Wie KI in turbulenten Zeiten die deutschen Kassen füllen kann

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Um die Auswirkungen der Coronakrise einzudämmen, hat die Bundesregierungen in 2020 das größte Hilfspaket in der Geschichte Deutschlands geschnürt. Allein in diesem Jahr sind bereits zusätzliche Kredite in Höhe von 217,8 Milliarden Euro aufgenommen worden, weitere 96,2 Milliarden sollen im kommenden Jahr folgen.  Damit muss auch in 2021 die im Grundgesetz festgeschriebene Schuldenbremse ausgesetzt werden. Die Pandemie sorgt für Löcher in den Kassen von Bund, Ländern und Kommunen. Gibt es Möglichkeiten diese Löcher zu verkleinern - ohne dabei die Steuern zu erhöhen?

Umsatzsteuerkarussell bekämpfen

Man geht davon aus, dass in Deutschland allein[1] durch Umsatzsteuerkarusselle jährlich Schäden in Höhe von schätzungsweise 5 bis 14 Milliarden Euro entstehen. Umsatzsteuerbetrug ist ein schwerwiegendes und organisiertes Verbrechen. Es erfordert gut durchdachte Strategien. In vielerlei Hinsicht gleichen die neuesten Spielarten dieser Betrugsart einem ausgeklügelten Schachspiel.

Die Aufdeckung solcher Muster erfordert die Fähigkeit, Verbindungen zwischen den verschiedenen Beteiligten schnell und effizient aufzudecken. Um betrügerische Netzwerke zu erkennen, müssen deutsche Steuerverwaltungen Millionen von Steuerzahler, Umsatzsteuererklärungen und grenzüberschreitende Transaktionen analysieren. Betrüger sind in komplizierte Netzwerke verstrickt, die auch gesetzestreue Steuerzahler und legitime Transaktionen enthalten können. Die Betrüger zu finden - und dabei die gesetzestreuen Steuerzahler in Ruhe zu lassen - ist daher eine gewaltige Herausforderung.

Umsatzsteuerbetrug ist oft international organisiert, wobei die Akteure über mehrere Länder hinweg agieren. Steuerbehörden teilen Umsatzsteuerdaten nicht automatisch und/oder systematisch mit anderen Steuerbehörden. Diese Schwäche ist bekannt und wird von Betrügern zu ihrem Vorteil genutzt.

Wie KI in turbulenten Zeiten die deutschen Kassen füllen kann

Wie KI in turbulenten Zeiten die deutschen Kassen füllen kann

Betrugsmuster ändern sich kontinuierlich. Steuerbehörden können häufig nur im Nachgang reagieren. Im Gegensatz zu traditionellen Steuererklärungen, bei denen die Behörden unter Umständen Jahre Zeit haben, um verlorene Gelder zurück zu fordern, sind die meisten Umsatzsteuerbetrugssysteme sehr schnell und agil. Sie werden schnell geplant und ausgeführt – d.h. Betrüger können Steuergelder hinterziehen und das Unternehmen schließen, bevor eine Steuerbehörde überhaupt weiß, dass ein Verbrechen begangen wurde. Behörden haben nur sehr wenig Zeit, um darauf reagieren zu können.

Der Einsatz einer zentralen, skalierbaren Plattform, die offen, flexibel und jederzeit anpassbar ist, kann Steuerbehörden unterstützen, dieses Problem zu lösen.

  • Maschinelles Lernen und KI-Verfahren können helfen, hoch risikobehaftete Fälle schnell zu erkennen und Trends zu entdecken
  • Netzwerkanalyse deckt verborgene Verbindungen zwischen Firmen und Akteuren auf, die potenziell fragwürdige Geschäfte unterstützen
  • Kontinuierliches Lernen durch Feedback-Schleifen hilft Modelle zu verfeinern und damit auf neue Gegebenheiten, Verhaltensänderungen und neuartige Arten von Betrugsmuster reagieren zu können
  • Visualisierung der Daten hilft dem Sachbearbeiter seinen Fokus auf besondere Auffälligkeiten zu lenken und ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen
  • Die Offenheit der Plattform ermöglicht es die bestehenden Modelle wie z.B. Open Source Modelle zu integrieren und zu pflegen.

Über 10 Länder in Europa nutzen SAS zur Bekämpfung von Umsatzsteuerkarussellen und anderen Steuerdelikten - und das mit großem Erfolg. Einige Steuerbehörden haben bis zu 98% der Verluste aufgrund von Umsatzsteuerkarussells beseitigt.

[1] Europäische Kommission. Das Konzept der Steuerkluft. Bericht III: Methoden zur Schätzung der MTIC-Betrugslücke, Abschnitt 2 skizziert andere Arten des Umsatzsteuerbetrugs.

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About Author

Andrey Denisenko

Andrey has a data science background and now focuses on creating analytical solutions for SAS customers in the DACH region, leading product experts and data scientists. Projects for government include the development of systems for combating various types of fraud, e.g. tax evasion, offshore fraud, funds embezzlement, import fraud, based on social network analysis, predictive modelling, and decisions management. Projects for enterprise customers include the delivery of analytical results for decision making in capital construction, transportation, telecommunications.

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