KI im Steuerrecht: Mit 1,2 Mio. Euro dotiertes Forschungsprojekt für automatisierte Verrechnungspreise

Grenzüberschreitende Transaktionen stellen Steuerrechtsexpert*innen und Finanzbehörden häufig vor enorme Herausforderungen – verschiedene nationale und internationale Rechtsnormen müssen auf einen Nenner gebracht werden, um einzelne steuerliche Sachverhalte nachvollziehbar zu beurteilen. So auch beim Thema Verrechnungspreise: Die Analyse von Funktionen und Risiken konzerninterner Transaktionen sowie die Bestimmung von Verrechnungspreisen stellen ein komplexes Rechenwerk dar. Ein hochkarätiges Konsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft – darunter die FH Oberösterreich, Johannes-Kepler-Universität Linz, RISC Software GmbH, Wirtschaftsuniversität Wien sowie den drei Unternehmen voestalpine AG, Greiner AG und MIC Datenverarbeitung GmbH entwickelt nun eine hybride KI-Lösung. PwC Österreich agiert als Sparringpartner und unterstützt mit seiner Expertise aus Tax Technology. 

Das mit 1,2 Mill. Euro dotierte und von der Forschungsförderungsgesellschaft des Bundes (FFG) geförderte Projekt setzt auf „Hybrid AI“. Durch die Kombination von symbolischer und subsymbolischer KI werden Verrechnungspreisprozesse automatisiert. Der entscheidende Vorteil: Die KI liefert nicht nur Ergebnisse, sondern macht den gesamten Denkprozess und die Beweisführung für Korrektheit und Vollständigkeit nachvollziehbar.

Aktuelle KI-Systeme agieren bei steuerrechtlichen Anwendungen meist als „Black Boxes“ – effizient, aber ohne nachvollziehbare Begründung ihrer Ergebnisse und erzeigen teilweise unpräzise Ergebnisse. In Rechtsgebieten wie dem Steuerrecht, wo jede Entscheidung konsistent, nachvollziehbar und rechtlich begründet sein muss, ergeben sich dadurch entsprechende Risiken. TaxoLogic schafft hier Abhilfe, indem es die sprachliche Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) mit symbolischen Schlussfolgerungsmethoden kombiniert, die logische Konsistenz und Nachvollziehbarkeit garantieren. Für die Praxisnähe der Forschung stehen die Unternehmenspartner*innen MIC Datenverarbeitung GmbH, voestalpine AG und Greiner AG. Sie stellen reale Daten, Use Cases und Validierungsszenarien aus den Bereichen des internationalen Handels, Lieferketten und Unternehmensbesteuerung bereit. Das geschieht natürlich unter Einhaltung aller rechtlichen Vorgaben hinsichtlich Compliance und Datenschutz.

Neue Ära digitaler Steuerintelligenz: Hybride KI für globale Verrechnungspreise

Konkret fokussiert das Projekt auf die Verrechnungspreise, welche ein Teilgebiet des internationalen Steuerrechtes darstellen. Mit ihnen werden Geschäftsbeziehungen etwa zwischen Mutter- und Tochterunternehmen verrechnet. Sie sind so anzusetzen, dass sie dem Fremdvergleichsgrundsatz standhalten. Dies erfordert die Interpretation teils widersprüchlicher unterschiedlicher (Rechts-)Quellen wie nationaler und internationaler Gesetze und Richtlinien sowie bilateraler Abkommen. TaxoLogic wandelt solche Texte in strukturierte, maschinenlesbare Daten um und wendet logikbasierte Verfahren an, um kohärente und überprüfbare Regeln und Interpretationen abzuleiten. Das Forschungsteam visiert marktreife Produkte an, die hybride KI in Steuer- und Compliance-Systeme integrieren.

Geleitet wird TaxoLogic von FH-Prof. Dr. Marina Luketina LL.M., die am Studiengang Controlling, Rechnungswesen und Finanzmanagement (CRF) der FH Oberösterreich (Steyr) sowie an der Johannes-Kepler-Universität Linz und für PwC tätig ist. Mit dem Forschungsprojekt will sie „die Grundlage für ein wissenschaftlich fundiertes KI-System, das symbolische und subsymbolische Ansätze im Steuerrecht vereint“ schaffen. „So verbinden wir die Präzision regelbasierter Modelle mit dem Potential von LLMs, um komplexe Themen wie Verrechnungspreise transparenter, effizienter und nachvollziehbarer zu gestalten“, erläutert Marina Luketina. 

Projekt liefert Basis für weitere Anwendungen in der Wirtschaft

Die Projektpartnerin RISC Software GmbH sieht in dem Projekt „einen ersten Proof-of-Concept, auf dessen Basis die Entwicklung eines generisch übertragbaren Modells für vielfältige industrielle Anwendungen das Ziel ist“, wie RISC-CEO DI Wolfgang Freiseisen formuliert.  „RISC bedeutet Symbolisches Rechnen. Im Hybrid-AI-Ansatz kompensiert das symbolische Rechnen die inhärenten Schwächen von LLMs, indem es deren statistische Unsicherheiten durch formale, nachvollziehbare Logik ersetzt“, ergänzt Assoc. Univ.-Prof. DI Dr. Wolfgang Windsteiger vom Research Institute for Symbolic Computation der Johannes Kepler Universität Linz. 

Die Kombination beider Ansätze steht für Projektleiterin Marina Luketina letztlich für „ein leistungsfähiges, nachvollziehbares und zukunftsorientiertes System, welches steuerliche Entscheidungsprozesse unterstützt und die Grundlage für eine neue Ära digitaler Steuerintelligenz bildet.“