der Steuerschuld" auf der Rechnung stand (in Deutsch, Französisch oder Englisch)
4. und der ausgelesene Steuersatz 0 Prozent betrug …

… wurde das Steuerkennzeichen A4 eingesetzt. Und das war korrekt.

Die Vorteile einer KI-Lösung gegenüber einer komplett regelbasierten Programmierung sind hoch. Die regelbasierte Programmierung setzt voraus, dass alle Informationen einer Rechnung zuvor in strukturierte Daten umgewandelt werden müssen. Das stellt sehr hohe Anforderungen an die Erkennungssoftware. Und erzeugt zusätzliche Fehlerquellen sowie zusätzlichen Bedarf an manuellen Berichtigungen, einfach weil mehr Felder ausgelesen werden müssen.

Kreuzung untertunnelt, manuellen Aufwand abgebaut

Wie erwähnt, wichtig ist der Kontext des gesamten Verarbeitungsprozesses einer Rechnung. Diesen Kontext stellen wir mit avvaneo Expedite für unsere Kunden so her, dass auch kompliziertere Rechnungen nun komplett automatisch durchlaufen können.

• avvaneo Expedite kann praktisch alle häufigeren Steuerkennzeichen zuverlässig setzen und so diesen Teilprozess automatisieren.
• Gleichzeitig automatisieren wir damit auch die Schritte davor und danach.
• Resultat: Immer weniger Rechnungen benötigen eine manuelle Bearbeitung durch eine erfahrene Buchhaltungskraft.

Sie können sich den Beschleunigungseffekt vorstellen, wie einen Straßentunnel in der Stadt. Wo vorher Kreuzungen den Verkehrsfluss stoppten, fließt jetzt alles staufrei durch.

Und noch besser: Auch Flüchtigkeitsfehler können aussortiert werden.

Manuelle Eingaben sind nie fehlerfrei. Unsere KI-Lösung bringt Ihnen den weiteren Vorteil, dass manuelle Eingaben automatisch durch die KI validiert werden, etwa so, als würde sicherheitshalber überall noch ein zweiter Mensch die Ergebnisse überprüfen.

Ein Beispiel, wo es leicht zu Fehlern kommt: In Deutschland, Rumänien und Zypern beträgt der Mehrwertsteuer-Normalsatz 19 %. Wer hauptsächlich deutsche Rechnungen bearbeitet, kann leicht aus lauter Gewohnheit das Stkz. für Deutschland für eine Rechnung aus Zypern vergeben. Solche Unstimmigkeiten fallen unserer KI-Lösung sofort auf. Dies geschieht im Zuge der Anomalie-Erkennung, die immer wachsam ist, wenn die Lösung implementiert ist. Die Anomalie-Erkennung vergleicht das manuell vergebene Steuerkennzeichen mit dem automatisch generierten Vorschlag. Bei einer Diskrepanz erscheint ein Alert, bevor der Beleg verbucht wird. Kein geringer Vorteil, denn die nachträgliche Fehlerkorrektur ist meist besonders zeitaufwendig.