Blogg
Derfor er AI ikke lenger valgfritt innen skatt
1 juli 2026
Skattearbeid har alltid vært komplekst. Nå øker presset raskere enn mange team klarer å håndtere. Transaksjonsvolumene vokser, mangelen på kvalifiserte skattespesialister blir stadig mer merkbar, og rapporteringskravene går fra periodiske innleveringer til sanntidsrapportering. Samtidig velger færre en karriere innen skatt.
Når skattearbeidet blir mer datadrevet, internasjonalt og komplekst, blir det stadig vanskeligere å holde tritt. Samtidig blir rommet for feil mindre.
For Ray Grove, Global Head of Product for Tax and Trade i Thomson Reuters, er dette ikke et fremtidsscenario. Det er hverdagen mange skatteteam allerede står i. «Det holder ikke at det blir bra», sier Grove. «Det må bli riktig.»
Nettopp kombinasjonen av økende volum, strengere krav og mindre rom for feil gjør at AI ikke lenger er et valgfritt tillegg i skattearbeidet. Automatisering erstatter ikke menneskelig vurderingsevne. Men uten automatisering – og uten AI som kan identifisere mønstre og sammenhenger i store datamengder – blir det stadig vanskeligere å holde tempoet oppe.
«Det holder ikke at det blir bra. Det må bli riktig.»
Skatt stiller særlig høye krav til AI
Innen skatt får feil sjelden bare interne konsekvenser. De kan føre til regulatoriske tiltak, økonomiske tap og skade virksomhetens omdømme. Samtidig vet alle skattespesialister at etterlevelse sjelden er så enkel som regelverket kan få det til å virke.
«Man kan se på skatt og tenke at det er svart eller hvitt. Men det finnes svært mange gråsoner.»
Det er nettopp kombinasjonen av klare regler og mange praktiske gråsoner som gjør skatt til et av de mest krevende områdene for AI. Teknologien må håndtere store mengder strukturerte data, tolke komplekse regelverk og samtidig støtte vurderinger der menneskelig skjønn fortsatt er avgjørende.
Resultatene må dessuten kunne kontrolleres, forklares og forsvares.
Når AI går fra mulighet til nødvendighet
Det er lett å se på skatt som et område der ny teknologi først kan testes i liten skala. Grove ser annerledes på det.
«Jeg vet ikke om det er et testområde, snarere en nødvendighet for hvordan fremtiden kommer til å fungere.»
Tre utviklingstrekk gjør behovet spesielt tydelig:
1. Skattearbeidet vokser i omfang og kompleksitet
Virksomheter opererer på tvers av markeder med ulike krav, tidsfrister og tolkninger. Grove beskriver etterlevelse som «et av de mest fascinerende og sammenvevde problemene som finnes». Den påvirker alt fra hvilke virksomheter en organisasjon kan gjøre forretninger med, til hvor den kan operere.
2. Mangelen på skattespesialister øker
Samtidig som kravene øker, kommer det for få nye spesialister inn i bransjen. «Det er ikke nok mennesker som søker seg til området til å dekke etterspørselen», konstaterer Grove.
«Det er ikke nok mennesker som søker seg til området til å dekke etterspørselen.»
3. AI hjelper skatteteam med å forstå dataene
Skattefunksjoner håndterer enorme mengder transaksjonsdata som må tolkes i riktig kontekst. «AIs evne til å ta inn alt dette, forstå sammenhengene og bygge et rammeverk kommer til å bli svært kraftfull», sier Grove.
Til sammen endrer disse utviklingstrekkene spillereglene. Spørsmålet er ikke lenger om AI har en plass i skattearbeidet, men hvor raskt organisasjoner klarer å tilpasse seg.
AI skal støtte – ikke overta beslutningene
Til tross for automatiseringens potensial er Grove tydelig på at AI ikke gjør skattespesialister overflødige. Det teknologien først og fremst kan gjøre, er å endre hvordan de bruker tiden sin.
AI kan frigjøre tid fra manuelt og datatungt arbeid, slik at skattespesialister kan fokusere mer på strategiske vurderinger der erfaring og faglig skjønn er avgjørende.
Men Grove snakker ikke om hvilken som helst AI.
«Når man ser på generelle AI-verktøy, som en vanlig versjon av Claude eller ChatGPT, bygger de på internett. Jeg vet ikke hvordan det er med dere, men jeg har sett en del ting på internett som virker tvilsomme.»
Det er her Thomson Reuters Fiduciary-Grade AI™ skiller seg fra generelle AI-verktøy. Løsningen er utviklet for skatte- og juridisk arbeid med høye krav til pålitelighet. Den bygger på kvalitetssikret innhold og er utviklet med innsikt fra fagpersoner som kjenner utfordringene moderne skattefunksjoner står overfor.
I praksis kan AI analysere data, identifisere mønstre og foreslå handlingsalternativer, mens mennesket beholder kontrollen over de strategiske beslutningene.
Dermed flyttes arbeidet fra manuell behandling av data til analyse, innsikt og strategiske vurderinger.
Myndighetenes utvikling øker presset
Det er ikke bare virksomhetene som endrer seg. Også skattemyndighetene tar i bruk stadig mer avanserte data- og AI-verktøy.
Ifølge Grove sitter myndighetene allerede på store mengder data strukturert etter skatteregler og rapporteringskrav. Denne informasjonen brukes til å identifisere risiko og håndheve etterlevelse mer effektivt.
Dermed øker også forventningene til virksomhetene. De må kunne møte myndighetene med samme grad av innsikt, analyse og presisjon.
«Jeg tror de på sett og vis forventer at dere skal gjøre det samme», legger han til.
Å fortsette med manuelle prosesser er derfor ikke et nøytralt valg. Det øker både intern og ekstern risiko, og kan gjøre at virksomheten blir hengende etter.
«Den største risikoen er å ikke handle.»
Å vente blir den største risikoen
Skatteområdet bremser ikke opp. Transaksjonsvolumene fortsetter å vokse, kravene til sanntidsrapportering øker, og mangelen på skattespesialister vil ikke forsvinne av seg selv.
Virksomheter som allerede nå integrerer AI og automatisering i skatteprosessene sine, blir ikke bare mer effektive. De styrker også evnen til å oppfylle regelkrav, arbeide mer presist og bevare konkurransekraften.
Som Grove uttrykker det: «Jeg tror den største risikoen er å ikke handle.»
For skattespesialister er det vanskelig å ignorere.
Koble sammen skatt og e-fakturering for smartere etterlevelse
Oppdag mer
Bli en del av fellesskapet
Oppdag mer
Ta kontakt
Lyst til å komme i gang eller lære mer? Legg igjen kontaktinformasjonen din her, så kontakter vi deg!