LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Steuerexperte warnt vor tiefen Eingriffen in die Privatsphäre, wenn HMRC Künstliche Intelligenz ohne harte Leitplanken nutzt. Chris Wales fordert einen unabhängigen Audit der KI-Nutzung, offene Bewertungslogiken und eine wirksame Möglichkeit für Steuerpflichtige, Entscheidungen anzufechten. Im Fokus stehen vor allem potenziell missbrauchsanfällige Auswertungen von Zahlungs- und Transaktionsdaten. HMRC verweist dagegen auf gesetzliche Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben sowie darauf, dass KI menschliche Aufsicht nicht ersetzt.
Die Diskussion um KI im Steuerwesen bekommt in Großbritannien eine neue Schärfe: Während HMRC bereits heute auf algorithmische Verfahren setzt, wächst der Druck, diese Systeme stärker zu begrenzen und nachvollziehbar zu machen. Chris Wales, ehemaliges Mitglied des Economic Advisory Council des britischen Finanzministeriums, warnt davor, dass Behörden bei der Auswertung „vast amounts of information“ aus dem privaten Leben sehr viel schneller sehr weitreichende Profile erstellen können. Sein Kernargument ist weniger die Frage, ob KI grundsätzlich „besser“ ist als menschliche Prüfung, sondern wie leicht sich die technologische Reichweite ohne wirksame Kontrolle in Richtung unbeabsichtigter oder missbräuchlicher Eingriffe verschieben kann.
Technisch betrachtet liegt das Risiko dort, wo Modelle nicht nur auf abstrahierten Meldedaten basieren, sondern auf Transaktions- und Zahlungsinformationen wie Kreditkartendaten. Wales beschreibt, dass solche Datensätze in vielen Systemen eine nahezu lückenlose Rekonstruktion von Ausgabeverhalten ermöglichen können: nicht nur „dass“ jemand Geld ausgibt, sondern „wo“ und „wofür“ – etwa Hotel- oder Klinikaufenthalte oder auch kleinere Konsumausgaben. Genau diese Detailtiefe ist aus Datenschutzsicht entscheidend, denn je granularer die Signale sind, desto eher lassen sich auch sensible Muster ableiten, selbst wenn einzelne Merkmale für sich genommen nicht zwingend personenbezogen wirken. Für Unternehmen und Behörden ist das auch ein praktisches Compliance-Problem: Datenminimierung und Zugriffskontrolle müssen dann auf einer sehr technischen Ebene durchgesetzt werden, etwa über Rollenmodelle, Protokollierung und klare Zweckbindung.
Wales fordert deshalb einen unabhängigen Audit der KI-Nutzung bei HMRC sowie Schutzmaßnahmen, die eine externe Prüfung ermöglichen. Besonders betont er, dass die Algorithmen „open to outside scrutiny“ sein sollen und Steuerpflichtige die Auswahl für einen Audit herausfordern können. Das ist für die Umsetzung mehr als ein organisatorischer Wunsch: Wenn ein System Personen faktisch „selektiert“, braucht es nachweisbare Kriterien und eine nachvollziehbare Kette von Datenquellen bis zur Entscheidung. Gerade in datengetriebenen Scoring- oder Priorisierungsprozessen sind Transparenzanforderungen oft schwierig, weil Modelle intern komplexe Gewichtungen ansetzen können. Deshalb wird in der Praxis häufig nach Formen der Prüfbarkeit gesucht, etwa durch dokumentierte Modellversionen, nachvollziehbare Eingangsmerkmale und Testprotokolle für Verzerrungen. Wales’ Forderung zielt aber ausdrücklich auf die Möglichkeit, sich gegen eine potenziell belastende Auswahl zu wehren – nicht nur auf allgemeine Informationspflichten.
Als zusätzliches Risiko nennt Wales, dass in anderen Ländern sogenannte „punishment audits“ gegen Menschen eingesetzt worden seien, die sich politisch oder gesellschaftlich „out of line“ verhalten hätten. Er formuliert dabei keine konkrete Darstellung einer bereits abgeschlossenen rechtskräftigen Sanktion im Vereinigten Königreich, sondern beschreibt als Warnbild, dass Auswahlmechanismen in solchen Systemen in eine Richtung kippen könnten, in der Steuerprüfungen zu Druckmitteln werden. Auch bei seiner Aussage zu Risiken wie Entführung und Erpressung folgt der Ton einer Befürchtung: intime Details zu Ausgabenaktivitäten könnten missbraucht werden, wenn sie in die falschen Hände geraten. Aus Sicht des Regulierungs- und Sicherheitsdesigns verweist das auf eine klassische Dreiecksbeziehung zwischen Datenzugriff, Modellbetrieb und Missbrauchsresistenz: Selbst wenn ein Modell „korrekt“ arbeitet, bleibt die Sicherheitslage relevant, solange Daten oder abgeleitete Profile unzureichend geschützt sind.
HMRC weist die Kritik in einer Stellungnahme zurück und betont, dass die Befugnisse zur Datenerhebung durch das Parlament geregelt seien und strengen rechtlichen Sicherungen, Aufsicht sowie Datenschutzgesetzen unterliegen. Zudem heißt es, KI unterstütze nur bestimmte Prozesse, ersetze aber keine menschliche Entscheidungsfindung und Aufsicht. Für die Einordnung ist das wichtig, weil es den rechtlichen Rahmen adressiert, in dem KI-Anwendungen typischerweise betrieben werden: Wenn KI Teil eines „assistierenden“ Workflows ist, verschiebt sich der Fokus in Richtung Governance. Dann wird die Frage zentral, wie Entscheidungen dokumentiert, von Menschen freigegeben und im Fehlerfall korrigiert werden, etwa durch klare Eskalationsregeln, Audit-Trails und Schulung der prüfenden Teams.
Wales’ Skepsis speist sich zugleich aus einem breiteren Muster, das in der Steuer- und Behördendigitalisierung seit Jahren sichtbar ist: Digitalere Systeme versprechen Effizienz, erhöhen aber den Grad der Automatisierbarkeit. Sobald Behörden Künstliche Intelligenz in Selektions- oder Priorisierungslogiken integrieren, entsteht ein zusätzlicher „Hebel“ zwischen Datenzugriff und Konsequenzen für Individuen. Genau deshalb passt die Forderung nach unabhängigen Audits und gerichtlicher Durchsetzbarkeit in die Debatte über IT-Sicherheit und rechtsstaatliche Kontrolle: Für Unternehmen wird das indirekt relevant, weil auch Steuerprüfungen von KI-gestützten Ansätzen beeinflusst werden können, etwa wenn Auswertungen auf Transaktionsketten oder Unternehmens- und Mitarbeiterdaten treffen. Für die nächsten Monate dürfte weniger die generelle Frage „KI ja oder nein“ im Mittelpunkt stehen, sondern die konkrete Ausgestaltung: Wie wird Prüfbarkeit technisch hergestellt, wie werden Risiken minimiert, und wie schnell können Betroffene Entscheidungen effektiv anfechten?
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