Large Language Models im Umsatzsteuerrecht: Eine vergleichende Analyse von Finetuning & Embeddings bei der Ergebnisgenerierung

Kurzbeschreibung: Die Generative Künstliche Intelligenz (KI) hat einen großen Einfluss auf das Steuerrecht und die Steuerberatung. Sowohl Finanzbehörden als auch Steuerberatungsunternehmen nutzen Datenanalyse und Generative KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), um effizientere Steuerberatungsdienstleistungen anzubieten. Obwohl LLMs vielversprechend sind, gibt es noch unbeantwortete Fragen zur Trainingsphase und zur Genauigkeit bei komplexen Steuerfragen. Im Rahmen dieses Forschungvorhabens werden die Fähigkeiten von LLMs bei der Anwendung des österreichischen und deutschen Umsatzsteuerrechts untersucht. Dabei wird die Leistung von LLMs mit Embeddings und Finetuning verglichen, um festzustellen, welcher Ansatz bessere Ergebnisse liefert. Die Forschungsergebnisse könnten die Steuerberatungsbranche und die KI-Governance erheblich beeinflussen, indem sie effizientere Beratungs- und Weiterbildungsleistungen ermöglichen. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse auf LLMs in anderen Rechtsbereichen und Ländern übertragen werden, da das harmonisierte Umsatzsteuerrecht untersucht wird. DATEV ist ein Praxispartner und bietet fachliches und technisches Know-how.

Projektteam: Christoph Schütz - Project Lead (DKE)
Marina Luketina - Project Lead