Über die Technologiemodernisierung hinaus: Das Steuerdatenmanagement benötigt ebenfalls Upgrades
Könnte Technologiemodernisierung in 2026 einer Datenmodernisierung weichen? Das ist eine interessante Frage – eigentlich ist es eher ein Gedankenexperiment.
Steuerverantwortliche, die das Konzept der Datenmodernisierung durchdenken und konkrete Schritte zum Stärken dieser Fähigkeit unternehmen, werden besser aufgestellt sein, um ihre Steuertechnologie-Stacks im kommenden Jahr zu optimieren.
Zweifellos besteht in vielen Unternehmen weiterhin ein dringender Bedarf an Technologiemodernisierung: Legacy-Systeme müssen ersetzt werden, die Cloud-Migration muss vorangebracht und Systemintegrationen müssen automatisierter werden. Doch mit dem Fortschritt dieser und anderer Formen der Technologiemodernisierung ist es sinnvoll, dass Unternehmensleiter ihre Aufmerksamkeit der Datenmodernisierung zuwenden. In einem Bericht von KPMG wird diese Modernisierungsmaßnahme als Nutzung von Berichten, Dashboards, Analysen und Algorithmen („Datenprodukten“) beschrieben, um „den Wert der Daten zu erschließen“, indem sie „in praktische Informationen umgewandelt werden, die wertvolle Einblicke zur Unterstützung besserer Entscheidungsfindung liefern können“.
Der Bedarf an Datenmodernisierung ist allgegenwärtig, wie der zentrale Punkt des Berichts verdeutlicht: „Trotz Investitionen in Millionenhöhe versagen Unternehmen dennoch dabei, die erwarteten Ergebnisse und Erträge aus diesen Datenprodukten zu erzielen.“ Tatsächlich geben 92 Prozent der Führungskräfte an, dass gut konzipierte Datenprodukte von entscheidender Bedeutung für den Erfolg ihres Unternehmens sind. Aber nur 35 Prozent sagen, dass sie umfassenden Wert aus ihren Datenproduktinitiativen erzielt haben.“
Das fünfstufige Framework für Datenmodernisierung von KPMG sieht die Schaffung einer klaren Strategie für Daten, KI und Analyse (DAAI) vor, mit geschäftlicher Verantwortlichkeit, Messung des ROI entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette und das Abschaffen von Datensilos bei gleichzeitiger Ausrichtung der Dateninfrastruktur-Initiative auf die Unterstützung der Geschäftsziele vor. Außerdem wird der Aufbau einer KI-fähigen Infrastruktur und die Modernisierung von Governance-Modellen betont.
Ja, das ist eine Geschäfts-/IT-Strategie auf hohem Niveau, aber sie ist auch relevant für das Steuerdatenmanagement. In dem Bericht werden vier Fragen gestellt, die sich leicht auf Aktivitäten bei Governance und Management von Steuerdaten übertragen lassen:
- Können Sie kontinuierlich Wert aus (Steuer-)Daten generieren und realisierte Vorteile nachverfolgen?
- Erfordert Ihr (Steuer-)Betriebsmodell eine angemessene Rechenschaftspflicht für Datenqualität, Compliance und Nutzung?
- Verfügen Sie über ein skalierbares Programm für (Steuer-)Datenqualität, Governance und Zertifizierung?
- Können Sie Ihre (Steuer-) Daten einer künstlichen Intelligenz anvertrauen, um entscheidende (steuerliche und) geschäftliche Probleme zu lösen?
Wenn Sie auf eine oder mehrere dieser Fragen mit „Nein“ antworten, ist es sinnvoll, Korrekturmaßnahmen in Betracht zu ziehen, wie zum Beispiel:
- Für die Integration von Kunden-, Lieferanten-, Produkt- und Transaktionssystemen eintreten, um eine umfassende Steuer-Compliance und eine korrekte Steuerberichterstattung zu ermöglichen
- Verantwortung für die Genauigkeit, Vollständigkeit und Governance von Steuerdaten übernehmen, anstatt sie als Angelegenheit der IT zu behandeln
- Sicherstellen, dass die zugrundeliegenden Stammdaten den Standards der Steuergruppe für Produktklassifizierungen, Steuerpflichtcodes, Kundendatenelemente und Nexus-Bestimmungen und anderen Attributen entsprechen.
Im Zuge der fortschreitenden Modernisierung der Technologie im Jahr 2026 sollten sich Führungskräfte für Steuern, IT und Finanzen Gedanken machen und herausfinden, wie sie gleichzeitig ihre Datenstrategien verbessern können.
