Eingangspost-Triage
E-Mails werden lokal pseudonymisiert, KI klassifiziert (Mandant, Behörde, Werbung), erkennt Fristen, erstellt Antwortentwürfe für Routinefälle.
Effekt: Sekretariatsentlastung um 30–50%, Fristen rutschen seltener durch.
Mandantenkorrespondenz, Belegbearbeitung, fachliche Recherche. Pseudonymisierung, AVV mit Auftragsverarbeiter und Workflows, die §57 StBerG einhalten.
Mitarbeiter kopieren Mandanten-E-Mails oder Bilanzauszüge in ChatGPT. Die Daten landen bei OpenAI in den USA — klarer Verstoß gegen die berufliche Verschwiegenheit nach §57 StBerG plus DSGVO-Datenpanne.
Pro Mitarbeiter und Tag 30–60 Minuten für E-Mail-Sichtung und Triage. KI kann das, aber Standard-Tools sehen Mandantendaten — und das geht berufsrechtlich nicht.
Viele KI-Tools sind nicht DATEV-tauglich, also bleibt der Mehrwert auf einer Insel. Wir bauen Brücken: KI-Vorverarbeitung, strukturierter Datenfluss nach DATEV, ohne dass die KI in DATEV eingreift.
E-Mails werden lokal pseudonymisiert, KI klassifiziert (Mandant, Behörde, Werbung), erkennt Fristen, erstellt Antwortentwürfe für Routinefälle.
Effekt: Sekretariatsentlastung um 30–50%, Fristen rutschen seltener durch.
Beleg-Bilder werden gescannt, KI extrahiert Beträge, USt., Konten-Vorschlag — Output wandert strukturiert in DATEV-Buchungsstapel. Steuerfachangestellte:r prüft und bucht.
Effekt: Erfassungszeit pro Beleg von 90 auf 25 Sekunden.
Standardanfragen (Belegabfragen, Erinnerungen, Statusupdates) werden automatisch entworfen, Berater:in gibt frei. Audit-Log für jeden Versand.
Effekt: Reaktionszeit auf Routineanfragen halbiert.
Steuerrecht, Rechtsprechung, Verwaltungsanweisungen werden über Anbindung an juris/Stollfuß strukturiert recherchiert — ohne Mandantendaten ins Modell zu speisen.
Effekt: Erste Skizze in 10 Min. statt 45–60.
| Bereich | Standard-ChatGPT | Was nicht geht | Unsere Architektur |
|---|---|---|---|
| Mandanten-Korrespondenz | ChatGPT verarbeitet Texte, sendet sie an US-Server. | Bricht §57 StBerG. Risiko der Berufsrechtsbeschwerde. | Pseudonymisierung + Azure OpenAI EU. Mandanten-Identität verlässt die Kanzlei nicht. |
| DATEV-Anbindung | Keine direkte Integration mit Standard-KI-Tools. | Doppelerfassung in KI-Tool und DATEV. Kein Mehrwert. | Strukturierte Pipeline: KI bereitet vor, DATEV-API übernimmt strukturierte Daten. |
| Berufsrechtliche Konformität | Standard-AVV mit OpenAI deckt StBerG-Verschwiegenheit nicht. | AVV-Verstoß bei Mandanten-Kontaktdaten. | AVV mit Auftragsverarbeiter, der berufsrechtsanaloge Verschwiegenheit zusichert. |
| Audit für StB-Kammer-Prüfung | Keine Logs, keine nachvollziehbaren Workflows. | Im Prüfungsfall keine Transparenz. | Vollständiges Audit-Log + dokumentierte TOMs für die Kammer. |
Beispielrechnung für eine Steuerkanzlei mit 3 Berufsträger:innen, 8 Steuerfachangestellten.
Konservative Schätzung. Tatsächliche Werte hängen von Mandantenmix und Prozessen ab — wir rechnen Ihren Fall im Erstgespräch durch.
Drei Stufen — wir richten uns nach Ihrem Reifegrad und Mandanten-Mix.
Workshop
Halbtags. Use-Cases priorisieren, §57-Risiken adressieren, Maßnahmenplan.
Pilot
4–6 Wochen. Ein Use-Case (Triage oder Belegerfassung), DATEV-Anbindung, Schulung.
Roll-out
Weitere Use-Cases, AVV-Bündel, Schulungs-Kit für neue Mitarbeiter.
Direkte Belege, dass Compliance-Software bei uns produktiv läuft – nicht nur in PowerPoint.
„Dank LiteLog konnten wir nachweisen, dass wir zur richtigen Zeit am richtigen Ort waren und unsere Pflicht erfüllt haben. Ohne diesen Nachweis hätten wir 30.000 € Schadenersatz zahlen müssen."
„Das gesamte Programm ist sehr übersichtlich und benutzerfreundlich. Anliegen und Fragen werden zügig und unkompliziert geklärt. Ich kann es nur weiterempfehlen."
Recherche zu Steuerrecht und Rechtsprechung problemlos, sofern keine Mandantendaten eingegeben werden. Mandantenkorrespondenz und Belegbearbeitung nur über Azure OpenAI (EU-Region) mit AVV oder mit konsequenter Pseudonymisierung. Standard-ChatGPT mit Mandantendaten verstößt gegen die berufsrechtliche Verschwiegenheitspflicht.
Direkte Anbindungen über offizielle DATEV-APIs sind möglich (Belegbilder, Buchungsstapel). Häufiger ist eine Schnittstellen-Architektur: KI verarbeitet Belegbilder oder strukturiert Korrespondenz vor, das Ergebnis fließt strukturiert nach DATEV — pseudonymisiert, ohne dass die KI in DATEV selbst eingreift.
Erfahrungsgemäß: Eingangspost-Klassifikation und Mandanten-Routine-Korrespondenz. Beides ist datenschutztechnisch handhabbar und spart pro Mitarbeiter mehrere Stunden pro Woche. Steuerlich-fachliche Recherche ist ein guter zweiter Use-Case.
Es gibt bisher keine kammerseitig verbindlichen technischen Vorgaben für KI-Einsatz. Die berufsrechtlichen Grundsätze (Verschwiegenheit, Sorgfalt, Eigenverantwortung) gelten unverändert — wir helfen, Ihre Architektur so zu dokumentieren, dass sie auch zukünftigen Vorgaben standhält.
Wir schreiben die Datenschutzfolgenabschätzung gemeinsam mit dem DSB, liefern AVV-Vorlagen und technisch-organisatorische Maßnahmen. Falls Sie keinen externen DSB haben, vermitteln wir.