Ein Finanzinstitut mit Sitz in Frankfurt, Kunden in Kopenhagen und einer Zweigniederlassung in Brüssel? Alltag im europäischen Binnenmarkt. Doch während Kapital längst grenzenlos fließt, gelten für dessen Erfassung, Meldung und steuerliche Bewertung oft noch nationale Spielregeln – mit überraschend großen Unterschieden. Die Folge: Einheitliches Reporting scheitert nicht selten an föderalen Realitäten. Wie aber lassen sich technische Standards wie BIRD und lokale Vorschriften zusammenführen, ohne das System zu überfrachten? Dieser Artikel zeigt, wo die Herausforderungen liegen – und wie sie lösbar sind.
Wenn technische Harmonisierung an steuerlicher Vielfalt scheitert
Auf dem Papier sieht alles klar aus: Das Banks’ Integrated Reporting Dictionary (BIRD) liefert ein standardisiertes Datenmodell für regulatorisches Reporting in der Eurozone. Tabellen, Attribute, Mapping-Regeln – alles wohlgeordnet. Doch sobald Banken grenzüberschreitend tätig sind, wird aus dieser Klarheit oft Komplexität. Denn nationale Steuerregeln und Berichtspflichten tanzen vielfach aus der Reihe – besonders bei Tochtergesellschaften oder länderübergreifenden Finanztransaktionen.
Ein klassisches Beispiel: Ein Kreditinstitut in Deutschland, das in Dänemark Kreditverträge abwickelt, muss dort nicht nur das Reporting an die dänische Finanzaufsicht bedienen, sondern auch steuerrechtliche Meldepflichten erfüllen. Diese sind oft nicht durch europäische Standards abgedeckt, sondern müssen separat umgesetzt werden. Genau hier entstehen Unsicherheiten – auch, weil technisches und steuerliches Reporting in den IT-Systemen oft nicht zusammengeführt sind.
Aus diesem Grund greifen viele Unternehmen auf spezialisierte Beratungen zurück, die den Spagat zwischen Steuerrecht und Reportingpraxis beherrschen. Eine etablierte Anlaufstelle ist etwa die Deutsche Steuerberatung Dänemark, die grenzüberschreitend tätige Banken bei der Abstimmung zwischen lokalem Steuerrecht und europäischer Datenlogik unterstützt.
Warum Meldepflicht nicht gleich Meldepflicht ist
Ein zentraler Fehler in vielen Finanzinstituten besteht darin, „Reporting“ als einheitlichen Block zu verstehen. In Wirklichkeit existieren verschiedene Arten von Meldepflichten – mit unterschiedlichen Zielen, Fristen, Detailtiefen und Adressaten. Während statistisches Reporting oft auf aggregierten Daten basiert, verlangen steuerliche Pflichten wie DAC6 oder nationale Verrechnungspreisdokumentationen hochindividuelle Angaben mit narrativen Elementen.
Gerade bei internationalen Strukturen wird das zum Problem: Wo ein Bericht an die EZB mit wenigen Klicks erzeugt wird, benötigt der steuerliche Lagebericht wochenlange Vorbereitung. Dazu kommen sprachliche Barrieren, Interpretationsspielräume und die Tatsache, dass viele Steuerpflichten nicht zentral, sondern auf Ebene der Landesgesellschaften entstehen.
Ein weiteres Dilemma: Daten, die für aufsichtsrechtliches Reporting bereits gesammelt wurden, reichen oft nicht aus – oder sind für steuerliche Zwecke gar nicht zulässig. Dann braucht es redundante Datenflüsse, manuelle Nacharbeiten oder sogar externe Hilfe. Die Effizienzvorteile standardisierter Modelle wie BIRD werden dadurch im internationalen Kontext schnell relativiert.
Datenmanagement als Brücke zwischen Steuer und Reporting
Die Antwort auf diese Zersplitterung kann nicht in noch mehr Parallelstrukturen liegen – sondern in intelligenter Integration. Unternehmen, die Datenmanagement strategisch denken, schaffen ein einheitliches Datenfundament, das sowohl regulatorische als auch steuerliche Anforderungen bedienen kann. Der Schlüssel liegt dabei in der Trennung von „Datenerhebung“ und „Datenverwendung“.
So lassen sich Daten zunächst zentral, konsistent und standardisiert erfassen – unabhängig davon, ob sie später für FINREP, COREP, AnaCredit oder nationale Steuerberichte gebraucht werden. Erst im zweiten Schritt erfolgt die format- und empfängerbezogene Aufbereitung. Moderne Plattformen ermöglichen diese Trennung über flexible Datenlayer, die sich mit Reporting-Engines und Steuerlösungen gleichermaßen verknüpfen lassen.
Zudem gewinnen semantische Datenmodelle an Bedeutung. Sie erlauben es, die Bedeutung eines Datenelements zu definieren – nicht nur seine Struktur. Dadurch können steuerliche Sonderlogiken besser abgebildet werden, ohne dass technische Systeme ständig neu programmiert werden müssen.