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03.01.2017 Künstliche Intelligenz gegen Steuersünden

Quelle: iStock Photo

Predictive Analytics erleichtert die Betrugsbekämpfung bei der Steuerprüfung. Davon können auch andere Bereiche im Public Sector profitieren.

Welche Steuererklärungen geprüft werden, wird üblicherweise nach Risikokriterien und dem Zufallsprinzip ermittelt. Das Bundesministerium für Finanzen hat gemeinsam mit dem BRZ Pilotprojekte durchgeführt, um zur Betrugsbekämpfung auch Predictive Analytics einzusetzen. 

Daten effizient nutzen 

In einem zentralen Data Warehouse der Finanzverwaltung liegen rund 4 Milliarden Einzeldaten von etwa 1,6 Millionen steuerpflichtigen Personen und Unternehmen. Mit Predictive Analytics ist es möglich, diesen umfangreichen Informationspool gezielt zu analysieren. Damit können Zusammenhänge und Muster erkannt werden, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

"Die Ergebnisse zeigen sehr deutlich, dass durch den Einsatz von innovativen Analyse-Methoden eine signifikante Effektivitätssteigerung der Prüfungstätigkeit erzielt werden kann", betont Hermann Madlberger, Leiter des Predictive Analytics Competence Center im Finanzministerium. "Die dabei generierten Mehreinnahmen übersteigen die Projektaufwände um ein Vielfaches, sodass der Return on Investment sofort gegeben war."

Verkehrsplanung bis Sozialbetrug

Auch andere Behörden setzen Predictive Analytics bereits erfolgreich ein. Im Innenministerium werden damit etwa Hotspots für Dämmerungseinbrüche vorhergesagt. Bei öffentlichen Verkehrsmitteln sind Vorhersagen über Auslastungen – und damit die Verkehrsplanung – leichter und genauer möglich.

In Zukunft wird die öffentliche Verwaltung von Predictive Analytics vor allem dort profitieren, wo komplexe rechtliche Rahmenbedingungen eine manuelle Überprüfung von Einzelfällen nahezu unmöglich machen. So könnte die missbräuchliche Nutzung von Sozialleistungen mit Predictive Analytics gezielter erkannt werden.

Weitere Anwendungsbereiche

  • Echtzeit-Analyse von Netzwerk-Traffic und Intrusion-Detection
  • Früherkennung von potenziellen Verkehrsstaus und Unterstützung bei Gegenmaßnahmen
  • Steuerung des Arbeitsmarkts durch verbesserte Modelle auf Basis Big Data
  • Vergabe von Förderungen und Beihilfen
  • Automatisierte Beantwortung von Bürger/innen-Anfragen

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist die Nutzung von Daten, um mit Methoden der Statistik und des Data Mining Muster und Trends zu erkennen. Als Teil eines innovativen Risikomanagements können damit erklärende und voraussagende Modelle entwickelt werden, die es ermöglichen, zukünftige Ereignisse zu prognostizieren.