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Predictive Analytics in der Steuerberatung

Kein Mensch kann in die Zukunft schauen, doch es gibt Methoden, mit deren Hilfe man aus den Daten der Vergangenheit Vorhersagen über zukünftige Trends und Entwicklungen treffen kann.

Stefan Nowak
Head of Innovations- & Product Management
22
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10
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2019

Bei predictive Analytics geht es genau darum: Mit Hilfe von Datenmodellen werden Voraussagen darüber getroffen, wie sich etwas in Zukunft entwickelt. Besonders Unternehmen wollen im immer komplexeren wirtschaftlichen Umfeld Zusammenhänge früh erkennen, um bessere Entscheidungen für die Zukunft zu treffen und sich so möglichst einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Doch was bedeutet predictive Analytics? Wieso ist es auch für Steuerberater interessant? Welche Kompetenzen oder Tools werden dafür benötigt?

Was bedeutet predictive Analytics?

Bei predictive Analytics werden bestehende Daten genutzt, um daraus Vorhersagen abzuleiten. Dazu wird in der Regel ein mathematisches Modell erstellt, das prädiktive Aussagen aus den aktuellen Daten generiert. Im Windschatten des Siegeszuges von Big Data und Machine Learning, hat auch predictive Analytics in den vergangenen Jahren kontinuierlich an Aufmerksamkeit und Bedeutung gewonnen.
Predictive Analytics beginnt in der Regel mit einem Geschäftsziel: Daten sollen beispielsweise helfen, Kosten zu senken, Bestände zu optimieren, Zeit oder Material zu sparen. Dazu werden Daten, Analysen, Statistiken, und häufig Machine-Learning-Techniken verwendet. So lassen sich beispielsweise die möglichen Folgen verschiedener Szenarien durchspielen und schließlich das beste Szenario auswählen.
Machine-Learning-Techniken helfen, Muster in den eingespeisten Daten zu erkennen und Modelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Die oft sehr großen Datenmengen fließen in die Modelle ein, um handlungsrelevante Ergebnisse zu erhalten. Energiekonzerne nutzen predictive Analytics beispielsweise um den Stromverbrauch vorherzusagen, Finanzdienstleister um Kreditrisiken einzuschätzen.

Wieso ist predictive Analytics in der Steuerberatung interessant?

Im Steuerbereich ist das Thema aus zwei Perspektiven interessant. Machine-Learning und KI helfen insbesondere bei der Mustererkennung – so können Abweichungen automatisch erkannt werden, was auf Seiten der Finanzverwaltung interessant ist und beispielsweise auch beim Zoll eingesetzt wird. (Mehr zum Thema KI in der Steuerberatung.)
Für Steuerkanzleien kann das Feld aber ebenfalls interessant sein, weil Mandanten sich zunehmend ganzheitliche Beratung wünschen. Unternehmen nutzen predictive Analytics um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen: Der Wettbewerbsvorteil des Steuerberaters gegenüber seinen Kollegen könnte darin liegen, genau diese vorausschauende Beratung mit anzubieten.
Zumindest, wenn es um die Finanzen der Mandanten geht, hat der betreuende Steuerberater einen guten Einblick und kann anhand gesammelter Daten und Erfahrungswerte Empfehlungen aussprechen. So können kommende finanzielle Engpässe ausgemacht und vermieden werden.
„Der Steuerberater bucht in den meisten Fällen aus steuerlichen Gründen. Er will seine Umsatzsteuervoranmeldung machen und er will am Jahresende seinen Jahresabschluss erstellen. Der Unternehmer denkt aber, er habe den Steuerberater an seiner Seite, der ihn schon informieren würde, sollte etwas nicht stimmen. Er hat eine völlig andere Erwartungshaltung“, erklärt Marcus Linnepe, der 25 Jahre lang Unternehmen bei der Sanierung unterstützt hat.

Welche Fähigkeiten brauchen Kanzleimitarbeiter für predictive Analytics?

Der große Vorteil ist, dass die Technik heute auf einem Stand ist, dass sie die Vorarbeit leisten kann und Menschen nur noch die Ergebnisse deuten müssen. Die Software etwa, die Linnepe aus seinen Erfahrungen mit insolventen Unternehmen heraus ins Leben rief, soll Kanzleien dabei unterstützen, ihre Mandanten zu beraten. Mit der neuen Lösung Haufe Better Business ist es möglich, Unternehmenszahlen mit Benchmarks zu vergleichen, Schwachstellen auszumachen und frühzeitig Warnungen oder Optimierungstipps auszusprechen.
Meistens bringen die Kanzleimitarbeiter bereits eine gewisse Zahlenaffinität und ein Verständnis für Unternehmenskennzahlen mit. Der Steuerberater hat so auch unabhängig von Jahresabschluss und Umsatzsteuervoranmeldung einen Blick auf die Zahlen und kann Empfehlungen aussprechen, ohne selbst mathematische Modelle erstellen zu müssen.
„Je größer unsere Datenbestände werden, desto früher können wir erkennen, was in welcher Branche passiert und wo sich ein Trend entwickelt“, erklärt Linnepe. „Auf der anderen Seite soll die Software irgendwann auch im einzelnen Unternehmen Muster erkennen daraus lernen und Zukunftsanalysen geben können. An dieser echten KI arbeiten wir. Predictive sind wir aber auch heute schon, nämlich auf der Basis von Algorithmen.“

Produkt - Vertrieb
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