Data Fabric Tax entfaltet das volle Potenzial der Prozesse indirekter Steuern

Alle, die sich mit indirekten Steuern befassen müssen, stehen vor großen Herausforderungen: Das Volumen sowie die Vielfalt an Steuerdaten wachsen beständig. Gleichzeitig sollten die Verantwortlichen den strategischen Wert der Daten erschließen können. Dazu kommt die fortschreitende Digitalisierung von steuerlichem Reporting und steigende Compliance-Anforderungen. Das heißt, die effektive Nutzung dieser Daten wird immer noch wichtiger. Und dabei geht es eben nicht nur um die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen, Die Daten können Erkenntnisse liefern, die die Basis für strategische Entscheidungen sind. Allerdings entsprechen veraltete Methoden zum Management von Daten nicht den modernen Anforderungen. Und so kämpfen viele Unternehmen weiterhin mit fragmentierten Systemen, manuellen Prozessen und verzögertem Zugriff auf wichtige Informationen.

Allein die Abhängigkeit von Datenaktualisierungen, die nur periodisch vorgenommen werden können, führt zu enormen Limitationen: Unternehmen können nicht auf Echtzeitanforderungen reagieren und kaum zukünftige Bedarfe prognostizieren. Zudem ist es nicht möglich, moderne Technologien wie KI und Automatisierung zu nutzen. 

Hier kommt Data Fabric ins Spiel. Diese Architektur beseitigt langjährige Effizienzbarrieren, denn sie bietet einheitliche und konsistente Möglichkeiten, Daten im gesamten Unternehmen zu erfassen, zu verwalten und zu steuern. Steuerfachleute erhalten Einblick in Echtzeit, Compliance wird vereinfacht und neue Möglichkeiten für Automatisierung und Planung im Unternehmen eröffnen sich. 

Ist Data Fabric also der Ansatz, der indirekte Steuern von einem Compliance-Thema zum strategischen Werttreiber macht?

Schwierig zu managen, aber von entscheidender Bedeutung: Daten für indirekte Steuern

Stellen Sie sich ein Team vor, das eine Aufgabe lösen soll. Aber jedes Mitglied spricht eine andere Sprache und kann nur zu einem Teil zur Lösung beitragen. Also müssten alle ihre Informationen teilen und die Bruchstücke dann zusammensetzen. Sprach- und Verständnisbarrieren hindern sie aber daran. Das Team braucht eine gemeinsame Sprache, um ihr Fachwissen zu bündeln und um effektiv zu arbeiten. Ganz ähnlich ist die Situation in der Welt der indirekten Steuern. Denn die Prozesse rund um die Umsatzsteuer stehen auf dem Prüfstand. Durch Analysen der zu Grunde liegenden Daten und mit dem Einsatz von KI könnten Unternehmen geschäftlichen Mehrwert aus ihren Daten erzielen. 

Aber Prozesse bezüglich Umsatzsteuer leiden unter fragmentierten Stammdaten und Transaktionsdaten aus unterschiedlichen Finanz- und Buchhaltungssystemen. Die Daten liegen in Silos und sind schwer miteinander zu verknüpfen. Wären diese Daten vernetzt und zusammengeführt, könnten Steuerprofis in Unternehmen viele der täglichen Herausforderungen leichter bewältigen.

Wiederkehrende Datenmuster - Extract, Transform Load (ETL)
 Durch Echtzeittransaktionen und neue Meldepflichten verändert sich das Datenbild bei indirekten Steuern ständig. Aber Unternehmen benötigen relevante Daten genau dann, wenn sie gebraucht werden – nicht erst später. 

Abgesehen von den Herausforderungen in den Daten selbst, setzen Unternehmen auf eine Vielzahl von Datenmanagement-Prozessen und Pipelines, um Daten zu verknüpfen. So schaffen sie sozusagen die gemeinsame Sprache für alle Teammitglieder. Die meisten derartigen Datenpipelines werden über einen schrittweisen Prozess bedient: ETL (Extract, Transform, Load). Dieser Ansatz ist darauf ausgelegt, alle Daten KI- und analysefähig zu machen. 

Dabei werden zunächst die Stammdaten und Transaktionsdetails aus diversen, nicht standardisierten Systemen extrahiert. Danach werden sie in eine gemeinsame Struktur transformiert und anschließend in ein zentrales Repository geladen. Erst dann sind sie geeignet für den Einsatz bezüglich Compliance-Reporting oder anderen Überprüfungen und Analysen. Unstrukturierte Daten, wie Reports und Dokumente, können ebenfalls als Kontext hinzugefügt werden. Somit entsteht eine semantische Ebene der Daten, auf die Verantwortliche strukturiert, auch mit KI- oder Analyse-Tools, zugreifen können. 

Der Prozess, Daten in praktikable Formate umzuwandeln, die für eine durchgängige Steuer-Compliance erforderlich sind, ist mit einem hohen Zeit- und Arbeitsaufwand verbunden und erfordert häufig Eingriffe durch die IT-Abteilung. Ändert sich etwas in einem Quellsystem oder in einer Vorschrift, müssen sie den Prozess bereits beim ersten Schritt – dem „Extrahieren“ – entsprechend anpassen.

ETL liefert den Steuerteams eine „Momentaufnahme“, die sie bei jeder neuen Vorschrift, Änderung oder zum nächsten turnusgemäßen Abschluss erneut erstellen müssen. Dies ist für Teams im Bereich der indirekten Steuern nicht sehr hilfreich. Denn sie benötigen einen kontinuierlichen Fluss von Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Und dieser sollte sich automatisch an sich ändernde Anforderungen anpassen, die Einhaltung von Vorschriften erleichtern und schließlich zu fundierten Erkenntnissen und besseren Geschäftsentscheidungen führen. Hier kommt Data Fabric ins Spiel.

Lose Enden verknüpfen – mit Data Fabric

Die Komplexität rund um indirekte Steuern wird heute durch drei Entwicklungen verschärft: Steigende Vielfalt der Daten, Daten werden immer noch schneller erzeugt und verarbeitet. Und die Menge an zu bearbeitenden Daten explodiert weiter. Ein statischer ETL-Ansatz reicht zur Datenerfassung und -integration nicht mehr aus. Stattdessen ermöglichen Data Fabric die Integration von Daten durch eine breite Palette von Bereitstellungsverfahren, die miteinander vernetzt sind. Dazu gehören Datenvirtualisierung, Message-Queues, APIs, Microservices, ETL und vieles mehr, was die Integration von periodischen Daten, Echtzeitdaten sowie strukturierten und unstrukturierten Datenformaten ermöglicht. Data Fabric ist mittlerweile als Best Practice für Datenintegration und Datenmanagement anerkannt.

Wenden Unternehmen ein Data-Fabric-Design im Bereich der indirekten Steuern an, stärken sie ihre Steuerfunktion: KI hilft dabei, Prozesse effizienter zu gestalten und Analysen zu erstellen, die der Steuerfunktion eine strategischere Rolle ermöglichen.

Data Fabric konsolidiert Daten aus verschiedenen Geschäftskanälen (z. B. Direktvertrieb, Point of Sale, Einzelhandel, e-Commerce, Beschaffung) und verschiedenen Quellsystemen mit unterschiedlichen Formaten und Feldern. Sie normiert diese Daten in ein effizientes Format für KI-Verarbeitung sowie für Analysen und Reporting. Sie dient als „single Point of Truth“ für indirekte Steuerdaten. Entscheidend ist, dass man einen Überblick darüber erhält, „was gerade passiert“, sowie Einblicke bekommt, auf die man sich verlassen kann, wenn es um einen Abschluss, ein Audit oder die Beratung über das Business geht.

Data Fabric als Fundament für mehr

Einfach ausgedrückt bietet Data Fabric die entscheidende, zentralisierte Datenebene, die für moderne, transformative Steuerfunktionen benötigt wird. Die wirklichen Vorteile zeigen sich jedoch, sobald man sich überlegt, was auf dieser Struktur aufgebaut werden kann. Und dabei gibt es mehrere wichtige Prozesse, die ein Data-Fabric-Ansatz freisetzen kann.

1. Steuerabschluss bei indirekten Steuern

Der periodische Steuerabschluss umfasst kritische Aufgaben wie die Überprüfung des Buchhaltungsabschlusses und die Reorganisation von Daten für Steuervoranmeldungen und -zahlungen. Das Ausfüllen von Formularen mag zwar einfach erscheinen, erfordert aber einen erheblichen Backend-Aufwand. Dies kann die Überprüfung von Tausenden oder sogar Millionen von Transaktionen und die Kontrolle von unterstützenden Details wie Rechnungen und Hauptbucheinträgen umfassen. Und diese sind oft über mehrere ERPERP-Systeme, Tabellenkalkulationen und Legacy-Systeme verstreut. Diese fragmentierten Daten erschweren den Zugriff und den Abgleich von Transaktionen und Bilanzen.

Ohne effiziente Datenprozesse verlängert sich der Abschlusszyklus, was zu Verzögerungen bei der Einreichung, erhöhten Risiken bei der Einhaltung der Vorschriften und einer Überlastung der ohnehin schon begrenzten Ressourcen der Steuerteams führen kann. Unternehmen verbringen oft fünf bis sieben Tage mit dem Abgleich von Daten, wobei einige diesen Prozess zu erheblichen Kosten an Drittunternehmen auslagern. Die genaue Steuerermittlung und das Management der Finanzmittel sind zu einer wichtigen und hochwertigen Aufgabe für die Steuerfunktion geworden.

Die Herausforderungen beim Steuerabschluss können auch durch andere Veränderungen verschärft werden, z. B. durch Akquisitionen, die zusätzliche Datenquellen und ERP-Systeme ins Unternehmen bringen. Aber beispielsweise auch die Umstellung eines Unternehmens auf Direktvertrieb an Verbraucher führt zu Tausenden von e-Commerce-Transaktionen, die in die Abschlussberechnungen einbezogen werden müssen.

Eine Lösung, wie etwa von Vertex, die auf einem Data Fabric Layer aufbaut, kann die Steuerfunktion in Unternehmen transformieren. Sie vereinheitlicht die für einen Steuerabschluss erforderlichen Datenquellen, automatisiert die Datenaggregation sowie -validierung und reduziert den Zeitaufwand für einen Abschluss erheblich. Das Management von Steuerabschlüssen wird von einem reaktiven zu einem proaktiven Prozess, der auch Selbsttests bei der Steuerfunktion erleichtert. Der Data-Fabric-Layer ermöglicht die Erstellung von Dashboards und die KI-basierte Erkennung von Anomalien, bevor diese zu erheblichen Problemen eskalieren. Darüber hinaus erleichtert er die Erstellung von KPIs und die Identifizierung kritischer Risikobereiche. 

2. Management von Steuer-Audits

Steuerprüfungen sind unvermeidbar. Mangelhafte Datenstruktur, fehlende Historie und regulatorische Änderungen machen sie noch komplizierter. Ohne strukturierte Prozesse führen Audits zu verzögerten Reaktionen, höheren Strafzahlungen und größerer Abhängigkeit von teurem externem Beratungsaufwand. 

Ohne einen umfassenden Prozess zum Management von Audits verbringen Steuerabteilungen viel Zeit und Ressourcen mit der Suche nach historischen Daten. Ein Schlüsselfaktor für den effektiven Umgang mit Audits sind die richtigen Daten - organisiert, zugänglich und strukturiert nach den Vorgaben der Steuerbuchhaltung. Eine zentralisierte Datenstruktur stellt sicher, dass historische Daten genau und nachvollziehbar sind und für Abfragen bereitstehen. Das reduziert sowohl Risiken als auch Reaktionszeiten. 

Ein Verständnis der Steuerprozesse und der Anwendung von Daten auf diese Prozesse ist unerlässlich. Ohne einen klaren Rahmen für die Steuerkontrolle können auch gut organisierte Daten weder die Genauigkeit noch die Effizienz steigern. Ein erfolgreiches Audit-Management erfordert sowohl strukturierte, persistente Daten als auch eine effektive Anwendung innerhalb des Steuerkontrollrahmens.

3. Unternehmensplanung für indirekte Steuern

Die Abteilung für indirekte Steuern ist ein Partner des Unternehmens und sollte es dem Unternehmen ermöglichen, mit dem Tempo und den Veränderungen der Märkte Schritt zu halten. Deshalb muss sie in der Lage sein, für das Unternehmen relevante Szenarien zu erstellen, Risiken zu erkennen und zu managen sowie Steuerverbindlichkeiten und entsprechende Effekte vorherzusagen. Zusammengenommen stärkt dies die strategische Entscheidungsfindung des Unternehmens. 

Data Fabric bietet eine einheitliche Datengrundlage, die eine erweiterte Datenmodellierung und Szenarienplanung ermöglicht. Durch die Konsolidierung von historischen und Echtzeitdaten wird die Transparenz und Genauigkeit von Prognosen verbessert. Steuerteams können Geschäftsszenarien simulieren, Risiken bewerten und Reserven optimieren und so strategisches Wachstum sowie betriebliche Effizienz fördern. Mit einer derartigen Datenstruktur und darauf aufbauenden Technologien wie KI können Steuerabteilungen, von einer reaktiven Funktion, die nur der Einhaltung von Vorschriften dient, zu einer proaktiven Rolle in der gesamten Business-Strategie übergehen.

4. Die Integration von smarter Automatisierung in Data Fabric

Data Fabric hat das Potenzial, die Steuerfunktion neu zu definieren. Über die spezifischen Herausforderungen im Bereich der indirekten Steuern hinaus schafft der Ansatz von Data Fabric die richtigen Voraussetzungen, um Automatisierung und KI zu einem integralen Bestandteil der Ausgestaltung künftiger indirekter Steuerprozesse zu machen. Und das eröffnet weitere Möglichkeiten: Dazu gehören die Verringerung des Zeit- und Ressourcenaufwands durch Automatisierung und durch Optimierung der Prozesse bei sich wiederholenden Aufgaben. Aber auch der Einsatz virtueller Assistenten und Agenten-gestützter KI zur Verbesserung des Benutzererlebnisses, die Nutzung prädiktiver Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung gehören zu den neuen Optionen. Nicht zuletzt haben Steuerprofis die Möglichkeit, ihre Funktion weiterzuentwickeln und mit dem Tempo des Wandels durch regulatorische und geschäftliche Kräfte Schritt zu halten.

Ein völlig neues Modell für indirekte Steuern?

Data Fabric ist für alle, die in Unternehmen mit indirekten Steuern zu tun haben, von grundlegender Bedeutung. Denn so können sie eine glänzende Zukunft gestalten und das gesamte Management der indirekten Steuern verbessern. Es ist mehr als nur eine Daten-Layer: Es ist ein grundlegender Schritt zur Verbesserung des Datenmanagements, der den Steuerabteilungen durch größere Flexibilität und strategische Entscheidungsfindung viele Türen öffnen wird. Durch die Nutzung verschiedener Datenquellen, die alle ihre eigene Sprache sprechen, und deren Zusammenführung - speziell für die Aufgaben im Steuerwesen - können Steuerfachleute ihr wahres Potenzial ausschöpfen und somit den strategischen Beitrag zum Unternehmenserfolg sowie zum Wachstum steigern.