Wien (OTS) – Das Predictive Analytics Competence Center (PACC), eine
Spezialeinheit im Finanzministerium, setzt auf künstliche
Intelligenz, um Steuerbetrug und Compliance-Verstöße aufzudecken. Im
Jahr 2024 wurden durch die Risikomodelle des PACC in Summe rund 6,6
Mio. Fälle aus den unterschiedlichsten Bereichen der Steuerverwaltung
überprüft. Dadurch wurden durch die prüfenden Organe der
Finanzverwaltung rund 354 Millionen Euro an Steuermehreinnahmen
erzielt.

Fündig wurde die Spezialeinheit in allen Bereichen der
Finanzverwaltung. So wurden beispielsweise falsche Angaben bei
Arbeitnehmerveranlagungen ebenso aufgedeckt wie Betrugsversuche bei
der Einkommens-, der Körperschafts- oder auch bei der Umsatzsteuer.
Darüber hinaus wurden rund 23,4 Mio. Fälle im Hinblick auf Compliance
-Verstöße überprüft, wobei es sich vor allem um die Identifikation
von zu Unrecht beantragten und bezogenen Beihilfen und Leistungen
sowie von Scheinunternehmen handelte.

„Ebenso wie sich betrügerische Energien ständig ändern und
weiterentwickeln, muss sich auch die Betrugsbekämpfung moderner
Methoden bedienen. Um Formen von Steuerbetrug zu erkennen, wollen wir
in Zukunft noch mehr KI einsetzen“, sagt Finanzminister Markus
Marterbauer. Im Herbst soll ein Steuerbetrug-Bekämpfungspaket
vorgestellt werden. „Betrugsbekämpfung ist eine Frage der
Gerechtigkeit. Wer betrügt, schadet nicht nur dem Staat, sondern
allen ehrlichen Steuerzahlerinnen und Steuerzahlern“, so der
Finanzminister.

Mag. Christian Weinzinger, Leiter der Spezialeinheit PACC: „Das
PACC konnte mit fortschrittlichen Predictive Analytics und Machine
Learning-Methoden dazu beitragen, die steuerlichen Mehreinnahmen
durch Prüfungsmaßnahmen zu erhöhen bzw. natürliche und juristische
Personen, die sich nicht compliant verhielten, zu identifizieren und
dabei helfen, die Steuergerechtigkeit in Österreich hochzuhalten. Die
Teams im PACC sind auf verschiedene analytische Bereiche
spezialisiert und decken ein relativ breites Spektrum an
unterschiedlichsten Themenstellungen ab.“

KI-Methoden helfen, Prüfungseffizienz zu steigern

Im Bereich der Betriebsprüfung, der Lohn- und
Sozialabgabenprüfung und der Betriebsprüfung im Zollbereich werden
verschiedene Auswahlmethoden angewendet, um potenzielle Fälle zu
identifizieren, bei denen mit hoher Wahrscheinlichkeit von
Mehreinnahmen ausgegangen werden kann. Dies umfasst den Vorschlag der
Auswahl von Fällen basierend auf historischen Daten, Finanzdaten und
anderen relevanten Informationen. Für die Fallauswahl werden neue
Verfahren und Techniken wie Textmining bzw. diverse Machine Learning
und KI-Methoden angewendet, um die Effizienz der Prüfungen zu
verbessern.

Weinzinger: „Das PACC hat zahlreiche Programme und Initiativen
implementiert, um Risiken im Bereich der Steuerprüfung, Zollkontrolle
und anderen relevanten Bereichen zu identifizieren. Diese Maßnahmen
beziehen sich sowohl auf die Vergangenheit als auch auf die Erkennung
potenzieller Risiken in Echtzeit oder im Voraus. Darüber hinaus
werden verschiedene andere Themen wie standardisierte
Prüfungshandlungen bei Buchhaltungsunterlagen, Kryptowährungen und
internationale Datenaustauschprogramme behandelt, um die Effizienz
und Wirksamkeit der Finanzverwaltung zu verbessern.“

Aktuelles Beispiel: Betrugsfall bei landwirtschaftlichem Betrieb

Zur Veranschaulichung der Arbeitsweise des PACC dient ein
aktueller Fall eines landwirtschaftlichen Betriebes: Im Zuge einer
Außenprüfung stellte sich heraus, dass Fahrzeuge, die in der Kfz-
Zulassungsdatenbank ausgewiesen waren, nicht in der betrieblichen
Buchhaltung bzw. im Anlageverzeichnis erfasst waren. Abmeldungen und
daraus resultierende Veräußerungen fanden in der Buchhaltung keinen
Eingang. Wie sich herausstellte, wurden die hochpreisigen
landwirtschaftlichen Fahrzeuge nach jahrelanger Nutzung
weiterverkauft, ohne die Verkaufserlöse zu erfassen.

Aufgrund der Tatsache, dass landwirtschaftliche Geräte auch nach
Jahren noch sehr wertstabil sind, ergaben sich Umsatz- und
Ertragserhöhungen in nicht unbeträchtlicher Höhe. Zusammen mit
Bewertungsänderungen im Anlage- und Umlaufvermögen wurden
Abgabennachforderungen von über 300.000 Euro fällig.

Die PACC-Risikoauswahl war auch in diesem Fall ein Volltreffer.
Aufgrund der Bereitstellung von aufbereiteten Daten aus externen
Datenbanken durch das PACC war der Abgleich mit der Finanzbuchhaltung
und den betrieblichen Kennzahlen unkompliziert möglich und überführte
den betrügerisch agierenden Betrieb.

Steigerung der Effizienz und Effektivität der Finanzverwaltung

Ziel des Einsatzes künstlicher Intelligenz im PACC für die
Zukunft ist es, die Effizienz und Effektivität der österreichischen
Finanzverwaltung weiter zu steigern und die Rolle des PACC als
zentrale Institution für analytische Kompetenz und Betrugsbekämpfung
zu festigen. Geplante Initiativen umfassen die Erweiterung der
Nutzung von KI-Methoden um beispielsweise generative KI mittels Large
Language 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.