Scheinselbständigkeit prüfen § 7 SGB IV: Vertrags- und Rechnungsdaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 7 SGB IV)

Die Statusprüfung der Scheinselbständigkeit richtet sich nach dem Beschäftigungsbegriff des § 7 SGB IV und wertet Verträge, Rechnungen und Weisungsverläufe aus; weil diese Unterlagen Namen, Steuer- und Kontodaten enthalten, pseudonymisiert anonym.legal die Personendaten, damit der Status ohne Offenlegung der Identität der Beteiligten bewertet werden kann.

When this applies

Die Statusprüfung der Scheinselbständigkeit stellt sich, wenn unklar ist, ob ein als freier Mitarbeiter beauftragter Auftragnehmer sozialversicherungsrechtlich in Wahrheit abhängig beschäftigt ist. Maßgeblich ist der Beschäftigungsbegriff des § 7 SGB IV, der auf Weisungsgebundenheit und Eingliederung in die Arbeitsorganisation abstellt. Zur Beurteilung werden Dienst- oder Werkverträge, Rechnungen und Weisungsverläufe ausgewertet, häufig im Rahmen eines Statusfeststellungsverfahrens. Weil diese Unterlagen Namen, Steuer- und Kontodaten der Beteiligten enthalten, entsteht der Bedarf, die Personendaten zu pseudonymisieren, damit der Status ohne Offenlegung der Identitäten bewertet werden kann. So lässt sich die für § 7 SGB IV maßgebliche Gesamtschau aus Weisungsgebundenheit und Eingliederung prüfen, ohne Auftragnehmer und Auftraggeber zu identifizieren.

  1. Dienst- oder Werkverträge, Rechnungen und Weisungsnachweise werden in anonym.legal hochgeladen.
  2. Die Engine erkennt Name, Steuernummer, Kontodaten und Auftraggeberangaben als personenbezogene Entitäten.
  3. Auftragnehmer und Auftraggeber werden konsistent pseudonymisiert, sodass sich Verträge und Rechnungen einander zuordnen lassen.
  4. Weisungs- und Eingliederungsmerkmale bleiben im Klartext erkennbar, damit die für die Statusbeurteilung entscheidenden Indizien prüfbar sind.
  5. Die Pseudonymzuordnung wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz gespeichert.
  6. Die anonymisierte Akte kann für die Statusbewertung genutzt und bei Bedarf re-identifiziert werden.

What you provide

  • Dienst- oder Werkverträge
  • Rechnungen und Nachweise zur Tätigkeit
  • Weisungs- und Korrespondenznachweise
  • Angaben zu Arbeitszeit und Eingliederung in den Betrieb

Limitations & cautions

  • Die sozialversicherungsrechtliche Statusentscheidung trifft die zuständige Stelle bzw. der Beurteiler, nicht die Software.
  • Ob die Gesamtschau der Indizien eine abhängige Beschäftigung ergibt, bleibt eine rechtliche Wertung außerhalb des Funktionsumfangs.
  • Die Vollständigkeit der vorgelegten Unterlagen müssen Sie selbst sicherstellen; fehlende Nachweise erkennt die Software nicht.

FAQ

Bleiben die Weisungsmerkmale für die Statusprüfung sichtbar?

Ja, Hinweise auf Weisungsgebundenheit und Eingliederung bleiben erhalten; nur Personendaten werden ersetzt. So bleibt die für § 7 SGB IV maßgebliche Gesamtschau auch in der anonymisierten Akte beurteilbar. Indirekt identifizierende Angaben können Sie zusätzlich als schützenswert markieren.

Werden Steuer- und Kontodaten zuverlässig erkannt?

Steuernummern und Bankverbindungen gehören zu den über 285 unterstützten Entitätstypen und werden pseudonymisiert. Sollten branchenspezifische Kennungen nicht automatisch erfasst werden, können Sie diese manuell als schützenswert markieren. Die Verarbeitung erfolgt mit EU-Datenresidenz.

Kann ich mehrere Rechnungen gemeinsam aufbereiten?

Ja, anonym.legal verarbeitet mehrere Dokumente und pseudonymisiert die Beteiligten konsistent. Derselbe Auftragnehmer behält über alle Rechnungen hinweg dasselbe Pseudonym, sodass der Tätigkeitsverlauf zusammenhängend bleibt. Auch Verträge und Korrespondenz lassen sich derselben Person zuordnen.

Lässt sich die Akte später wieder re-identifizieren?

Ja, mit dem zugehörigen Schlüssel stellen Sie die Klarnamen der Beteiligten wieder her, etwa für ein Statusfeststellungsverfahren. Bis dahin arbeiten Sie mit der anonymisierten Akte für die interne Bewertung.

Arbeitsrecht

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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.

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Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

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