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Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz sind längst auch in der Steuerverwaltung angekommen. Mit der Einführung des Gesetzes zur Modernisierung des Besteuerungsverfahrens und der fortschreitenden Implementierung von Risikomanagementsystemen verändert sich der Steuervollzug grundlegend. Doch wie verhält sich diese Entwicklung zur Rechtsstaatlichkeit, zur Transparenz staatlicher Entscheidungen und zum Schutz persönlicher Daten?

Die vorliegende Untersuchung beleuchtet die Auswirkungen der Automatisierung auf das Besteuerungsverfahren und setzt sich kritisch mit den neuen rechtlichen Rahmenbedingungen auseinander. Ein besonderer Fokus liegt auf den verfassungsrechtlichen und unionsrechtlichen Anforderungen an Transparenz und Kontrollierbarkeit der eingesetzten Systeme. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hat hierbei weitreichende Konsequenzen für die Verarbeitung steuerlicher Daten und die Gestaltung automatisierter Entscheidungsprozesse.

In mehreren Kapiteln werden die Grundlagen der Automatisierung im Steuerrecht, die Funktionsweise von Risikomanagementsystemen sowie die damit verbundenen Potenziale und Risiken analysiert. Dabei zeigt sich, dass der zunehmende Einsatz digitaler Verfahren nicht nur Effizienzgewinne bringt, sondern auch grundlegende Fragen der Rechtssicherheit und der informationellen Selbstbestimmung aufwirft. Wie können betroffene Steuerpflichtige ihre Rechte wahren, wenn algorithmische Systeme weitgehend intransparent arbeiten? Welche Kontrollmechanismen müssen geschaffen werden, um den Grundsatz der Gesetzmäßigkeit der Verwaltung zu gewährleisten?

Neben der theoretischen und rechtlichen Analyse bietet die Arbeit auch einen Blick auf die praktische Umsetzung der digitalen Steuerveranlagung. Dabei wird herausgearbeitet, in welchen Bereichen Handlungsbedarf besteht und welche Anpassungen notwendig sind, um eine verfassungskonforme und datenschutzgerechte Steuerverwaltung zu gewährleisten.…

Schlagworte

Fiskalisches Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung, DSGVO, Theoriegeleitete Systeme, Selbstlernende Systeme, Strukturelles Vollzugsdefizit, Institutionalisierte Kontrolle, Automatisierter Steuervollzug, Verwaltungshandeln im Verborgenen, KI, Digitalisierung, Digitale Steuerveranlagung

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