Gute Kanzleisoftware ersetzt keine eigene KI- und Datenschutz-Governance

Gute Kanzleisoftware ist ein wichtiger Effizienz- und Qualitätsfaktor in Steuerkanzleien. Gerade weil sie so tief in Kanzleiprozesse integriert ist und hohes Vertrauen geniesst, braucht es aber eine klare Abgrenzung: Was leistet der Anbieter – und was bleibt Aufgabe der Kanzlei? Dieser Beitrag zeigt, warum Anbieterqualität, Automation Bias und Halo-Effekt sauber getrennt werden müssen und wie Kanzleien ihre eigene KI- und Datenschutz-Governance stärken können.

Die Digitalisierung und die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz verändern die Arbeitsprozesse in Steuerkanzleien grundlegend. Mit Funktionen wie Buchungsvorschlägen, Liquiditätsanalysen, Datenprüfungen, Generatoren für Einspruchsschreiben sowie KI-Assistenten und Chatbots für Recherche und Textarbeit stellen etablierte Anbieter von Kanzleisoftware – als etablierte Anbieter von Kanzleisoftware – KI-gestützte Werkzeuge bereit, die zentrale Kanzleiprozesse unmittelbar unterstützen. Diese Integration schafft erhebliche Effizienzgewinne, erzeugt aber gleichzeitig ein spezifisches Compliance-Risiko, das nicht im System selbst, sondern im Umgang der Kanzlei mit ihm begründet liegt. 

Der Befund ist präzise: In Kanzleien kann die Annahme entstehen: "Unsere Kanzleisoftware kommt von einem seriösen Anbieter – damit ist auch unsere eigene Datenschutz- und KI-Compliance hinreichend abgedeckt." An diesem Punkt konvergieren zwei bekannte kognitive Verzerrungseffekte aus der Psychologie – Automation Bias und Halo-Effekt – und können in ihrem Zusammenspiel ein Compliance- und Haftungsrisiko begünstigen, das ohne eigenständige Kanzlei-Governance schwerer beherrschbar wird. Der folgende Beitrag analysiert dieses Zusammenspiel, benennt seine rechtlichen Konsequenzen und formuliert Handlungsempfehlungen für die Praxis.

Der Beitrag bewertet weder die Datenschutzkonformität noch die Informationssicherheit oder die rechtliche Ausgestaltung einzelner Softwareanbieter oder Produkte. Gegenstand ist ausschließlich die Frage, welche organisatorischen und rechtlichen Prüfpflichten auf Seiten der Kanzlei unabhängig von der Qualität des eingesetzten Systems verbleiben.

Automation Bias (Automatisierungsverzerrung): Das Risiko unbewusster Systemgläubigkeit

Automation Bias bezeichnet in der Forschungsliteratur die Tendenz, automatisierten Vorschlägen oder Systemausgaben zu stark zu vertrauen – ein Übervertrauen, das den kritischen Prüfmodus des Nutzers schrittweise außer Kraft setzt. Das Phänomen ist in der kognitionswissenschaftlichen und systemergonomischen Forschung gut belegt und findet sich in einer Vielzahl von Domänen, von der Luftfahrt über die medizinische Diagnostik bis hin zur Finanzaufsicht. Seine Relevanz für die Steuerberatungspraxis folgt direkt aus der stetig wachsenden Einbettung KI-gestützter Systeme in Kanzleiprozesse.

Auch die EU-KI-Verordnung (KI-VO) erkennt Automation Bias in Art. 14 Abs. 4 lit. b unter der amtlichen Bezeichnung "Automatisierungsbias" ("automation bias" im Original) ausdrücklich an; wissenschaftlich treffender lässt sich dieses Phänomen als "Automatisierungsverzerrung" beschreiben, weil nicht die Automatisierung als solche das Problem ist, sondern das menschliche Übervertrauen in scheinbar objektive maschinelle Ergebnisse.

Im Zusammenhang mit der menschlichen Aufsicht über KI-Systeme hält die Verordnung fest, dass Personen, die solche Systeme überwachen, sich der Tendenz bewusst bleiben müssen, automatisch oder übermäßig auf KI-Ausgaben zu vertrauen. Der dahinterstehende Grundsatz reicht über den unmittelbaren Anwendungsbereich einzelner Vorschriften hinaus: Wer sich auf KI-gestützte Ergebnisse stützt, muss die kritische menschliche Kontrolle über sie behalten und darf die eigene Urteilsbildung nicht durch das System ersetzen lassen. Die normative Anerkennung des Phänomens macht deutlich, dass Automation Bias kein akademisches Konstrukt ist, sondern ein Regelungsgegenstand des geltenden Rechts.

Im Kontext von Steuerkanzleien entfaltet sich Automation Bias auf eine charakteristische Weise. Wenn die Anwendungen des Kanzleisystems Buchungsvorschläge, Einspruchsentwürfe, Sortiervorschläge, Zusammenfassungen, Rechercheantworten oder Analysen liefern, entsteht ein operativer Sog: Das System ist tief in Kanzleiprozesse integriert, fachlich nahe am Berufsstand und vermittelt den Eindruck technisch gesicherter Korrektheit. Das hier beschriebene Risiko liegt nicht primär in möglichen fehlerhaften Ergebnissen, sondern darin, dass der Prüfmodus auf Nutzerseite nachlassen kann. Aus "Das System liefert einen Vorschlag" kann faktisch "Das System hat es geprüft" werden – und damit steigt das Risiko eines Governance-Fehlers.

Im Kanzleialltag kann dies greifbar werden: Ein Ergebnis wird übernommen, weil es "aus dem Kanzleisystem" kommt. Der gebotene Prüfschritt kann dabei entfallen – etwa wenn nicht geprüft wird, ob personenbezogene Daten oder Mandantengeheimnisse betroffen sind, auf welcher Rechtsgrundlage die Verarbeitung beruht und ob das Ergebnis inhaltlich trägt. In ihrer Orientierungshilfe zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz stellt die Datenschutzkonferenz – das gemeinsame Gremium der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder in Deutschland, kurz DSK – klare Anforderungen für KI-Anwendungen heraus, nämlich dass Einsatzfelder und Zwecke vorab festgelegt werden, dass für jeden Verarbeitungsschritt mit Personenbezug eine Rechtsgrundlage erforderlich ist und dass KI-Ergebnisse mit Personenbezug kritisch zu hinterfragen sind.

Diese Konstellation ist nicht hypothetisch, sondern praktisch belegt. Die DSK weist ausdrücklich darauf hin, dass bei KI-Anwendungen bereits Eingaben ohne Namen und Anschriften dennoch Personenbezug aufweisen können, wenn der Kontext eine Identifizierung ermöglicht. Darüber hinaus können KI-Ausgaben personenbezogene Daten enthalten, selbst wenn die Eingabe zunächst unproblematisch erschien. Diese Feststellungen machen deutlich: Die datenschutzrechtliche Relevanz einer KI-gestützten Verarbeitung lässt sich nicht an der Oberfläche des Inputs ablesen. Sie erfordert eine eigenständige Bewertung durch die Kanzlei für jeden Einsatzfall – unabhängig davon, von welchem Anbieter das verwendete System stammt.

Halo-Effekt (Urteilsfehler): Wenn Anbietervertrauen zur Compliance-Illusion wird

Parallel zu Automation Bias wirkt ein zweites psychologisches Phänomen: der Halo-Effekt. Darunter versteht die Sozialpsychologie eine kognitive Verzerrung, bei der ein positiver Gesamteindruck einer Person, Marke, Institution oder eines Produkts die Wahrnehmung anderer, eigentlich getrennt zu beurteilender Eigenschaften einfärbt. Praktisch zeigt sich der Halo-Effekt etwa dann, wenn aus einem positiven Gesamteindruck vorschnell auf andere Eigenschaften geschlossen wird: "Der Anbieter ist etabliert und seriös, also wird auch die KI-Nutzung datenschutzrechtlich unproblematisch sein." Das kann stimmen – muss es aber nicht.

Bei etablierten und tief in Kanzleiprozesse integrierten Kanzleisoftware-Anbietern kann der Halo-Effekt besonders leicht wirken, weil ein über Jahre aufgebautes Vertrauensverhältnis auf weitere Bewertungsebenen ausstrahlen kann.

Solche Anbieter sind häufig langjährig etabliert, berufsstandsnah und tief in Kanzleiprozesse integriert; sie kommunizieren regelmäßig zu Datenschutz und Informationssicherheit. Dieses konsistente Vertrauensbild ist legitim und sachlich begründet – es erzeugt aber zugleich den Nährboden für einen potenziell gefährlichen Fehlschluss.

Der psychologische Fehlschluss lautet: "Unser Softwareanbieter ist sicher und datenschutzkonform aufgestellt – also ist auch unsere Nutzung automatisch datenschutz- und KI-compliant." Darin zeigt sich der hier relevante Halo-Effekt. Die positive Bewertung der Anbieterqualität wird unbewusst auf die eigene Organisationspflicht der Kanzlei übertragen, obwohl beide Bewertungsebenen rechtlich und faktisch getrennt zu beurteilen sind. Das Ergebnis ist nicht ein objektives Compliance-Defizit auf Seiten des Anbieters, sondern eine subjektive Wahrnehmungsverzerrung auf Seiten der Kanzlei – und damit ein Risiko, das aus der Kanzlei selbst heraus adressiert werden muss.

Die Trennung zwischen Anbieterverantwortung und Kanzleiverantwortung ist rechtlich zwingend. Der Softwareanbieter kann Infrastruktur, Verträge, technische Schutzmaßnahmen, Dokumentationen, Hilfetexte und Produktsicherheit bereitstellen. Was er der Kanzlei jedoch weder pauschal abnehmen kann noch rechtlich abnimmt, ist die Verantwortung für den eigenen Einsatz: Sie entscheidet, zu welchen Zwecken sie welche Daten in welchen Systemen verarbeitet, wer darauf zugreift und wie die Ergebnisse kontrolliert werden – und sie trägt im Rahmen der jeweiligen Rollenverteilung die Verantwortung dafür, dass ihr konkreter Kanzleiprozess datenschutzrechtlich und berufsrechtlich zulässig ausgestaltet ist. Diese Fragen muss die Kanzlei selbst beantworten und dokumentieren.

Der Compliance-Kern: Verantwortlichkeit verbleibt bei der Kanzlei

Die DSGVO lässt an der Verteilung der Verantwortung keinen Zweifel. Nach Art. 24 DSGVO ist der Verantwortliche verpflichtet, geeignete technische und organisatorische Maßnahmen umzusetzen und deren Einhaltung nachweisen zu können. Der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) konkretisiert das Rechenschaftsprinzip dahingehend, dass es nicht nur das Ergreifen geeigneter Maßnahmen umfasst, sondern auch deren nachweisliche Wirksamkeit. Diese Accountability-Pflicht ist rollengebunden: Sie liegt beim Verantwortlichen – also bei der Kanzlei – und lässt sich nicht dadurch auf den Softwareanbieter verlagern, dass dieser die technische Infrastruktur stellt.

Auch die Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO ändert daran strukturell nichts. Kennzeichnend für die Auftragsverarbeitung ist, dass der Auftragsverarbeiter personenbezogene Daten für den Verantwortlichen und nach dessen Weisungen verarbeitet und hierfür ein Vertrag nach Art. 28 DSGVO erforderlich ist; die Verantwortung der Kanzlei für die von ihr festgelegten Zwecke, Rechtsgrundlagen und internen Freigaben bleibt davon unberührt.

Kanzleien mit direkter Vertragsbeziehung zum Softwareanbieter müssen entsprechend eine Vereinbarung zur Auftragsverarbeitung abschließen, als Grundlage für die Datenverarbeitung im Rechenzentrum des Anbieters. Die Auftragsverarbeitung ist damit ein Vertragsmechanismus zur klaren Regelung der technisch-organisatorischen Rahmenbedingungen – sie ist kein Instrument zur Delegation der Gesamtverantwortung. Die DSK hält ausdrücklich fest, dass die Gesamtverantwortung und Nachweispflicht des Verantwortlichen auch die Verarbeitung durch den Auftragsverarbeiter umfasst und der Verantwortliche sich davon nicht durch Beauftragung eines Auftragsverarbeiters befreien kann.

Für Steuerkanzleien kommt eine berufsrechtliche Dimension hinzu, die den Halo-Effekt besonders tückisch macht: Gerade ein vorhandener AV-Vertrag kann den Eindruck vermitteln, sämtliche rechtlichen Anforderungen seien damit bereits abgedeckt.

Bei der Verarbeitung von Mandantendaten, die dem Schutz des § 203 StGB und § 62a StBerG unterfallen, sind neben den datenschutzrechtlichen Anforderungen auch die berufsrechtlichen Vorgaben an die Einbindung externer Dienstleister zu berücksichtigen. Die konkrete vertragliche Ausgestaltung ist daran zu messen – unabhängig davon, welcher Dienstleister eingesetzt wird.

Für die Kanzlei-Governance bleibt daher festzuhalten: Die eingesetzte Kanzleisoftware kann zur Compliance beitragen, aber nicht an ihre Stelle treten.

Warum der Irrtum gerade bei Steuerberatern naheliegt

Das Zusammenspiel von Automation Bias und Halo-Effekt entfaltet seine besondere Wirkung nicht trotz der Professionalisierung des Berufsstands, sondern zum Teil gerade wegen ihr. Steuerberater arbeiten traditionell in hochstandardisierten, durch ihre Kanzleisoftware geprägten Prozessen. Diese Standardisierung schafft Effizienz, Wiederholbarkeit und ein Gefühl professioneller Sicherheit; sie begünstigt aber auch eine Kultur der impliziten Verlässlichkeit: Wenn ein Prozess über das etablierte Kanzleisystem läuft, fühlt er sich "kanzleiüblich", "berufsstandskonform" und "erprobt" an. Genau das ist der ideale Nährboden für den Halo-Effekt.

Je stärker die KI-Funktionen der Kanzleisoftware in alltägliche Arbeitsabläufe eingebettet werden, desto mehr wirken KI-Vorschläge wie normale Systemfunktionalität – nicht wie eine neue, separat zu prüfende Verarbeitungskategorie mit eigenem Datenschutz- und Governance-Regime. Buchungsvorschläge waren schon immer Teil der Kanzleisoftware; nun werden sie KI-gestützt generiert. Aus der Nutzerperspektive verändert sich kaum etwas. Je nach konkreter KI-Funktion können zusätzliche Anforderungen an Datenschutz, Governance und fachliche Kontrolle hinzutreten; maßgeblich sind die konkrete Verarbeitung und die jeweilige Rollenverteilung. Die Kanzlei sieht dann nicht mehr "KI-Verarbeitung mit Datenschutz- und Governance-Folgen", sondern nur noch "neues Feature der Kanzleisoftware".

Praktische Fehlannahmen im Kanzleialltag

Die Kombination aus Automation Bias und Halo-Effekt produziert in der Kanzleipraxis wiederkehrende, identifizierbare Fehlannahmen, die – obwohl intuitiv plausibel – bei näherer Betrachtung rechtlich nicht haltbar sind.

Die erste Fehlannahme lautet: "Wir nutzen eine etablierte Kanzleisoftware, also ist Datenschutz erledigt."

Diese Schlussfolgerung ist falsch, weil Datenschutz-Compliance ein vielschichtiges Konstrukt ist, das weit über die Wahl eines vertrauenswürdigen Anbieters hinausgeht. Es umfasst mindestens: die Festlegung von Verarbeitungszwecken, die Bestimmung der Rechtsgrundlage für jeden Verarbeitungsschritt, die Erfüllung von Informationspflichten gegenüber betroffenen Personen, die Umsetzung technischer und organisatorischer Maßnahmen, die Erstellung eines Löschkonzepts, die Führung eines Verzeichnisses der Verarbeitungstätigkeiten, die Regelung von Berechtigungen, den Abschluss von Auftragsverarbeitungsvereinbarungen, die Schulung von Mitarbeitenden, die kontinuierliche Kontrolle und die nachweisliche Dokumentation aller ergriffenen Maßnahmen. Keine dieser Pflichten wird durch die Wahl eines etablierten Anbieters substituiert.

Die zweite Fehlannahme lautet: "Die Daten liegen im Rechenzentrum unseres Anbieters, also ist die KI-Nutzung unkritisch."

Auch diese Annahme ist unzutreffend. Unabhängig davon, wo Daten gespeichert sind, können Eingaben in KI-Systeme, KI-Ausgaben, Prompts, Dokumente, Kontextinformationen und Folgeverarbeitungen personenbezogene Daten oder dem Berufsgeheimnis unterliegende Informationen enthalten. Die datenschutzrechtliche Bewertung einer Verarbeitung richtet sich nicht nach dem Speicherort, sondern nach Art, Umfang, Zweck und Kontextualität der Verarbeitung. Selbst eine Eingabe, die keine Namen oder Adressen enthält, kann Personenbezug aufweisen, wenn der Kontext eine Identifizierung ermöglicht – dies hat die DSK ausdrücklich klargestellt.

Die dritte Fehlannahme lautet: "Der Anbieter sagt, es sei geschützt, also müssen wir selbst nichts dokumentieren."

Anbieter können Sicherheitsinformationen über ihre eigenen Systeme und Infrastrukturen bereitstellen und tun dies auch. Dieser Umstand ersetzt jedoch nicht die kanzleiseitige Pflicht, den eigenen Einsatzfall im oben umrissenen Umfang zu bewerten und nachvollziehbar zu belegen. Herstellerangaben zur Produktsicherheit und die Dokumentation des eigenen Verarbeitungshandelns liegen auf zwei verschiedenen Ebenen; die eine kann die andere nicht ersetzen.

Die vierte Fehlannahme betrifft die inhaltliche Verlässlichkeit von KI-Ausgaben: "Wenn der KI-Assistent, der Chatbot oder der Einspruchsgenerator unseres Kanzleisystems Quellen liefert, ist das fachlich belastbar."

Gerade bei steuerrechtlichen und mandatsbezogenen Ergebnissen ist diese Annahme gefährlich. KI-Systeme können sachlich fehlerhafte, veraltete oder unvollständige Informationen produzieren. Die DSK verlangt ausdrücklich, dass KI-Ergebnisse mit Personenbezug vor ihrer Weiterverarbeitung einer kritischen Überprüfung unterzogen werden. Eine ungeprüfte Übernahme kann zu Beratungsfehlern, berufsrechtlichen Folgen und datenschutzrechtlichen Verstößen führen.

Compliance-Botschaft und Governance-Empfehlungen

Automation Bias und Halo-Effekt sind die psychologischen Mechanismen, die die Verwechslung von Anbieterqualität und eigener Kanzlei-Governance systematisch begünstigen – und diese Verwechslung ist der Kern des hier beschriebenen Problems. Gerade dort, wo ein Anbieter tief in den Arbeitsalltag eingebettet ist, fachlich hohes Vertrauen genießt und zunehmend KI-gestützte Funktionen bereitstellt, entsteht keine bloße Randproblematik, sondern eine strukturell riskante Vertrauenskonstellation: Die Qualität des Anbieters wird unbemerkt mit der Ordnungsmäßigkeit des eigenen Einsatzes gleichgesetzt. Bei etablierter und tief in Kanzleiprozesse integrierter Software kann eine solche Konstellation besonders leicht entstehen. Eben deshalb lohnt es sich, beide Effekte beim Namen zu nennen und ihre Implikationen ausdrücklich zu adressieren.

Damit ist keine Kritik an einzelnen Anbietern verbunden: Anbieterwahl und eigene Governance sind keine Substitute, sondern Komplementärpflichten. Wer eine etablierte Kanzleisoftware nutzt, hat möglicherweise einen sehr guten Anbieter gewählt – von der eigenen Rechenschaftspflicht, der KI-Kompetenzpflicht und der berufsrechtlichen Sorgfalt im Umgang mit Mandantendaten entbindet ihn das nicht. Wer beide Ebenen sauber auseinanderhält und zugleich zusammenführt, schützt nicht nur sich selbst vor Haftungsrisiken, sondern handelt auch im wohlverstandenen Interesse seiner Mandantschaft.

Entscheidend ist dabei die saubere Abgrenzung: Der Halo-Effekt beschreibt die positive Grundannahme gegenüber dem System oder Anbieter; Automation Bias beschreibt das daraus folgende konkrete Nutzungsverhalten. Im Kontext etablierter Kanzleisoftware bedeutet das: Weil der Anbieter als seriös, etabliert und berufsstandsnah wahrgenommen wird, sinkt die Schwelle, KI-gestützte Vorschläge als fachlich und rechtlich belastbar zu akzeptieren. Aus Vertrauen wird Übernahme. Genau an dieser Schnittstelle muss Kanzlei-Governance ansetzen: nicht gegen den Anbieter, sondern gegen die eigene Neigung, Anbieterqualität mit geprüfter Einzelfall-Compliance zu verwechseln.

Mini-Check: Ist Ihre Kanzlei-Governance für KI-gestützte Kanzleisoftware ausreichend?

Wenn Ihre Kanzlei KI-gestützte Funktionen in Kanzleisoftware nutzt, sollten Sie mindestens fünf Fragen beantworten können:

1. Zweck: Für welche konkreten Kanzleiprozesse wird KI eingesetzt?

2. Rechtsgrundlage: Auf welcher Grundlage werden personenbezogene Daten oder Mandantendaten verarbeitet?

3. Risiko: Welche Risiken bestehen für Datenschutz, Berufsgeheimnis, fachliche Richtigkeit und Haftung?

4. Dokumentation: Ist nachvollziehbar dokumentiert, welche KI-Funktionen wie genutzt und kontrolliert werden?

5. Menschliche Kontrolle: Wer prüft KI-Ergebnisse, bevor sie in Mandatsarbeit, Kommunikation oder Entscheidungen einfließen?

Wenn eine dieser Fragen nicht klar beantwortet werden kann, liegt das Risiko nicht in der Kanzleisoftware selbst, sondern in der fehlenden Governance des eigenen Einsatzes.

DATA Security unterstützt Steuerkanzleien dabei, genau diese fünf Punkte strukturiert zu prüfen und in einen dokumentierten KI- und Datenschutz-Governance-Prozess zu überführen.

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Quellenverzeichnis

Rechtsnormen und europäische Verordnungen

• Datenschutz-Grundverordnung – DSGVO, insb. Art. 24 (Verantwortlichkeit des Verantwortlichen) und Art. 28 (Auftragsverarbeiter); intersoft consulting AG, online Gesetzestexte, abgerufen am 02.07.2026.

• EU-KI-Verordnung (AI Act), insb. Art. 4 (KI-Kompetenz) und Art. 14 (Menschliche Aufsicht); intersoft consulting AG, online Gesetzestexte, abgerufen am 02.07.2026.

• § 203 Strafgesetzbuch (StGB) – Verletzung von Privatgeheimnissen (Verletzung der Verschwiegenheitspflicht einschließlich Berufsträgern nach Abs. 1 Nr. 3); Gesetze im Internet, abgerufen am 02.07.2026.

• § 62a Steuerberatungsgesetz (StBerG) – Inanspruchnahme von Dienstleistungen; besondere Anforderungen beim Einsatz von Auftragsverarbeitern durch Steuerberater; Gesetze im Internet, abgerufen am 02.07.2026.

Behördliche Veröffentlichungen und Aufsichtsdokumente

• Datenschutzkonferenz (DSK), Kurzpapier Nr. 13: Auftragsverarbeitung, Art. 28 DS-GVO, Stand: 17.12.2018; Hinweis: Das Kurzpapier wird derzeit überarbeitet; auf eine ggf. aktualisierte Fassung ist über die DSK-Webseite zu achten.

• Datenschutzkonferenz (DSK), Orientierungshilfe "Künstliche Intelligenz und Datenschutz", veröffentlicht am 6. Mai 2024, (enthält Kriterien u. a. zu Zweckbestimmung, Rechtsgrundlagen, Transparenz, Betroffenenrechten sowie zur Richtigkeit der Ergebnisse bei KI-Anwendungen).

• Europäischer Datenschutzausschuss (EDSA), Leitlinien 07/2020 zu den Begriffen "Verantwortlicher" und "Auftragsverarbeiter" in der DSGVO, Version 2.0, angenommen am 7. Juli 2021 (konkretisiert die Rechenschaftspflicht nach Art. 24 DSGVO und die Grenzen der Verantwortungsdelegation bei der Auftragsverarbeitung).

• European Commission, AI Act Service Desk, Artikel 4 EU-KI-Verordnung, (Stand: 2025).

Berufsständische Dokumente

• Bundessteuerberaterkammer (BStBK), FAQ: Künstliche Intelligenz im steuerberatenden Berufsstand, Stand: 27. Januar 2026, (u. a. zur Notwendigkeit einer über die Auftragsverarbeitungsvereinbarung hinausgehenden Verschwiegenheitsverpflichtung nach § 203 Abs. 4 StGB / § 62a StBerG).

• Bundessteuerberaterkammer (BStBK) / Deutscher Steuerberaterverband e. V. (DStV), Hinweise für den Umgang mit personenbezogenen Daten durch Steuerberater und Steuerberatungsgesellschaften.