Mehrwertsteuersenkung: Was ist in IT-Systemen zu beachten?

Montag, 15.6.2020

Im Rahmen des Corona-Hilfspakets soll für einen temporären Zeitraum bis Ende des Jahres die Mehrwertsteuer von 19 auf 16 Prozent, sowie von 7 auf 5 Prozent gesenkt werden. Eine Maßnahme, die gedacht ist, um die Wirtschaft anzukurbeln, stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen.

Die letzte große Änderung der Mehrwertsteuer ist schon 13 Jahre her und nicht jedes IT-System ist so flexibel gebaut, dass der Mehrwertsteuersatz an allen relevanten Stellen einfach und schnell geändert werden kann.

An welchen Stellen muss jetzt geprüft werden, wie sich die geplante Mehrwertsteuer-Änderung auf das System auswirken wird? Was ist zu beachten?

im quellcode suchen

Magische Konstanten im Quellcode sind die offensichtlichste Form von Anpassungsbedarf. Sie zu finden, ist im Idealfall mit einer Volltextsuche möglich. Die Vollständigkeit lässt sich aber nicht ohne Weiteres sicherstellen. Moderne Suchwerkzeuge und Machine Learning können hier gegebenenfalls helfen, um auch relevante Code-Stellen zu finden, die nicht die offensichtlichen Stichwörter enthalten.

Jetzt, noch vor der Änderung, ist der Zeitpunkt, sich mit der prozessbezogenen Testautomatisierung auseinanderzusetzen, um Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende vor einer Änderung von Steuersätzen abzusichern. Sobald das Hilfspaket verabschiedet und somit beschlossen ist, werden die Änderungen vollzogen. Nur so ist es möglich, einen sinnvollen Vorher-Nachher-Vergleich fahren zu können.

Als Komplikation ist dabei zu erwarten, dass es bestehende Unit- oder Integrationstestfälle geben wird, die mit 19 %-Steuersätzen arbeiten oder diese implizit in Prüfungen voraussetzen, auch wenn eigentlich andere Aspekte bei den Tests im Vordergrund stehen. Magische Konstanten und Beispieldaten in Testfällen zu verwenden, ist gängige Praxis, um Testfälle möglichst isolieren zu können.
Folglich wird es viele Fehlalarme geben: Tests, die aufgrund der Änderung des Steuersatzes fehlschlagen, aber kein fachliches oder technisches Problem darstellen.

datenbanken durchforsten

Der zweite offensichtliche Ansatzpunkt bei der Anpassung der Mehrwertsteuer sind Datenbestände, beispielsweise Artikelstammdaten für einen Shop. Hier braucht es ebenfalls eine Migrationsstrategie beziehungsweise entsprechende Tests.

Relevante Datenbestände können aber auch außerhalb von Datenbanken existieren, die per SQL auffindbar und änderbar wären:

  • Systeme sind durch Konfigurationsdateien und Umgebungsvariablen parametrisiert, gegebenenfalls versteckt sich dort ein Steuersatz?
  • Shop-Systeme mit Endkundenkontakt werden Produkt- und Dienstleistungsangebote auch in Bannerwerbung und Bildern platzieren, die gegebenenfalls Brutto-Preisangaben enthalten.
  • Bilder dieser Art werden mittlerweile, anders als bei der letzten Änderung des Steuersatzes, auf größeren Seiten oder im Falle von Werbe-Plattformen wie Facebook durch global agierende Content Delivery Networks (CDN) verteilt und in Caches gehalten. Diese zu einem Stichtag zu finden und auszutauschen, dürfte anspruchsvoll werden.
  • Gleiches gilt für Systeme, die im Netz angebotene Produktdaten über Schnittstellen oder Web-Scraping erfassen, wie die Google-Produktsuche oder Vergleichsportale, und sich damit der Data Governance des eigenen Unternehmens entziehen.

Ein Sonderfall der Bild-Speicherung sind Dokumenten-Datenbanken beispielsweise aus dem Input-Management von Versicherungen oder Großunternehmen. Die hier eingesetzten Machine-Learning-Verfahren werden auf Vergangenheitsdaten trainiert und sind mit einiger Sicherheit beim Lernen den Weg des geringsten Widerstands gegangen (und sie schummeln, falls es möglich ist).

Das bedeutet, dass beispielsweise Dokumente, auf denen der Text „19 %“ auftaucht mit einiger Sicherheit als Rechnung zu klassifizieren sind. Die „19 %“-Regel steht aber gegebenenfalls in keinem Quellcode, sondern ist in den Kantengewichten der erlernten neuronalen Netze verborgen. Diese lassen sich nicht korrigieren, sondern nur mit komplett realistischen Dokumenten neu anlernen, sobald es welche gibt (oder welche selbst hergestellt wurden). Mit diesen Folgen ist zu rechnen:

  • Nach dem Stichtag werden Dokumenten-Klassifikationssysteme, die Angebote und Rechnungen bearbeiten, für einige Zeit eine schlechte Performance haben. Der Sachbearbeiter-Aufwand für Korrekturen wird steigen.
  • Es wird in einigen Unternehmen zwingend einen Mischbetrieb mit beiden Steuersätzen geben: Beispielsweise werden Versicherungen auch nach dem Stichtag noch längere Zeit Rechnungen mit altem Steuersatz als Belege für in der Vergangenheit entstandene Kosten oder für den Wert von versicherten Gegenständen im Hausrat erhalten, die erst in drei Jahren zu Bruch gehen.

mit unterschiedlichen Mehrwertsteuer-sätzen jonglieren

Der Mischbetrieb wird an solchen Stellen besonders interessant, an denen sich kaufmännische Berechnungen über den Stichtag und längere Zeiträume hinweg erstrecken: Liquiditätsplanung, langlaufende Liefer- und Dienstleistungsverträge oder eine Warensteuerung im Sinne eines Open-to-Buy (OTB), die von Plan-Umsätzen ausgeht. Hier wird es Fälle geben, in denen der Steuersatz flexibel genug änderbar ist, diese Läufe aber implizit annehmen, dass er sich für den betrachteten Zeitraum nicht verändert:

  • Alle kaufmännischen Batch-Abläufe, die Planzahlen für Zeiträume erzeugen, sind zu prüfen.
  • Alle interaktiven kaufmännischen Prozesse sind zu prüfen. Für mit BPMN Engines wie Camunda erstellte Prozesse können automatische Datenflussanalysen helfen zu erkennen, wo etwas von den relevanten Prozessvariablen abhängt.
  • Der Ansatz des Enterprise Decision Management (EDM) erscheint jetzt passend: Entscheidungen verdienen, ebenso wie Daten und Prozesse, die Aufmerksamkeit der IT-Architekten und angemessene Werkzeuge.

was ist noch zu beachten?

Ähnliche Überlegungen wie beim Blick in die Zukunft gelten auch für den Blick in die Vergangenheit: Nicht nur Datenbank-Tabellen, sondern auch ETL-Skripte, ETL-Konfigurationen oder Feature-Engineering-Pipelines der Data-Science-Abteilung könnten die magische Konstante enthalten oder implizieren.

Oft wird dies auch auf der Berichtsebene eines Data Warehouse (DWH) der Fall sein, beispielsweise in einem Business-Objects-Bericht oder SAS-Bericht, der entsprechende Berechnungen inklusive Konstanten (fahrlässigerweise) selbst enthält.

Als besonders kritisch sind monatliche Abrechnungsläufe einzuschätzen, die sich mit dem Stichtag überschneiden (beispielsweise eine Mobilfunkrechnung, Gas- oder Stromrechnungen und Mietzahlungen etc.).

Ebenfalls kritisch sind DWH-Umgebungen, die stark auf ein Self Service Business Intelligence setzen: Hier ist viel eher damit zu rechnen, dass Nutzer Berichte verwenden, die den Ansprüchen an Wartungsfreundlichkeit nicht genügen, aber dennoch eine wichtige Rolle spielen.

an die zukunft denken

Probeläufe der Umstellung sollten trotz des kurzen Zeitraums, in dem die Umstellung erfolgen muss, eingeplant werden, um ein sinnvolles Niveau von Sicherheit zu erreichen. Es sollte jetzt sichergestellt werden, dass es eine Integrationstest-Umgebung gibt, mit der Probeläufe möglich sind. Mit modernen Cloud-Technologien ist das in den letzten Jahren deutlich einfacher und kostengünstiger geworden. Unter Umständen ist jetzt der passende Zeitpunkt für einen Wechsel in die Cloud.

Bevor die ersten Änderungen an magischen Konstanten aller Art erfolgen, lohnt es sich, auch an die Auditierung der Ergebnisse zu denken: Ist für jeden Eintrag in einem Datenbankfeld oder einen Datei-Eintrag vom Typ "Brutto-Kennzahl" ex post erkennbar, mit welchem Steuersatz er erstellt wurde?

unterstützung vom experten

Bei der Vielzahl an Überlegungen, die bei der Anpassung der Mehrwertsteuer berücksichtigt werden müssen, verliert man schnell den Überblick. In unserer Checkliste haben wir 20 Fragen gesammelt, die Sie sich stellen sollten, um festzustellen, wo in Ihrem System Änderungen notwendig sind.
Sollten Sie Hilfe bei der Planung, Umsetzung oder Optimierung Ihrer Maßnahmen brauchen, unterstützen wir Sie gerne.
Wir haben Erfahrung in technologieübergreifenden IT-Projekten und wissen, worauf es ankommt, um gewachsene IT-Architekturen in moderne, flexible Systeme zu überführen, die in Zukunft flexibel auf äußere Einflussfaktoren reagieren können.

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Dr. Frank Köhne

Dr. Frank Köhne

Dr. Frank Köhne ist Beratender Manager bei viadee IT-Unternehmensberatung und Co-Leiter des F&E-Bereiches Data Science mit dem Schwerpunkt KI. Er engagiert sich in Hochschulkooperationen und im Programm-Komitee für den NAVIGATE-Kongress. Seit 2023 ist er Koordinator des BMBF-geförderten Konsortiums Change.WorkAROUND und forscht rund um Prozessevolution, Wandlungsfähigkeit und Process Mining Methoden.

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