Schätzung der Besteuerungsgrundlagen § 162 AO: Aufzeichnungen anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 162 AO)

Kann die Finanzbehörde die Besteuerungsgrundlagen nicht ermitteln, schätzt sie diese nach § 162 AO; typische Hinzuschätzungen betragen 5 % bis 30 % des erklärten Umsatzes, Aufzeichnungen sind nach § 147 AO 10 Jahre aufzubewahren. anonym.legal pseudonymisiert Kunden- und Lieferantenidentitäten, damit Auswertungen ohne Offenlegung der Personendaten erfolgen können.

When this applies

Kann die Finanzbehörde die Besteuerungsgrundlagen nicht ermitteln oder berechnen, hat sie sie nach § 162 AO zu schätzen, wobei alle bedeutsamen Umstände zu berücksichtigen sind. Das Finanzamt droht mit einer Schätzung oder hat bereits geschätzt; typische Hinzuschätzungen liegen zwischen 5 % und 30 % des erklärten Umsatzes. Gemäß § 147 AO sind Bücher 10 Jahre aufzubewahren, Geschäftsbriefe 6 Jahre; Mängel bei der Aufbewahrung begründen das Schätzungsrecht. Sie rekonstruieren die tatsächlichen Grundlagen aus lückenhaften Aufzeichnungen, weshalb anonym.legal die Personendaten in Kassenbüchern und Belegen pseudonymisiert.

  1. Kassenbücher, Belege und Kontoauszüge werden im Originalformat in anonym.legal eingelesen.
  2. Die Engine durchsucht den Bestand und erkennt Namen von Kunden und Lieferanten, Konten und Beträge aus über 267 unterstützten Entitätstypen.
  3. Die Beteiligten werden über alle Aufzeichnungen hinweg konsistent pseudonymisiert, sodass die Zuordnung der Umsätze eindeutig bleibt.
  4. Umsatz- und Buchungsdaten ohne Personenbezug bleiben im Klartext erhalten, damit die Rekonstruktion vollständig nachvollziehbar bleibt.
  5. Die Pseudonymzuordnung wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz gespeichert.
  6. Mit dem zugehörigen Schlüssel lässt sich die Auswertung bei Bedarf re-identifizieren, während die anonymisierte Fassung zur Widerlegung der Schätzung dient.

What you provide

  • Kassenbücher und Einzelaufzeichnungen
  • Belege und Kontoauszüge des Zeitraums
  • Vorhandene Schätzungsbescheide oder Schätzungsankündigung
  • Branchen- oder Vergleichsdaten zur Plausibilisierung

Limitations & cautions

  • Die Plausibilität und Höhe einer Schätzung — typischerweise 5 % bis 30 % des erklärten Umsatzes — sowie deren rechtliche Angreifbarkeit bewertet anonym.legal nicht.
  • Die Auswahl geeigneter Schätzungsmethoden und Vergleichsmaßstäbe bleibt steuerliche Beurteilung; laut BFH-Rechtsprechung muss die Schätzung nachvollziehbar begründet sein.
  • Die Reversibilität der Pseudonymisierung hängt von der sicheren Verwahrung des Schlüssels ab; ohne ihn ist keine Re-Identifikation möglich. Datenschutzverstöße können gemäß DSGVO Art. 83 Abs. 5 Bußgelder von bis zu 20 Mio. € oder 4 % des weltweiten Konzernjahresumsatzes nach sich ziehen.

FAQ

Bleiben die Umsatzdaten für die Rekonstruktion erhalten?

Ja, Umsatz- und Buchungsdaten ohne Personenbezug bleiben sichtbar; nur die personenbezogenen Daten werden pseudonymisiert. So lässt sich die Rekonstruktion anhand der anonymisierten Fassung nachvollziehen. Die Zahlenbasis verändert sich durch die Pseudonymisierung nicht.

Welche Hinzuschätzungen nach § 162 AO sind typisch?

Laut BFH-Rechtsprechung sind Hinzuschätzungen von 5 % bis 30 % des erklärten Umsatzes bei formellen Mängeln der Buchführung üblich; bei gravierenden Mängeln kann die Schätzung auch höher ausfallen. Aufzeichnungen sind gemäß § 147 AO 10 Jahre aufzubewahren; deren Fehlen begründet das Schätzungsrecht. anonym.legal bewertet die Schätzhöhe nicht.

Kann ich Kassendaten als Tabelle hochladen?

Ja, anonym.legal verarbeitet tabellarische Kassendaten und erkennt darin enthaltene Personendaten. Auch umfangreiche Einzelaufzeichnungen lassen sich in einem Arbeitsgang aufbereiten. Die Verarbeitung erfolgt mit EU-Datenresidenz und DSGVO-konform.

Lässt sich die rekonstruierte Auswertung wieder re-identifizieren?

Ja, die reversible Pseudonymisierung erlaubt mit dem zugehörigen Schlüssel jederzeit die Re-Identifikation der Kunden und Lieferanten. So lässt sich die anonymisierte Rekonstruktion zur Widerlegung der Schätzung nutzen und bei Bedarf wieder mit Klarnamen versehen. Da die Reversibilität an den Schlüssel gebunden ist, sollten Sie diesen sorgfältig verwahren.

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Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

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