Anwendungsgebiete künstlicher Intelligenz zur datengetriebenen Bestimmung von Verrechnungspreisen

Zusammenfassung

• Die Liefer- und Leistungsverrechnung zwischen verbundenen Unternehmen in einer Unternehmensgruppe (Konzern) müssen steuerlich dem sog. Fremdvergleichsgrundsatz genügen.
• Im Bereich der steuerlichen Verrechnungspreise können in Zukunft mittels neuer Methoden der künstlichen Intelligenz umfassende Fremdvergleichsanalysen durchgeführt werden.
• Im Rahmen des Beitrags werden Methoden der künstlichen Intelligenz (Random Forest Algorithmus) in einem Verrechnungspreiskontext vorgestellt und potenzielle Anwendungsbereiche für Zwecke der Fremdvergleichsanalyse aufgezeigt.

1 Steuerliche Verrechnungspreise und der Fremdvergleichsgrundsatz

Für steuerliche Zwecke muss gemäß § 1 Abs. 1 S. 1 Außensteuergesetz (AStG) die Liefer- und Leistungsverrechnung zwischen verbundenen Unternehmen in einer Unternehmensgruppe (Konzern) dem sog. Fremdvergleichsgrundsatz genügen. Der Fremdvergleichsgrundsatz (eng.: "arm’s length principle") bildet hierbei das Fundament der internationalen Steuerordnung und verknüpft verschiedene Wertschöpfungsstufen im Unternehmen über Ländergrenzen hinweg. Er fordert, dass die Verrechnungspreise innerhalb von Unternehmensgruppen so zu bestimmen sind, wie dies unter fremden Dritten (sog. Fremdvergleichspreise) der Fall wäre. Dieser Maßstab soll ein Gegengewicht zu dem fehlenden Interessensausgleichsmechanismus des Wettbewerbsmarktes in multinationalen Unternehmensgruppen bilden und Steuergestaltungen mittels Verrechnungspreisen eindämmen.

Um die Fremdüblichkeit gruppenintern verrechneter Preise (Verrechnungspreise) zu überprüfen, kommen in der Praxis häufig öffentlich zugängliche Datenbanken zum Einsatz.^[1] Im Rahmen von sog. Benchmarkanalysen werden Renditekennziffern eines betrachteten Gruppenunternehmens (z. B. Brutto- oder Nettomargen bei Vertriebsunternehmen oder Kostenaufschläge bei Produktionsunternehmen) mit Referenzwerten von unabhängigen Vergleichsunternehmen verglichen. Dieses Vorgehen entspricht methodisch dem sog. externen Fremdvergleich (Synonym äußerer Fremdvergleich) häufig im Rahmen der sog. Nettomargenmethode (eng.: "transactional net margin method – TNNM"). Hierbei wird regelmäßig aber nicht ein Fremdvergleichspreis, sondern eine Bandbreite an fremdvergleichskonformen Referenzwerten identifiziert.

Zur Überprüfung der Vergleichbarkeit der beobachteten Referenzwerte referenzieren sowohl die OECD-Verrechnungspreisleitlinien^[2] als auch das deutsche Außensteuergesetz auf sog. Vergleichbarkeitsfaktoren.^[3] So sollen insbesondere 1.) Merkmale und Besonderheiten der betreffenden Wirtschaftsgüter, 2.) ausgeübte Funktionen, übernommene Risiken sowie die eingesetzten Wirtschaftsgüter, 3.) vertragliche Bedingungen, 4.) wirtschaftliche Umstände im maßgeblichen Markt und 5.) Geschäftsstrategie bei der Auswahl der Referenzwerte Beachtung finden. Ggf. sind dann Einengungen dieser Bandbreiten zur Erhöhung der Vergleichbarkeit (z. B. durch die Interquartilsbandbreite) vorzunehmen, § 1 Abs. 3a S. 2 AStG.

In der Verrechnungspreispraxis werden Benchmarkstudien in steuerlichen Betriebsprüfungen bei mangelnder Datenverfügbarkeit und der -qualität in Bezug auf diese Vergleichbarkeitsfaktoren als auch der Subjektivität der Analysen (z. B. in Bezug auf die Suchschritte) aufgegriffen. Dennoch haben sich Benchmarkanalysen sowohl zur Dokumentation der steuerlichen Angemessenheit als auch zur Planung und Überwachung von steuerlichen Verrechnungspreisen international etabliert.

Das Konfliktpotential ist hierbei hoch und es kann der Eindruck entstehen, Verrechnungspreisanpassungen im Rahmen von Betriebsprüfungen seien quasi unvermeidbar.^[4] Bezugnehmend auf eine PwC-Analyse sind Verrechnungspreise ein wesentlicher Prüfungsbereich (Aufgriff in 89 % der Betriebsprüfungen bei multinationalen Unternehmensgruppen mit wesentlichen Verrechnungspreisvolumen) und in mehr als der Hälfte der Fälle (57 %) führe die steuerliche Überprüfung zu einer Korrektur der steuerlichen Bemessungsgrundlage.^[5]

In letzter Zeit ist zu beobachten, dass sowohl Datenbankanbieter, Unternehmen, Beratungsgesellschaften und nicht zuletzt auch die Finanzverwaltung selbst neue statistische fortgeschrittene Methoden, z. B. der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, um die Aussagekraft und Güte dieser Benchmarkanalysen zu erhöhen. Dies bezieht sich insbesondere 1.) auf den Such- und 2.) Auswahlprozess der Referenzwerte sowie 3.) auf Anpassungsrechnungen.

Neben dem externen Fremdvergleich können aber auch alternative Verrechnungspreismethoden wie z. B. der interne Fremdvergleich zur Anwendung kommen. Dieser vergleicht die realisierten finanziellen Kennziffern (Margen, Kostenaufschläge) von Transaktionen (Geschäftsvorfällen) innerhalb der Unternehmensgruppe mit den realisierten Margen oder Kostenaufschlägen der Unternehmensgruppe mit fremden Dritten. Auch bei diesen Methoden ist die Anwendung neuer statistisch ausgefeilter Methoden zu beobachten (z. B. künstliche neuronale Netze oder Random Forest Ansätze).^[6]

Allgemein ist durch strukturierte Analysen der verfügbaren Daten innerhalb einer Unternehmensgruppe auch im Bereich der Verr...