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

Project: Funded researchFederal / regional / local authorities

Project Details

Description

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.
StatusActive
Effective start/end date01.03.202431.12.2025

Collaborative partners

  • Johannes Kepler University Linz (lead)
  • Fachhochschule Oberösterreich, Campus Steyr, Fakultät für Wirtschaft und Management (Project partner)
  • DATEV eG, PO Steuern und Beratung (Project partner)

Fields of science

  • 102028 Knowledge engineering
  • 102016 IT security
  • 102027 Web engineering
  • 503008 E-learning
  • 102 Computer Sciences
  • 502058 Digital transformation
  • 509026 Digitalisation research
  • 502050 Business informatics
  • 102030 Semantic technologies
  • 102033 Data mining
  • 102010 Database systems
  • 102035 Data science
  • 102015 Information systems
  • 102025 Distributed systems

JKU Focus areas

  • Digital Transformation