JUVE Steuermarkt: Sie bauen die Einheit Data Analytics im BZSt auf. Was sind die Aufgaben des Teams?
Maximilian Reischl: Die Data & Analytics Unit wurde Anfang 2024 gegründet und setzt auf Arbeiten auf, die mit der Umsetzung der DAC6-Richtlinie, der Meldepflicht für grenzüberschreitende Steuergestaltungen, begonnen wurden. Damals hat man mit dem Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz im BZSt gestartet. Die Einheit hat die Aufgabe, die Fachbereiche bei der Auswertung ihrer Daten durch analytische Methoden und den Einsatz von KI zu unterstützen. Wir helfen, Texte auf Informationen zu durchsuchen, Informationen zu verknüpfen oder risikobasiert Fälle zur Bearbeitung auszusteuern. Das BZSt bekommt immer mehr Aufgaben, bei denen teils mehrere Milliarden Datensätze pro Jahr verarbeitet werden müssen. Um Erkenntnisse aus den Datenmengen erfassen zu können, muss sich der Mensch von der Maschine unterstützen lassen. Viele Abteilungen haben bereits Personen mit hoher Kompetenz im Bereich Datenanalyse. Hier ist das Ziel, dieses Wissen anzureichern und in die Breite zu bringen.
Data Analytics ist in der Zentralabteilung des BZSt angesiedelt. Arbeiten Sie allen anderen Abteilungen zu oder liegt der Schwerpunkt auf einem Bereich, etwa der Bundesbetriebsprüfung?
Die Einheit ist bewusst zentral aufgestellt, weil wir im BZSt die Erfahrung gemacht haben, dass Expertinnen und Experten vom Austausch untereinander profitieren und wir übergreifende Synergien eher erzielen können. Unser Auftrag ist es, alle Abteilungen zu unterstützen. Aktuell liegt der Schwerpunkt tatsächlich auf der Bundesbetriebsprüfung.
Wie groß ist Ihr Team derzeit? Gibt es eine personelle Zielmarke, die das BZSt anstrebt?
Derzeit sind wir sieben Personen im Team, davon ein Jurist, ein Informatiker, ein Wirtschaftsinformatiker und vier Diplom-Finanzwirte. Wir freuen uns, dass wir ab Februar 2025 vier Data Scientists dazu bekommen und suchen aktuell auch noch Datenanalysten. Damit sind wir, denke ich, erstmal gut gerüstet. Die Personalisierung ist aufgrund der Rahmenbedingungen im öffentlichen Dienst und dem Konkurrenzkampf um IT-Spezialisten anspruchsvoll. Ein weiterer Ausbau hängt sicherlich auch davon ab, ob wir mit unserer Arbeit erfolgreich sind.
Arbeiten Sie mit extern entwickelten neuronalen Netzen, etwa ChatGPT oder Copilot, oder geht das BZSt selbst in die Entwicklung?
Sie sprechen zwei wichtige Themen an. Zunächst kann es nicht unser Ziel sein, alles selbst und von null auf zu entwickeln. Es gibt im Bund und bei unserem IT-Dienstleister ITZBund viele Projekte und Proofs of Concept, die mit generativer KI experimentieren. Häufig geht es darum, Funktionen, wie wir sie von ChatGPT kennen, den Beschäftigten der Verwaltung anzubieten. Unsere Aufgabe ist es, diese Entwicklungen im BZSt nutzbar zu machen und besondere Anforderungen des BZSt in die Entwicklung einzubringen. Das betrifft zum Beispiel § 30 der Abgabenordnung: das Steuergeheimnis. Da, wo unsere Anforderungen Anpassungen erfordern, werden wir tätig. Zudem stellen sich bei neuronalen Netzen noch ungeklärte Fragen zur Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit. Aktuell kommen neuronale Netze in Besteuerungsverfahren im BZSt nicht zum Einsatz.
Was ist Ihre Vorstellung, wo das BZSt im Jahr 2030 in Sachen Data Analytics steht?
Das hängt von vielen Variablen ab. Aber ich erwarte, dass wir bis dahin die Grundlagen gelegt haben, dass damit auf breiter Front Data Analytics in der Fallbearbeitung zum Einsatz kommen kann, also digitaler Dateneingang, hohe Datenverfügbarkeit und hohe Datenqualität. Das wird notwendig sein, angesichts absehbar steigender Datenmengen. Der Anstieg hängt auch mit dem Aufkommen von Transaktionsdaten, zum Beipiel bei der Umsatzsteuer, zusammen. Wünschen würde ich mir, dass wir im BZSt in einem Netzwerk mit ähnlichen Einheiten organisiert sind. Davon verspreche ich mir, dass gut funktionierende Entwicklungen behördenübergreifend genutzt werden können.
