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04.09.2024

Österreichisches Finanzministerium erzielte 2023 rund 185 Mio. Euro Steuereinnahmen durch KI

Über die Jahresbilanz 2023 des Predictive Analytics Competence Center berichtet das Bundesfinanzministerium aus unserem Nachbarstaat:

Das Predictive Analytics Competence Center (PACC), eine Spezialeinheit im Finanzministerium, setzt auf Predictive Analytics und KÃŒnstliche Intelligenz, um Steuerbetrug aufzudecken und die konkreten Unternehmen sowie Personen zu identifizieren. Im Jahr 2023 wurden durch die Risikomodelle des PACC in Summe rund 6,5 Mio. FÀlle aus den unterschiedlichsten Bereichen der Steuerverwaltung ÃŒberprÃŒft. FÃŒndig wurde die Spezialeinheit in allen Bereichen der Finanzverwaltung. So wurden falsche Angaben bei Arbeitnehmerveranlagungen ebenso aufgedeckt wie Betrugsversuche bei der Einkommensteuer, der Körperschaftssteuer oder auch bei der Umsatzsteuer. Dadurch erzielten die Ermittlerinnen und Ermittler rund 185 Millionen Euro Steuereinnahmen. DarÃŒber hinaus wurden rund 27,5 Mio. FÀlle im Hinblick auf Compliance-Verstöße ÃŒberprÃŒft, wobei es sich vor allem um die Identifikation von zu Unrecht beantragten und bezogenen Beihilfen und Leistungen sowie von Scheinunternehmen handelte.

Von den insgesamt 34 Mio. ÌberprÌften FÀllen zeigten die Analysen des PACC 375.000 FÀlle als unplausibel an. Diese wurden in Folge von Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeitern nÀher unter die Lupe genommen und im Bedarfsfall ÌberprÌft.

Im Bereich der BetriebsprÃŒfung werden verschiedene Auswahlmethoden angewendet, um potenzielle FÀlle mit hoher Wahrscheinlichkeit von Mehreinnahmen zu identifizieren. Dies umfasst die Auswahl von FÀllen basierend auf historischen PrÃŒfungsergebnissen, Finanzdaten und anderen relevanten Informationen. Gleiches gilt fÃŒr die UmsatzsteuersonderprÃŒfungen. Ähnliche AnsÀtze werden auch fÃŒr den PrÃŒfdienst PLB angewendet, der sich auf Steuerbereiche wie Lohnsteuer und Sozialversicherungsabgaben konzentriert, einschließlich der ÜberprÃŒfung von Covid-19-Kurzarbeit. FÃŒr die BetriebsprÃŒfungsfallauswahl werden neue Verfahren und Techniken wie Textmining angewendet, um die Effizienz der PrÃŒfungen zu verbessern. Ähnlich werden fÃŒr die BetriebsprÃŒfung im Zollbereich verschiedene Modelle und Analysen angewendet, um potenzielle Risiken im Zusammenhang mit internationalen Handelstransaktionen zu identifizieren und zu ÃŒberprÃŒfen.

Im Bereich der Realtime-PrÌfungen werden moderne Methoden des Machine Learning eingesetzt, um Risikobewertungen durchzufÌhren und die Auswahl von PrÌffÀllen zu optimieren. So werden auch BetriebsgrÌndungen vorab ÌberprÌft, um Unternehmen und die dahinterstehenden handelnden Personen mit einem höheren Risiko fÌr Steuerbetrug zu identifizieren. Damit wird durch moderne Analysetechniken und Netzwerkanalysen u.a. Umsatzsteuer-Karussellbetrug verhindert.

DarÃŒber hinaus behandelt das PACC auch die Analyse der Daten von E-Commerce-Plattformen und den internationalen Datenaustausch von Steuerinformationen.

FÃŒr die Zukunft plant das PACC, seine analytischen FÀhigkeiten weiter auszubauen und neue Projekte zu initiieren. Ziel ist es, die Effizienz und EffektivitÀt der österreichischen Finanzverwaltung weiter zu steigern und die Rolle des PACC als zentrale Institution fÃŒr analytische Kompetenz und BetrugsbekÀmpfung zu festigen. Geplante Initiativen umfassen die Erweiterung der Nutzung von Machine Learning Methoden um beispielsweise generative KI mittels Large Languange Models sowie die Vertiefung der Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern. Das PACC bleibt somit ein entscheidender Akteur bei der Weiterentwicklung und Optimierung der Finanzverwaltung in Österreich.

Österreichisches Bundesministerium fÃŒr Finanzen, Pressemeldung vom 9.8.2024