Jahr für Jahr entgehen Deutschland Steuereinnahmen in Milliardenhöhe durch grenzüberschreitenden Umsatzsteuerbetrug und Steuergestaltungen mit internationalen Bezügen. Die Aufdeckung und Ermittlung solcher Sachverhalten zeigt sich dabei als sehr kompliziert und zeitaufwendig. Zum einen sind hierbei die teilweise unstrukturierten Daten zu erwähnen, die ein Steuerprüfer aufarbeiten und analysieren muss. Zum anderen behindert die teilweise nicht ausreichende Datenlage, vor allem bei der Bekämpfung des grenzüberschreitenden Umsatzsteuerbetrugs, der auch das Ergebnis von organisiertem Verbrechen sein kann.

Ziel der im Dezember 2020 gestarten Forschungskooperation zwischen der VLBA und dem Landesamt für Steuern ist die Frühaufdeckung von Umsatzsteuerbetrugsfällen und aggressiven Steuervermeidungspraktiken mithilfe von Datenanalysen.

Data Science-Methoden können in diesem Anwendungskontext einen Weg darstellen, um den Umfang der betrachteten Datenmengen durch die Automatisierung von manuellen Prüfschritten stark zu vergrößern und zusätzlich sinkt durch die Automatisierung der zuvor manuellen Tätigkeiten auch der zeitliche Aufwand. Die Optimierungen betreffen dabei sowohl die Auswahl geeigneter Fälle, die Vorbereitung einer Prüfung, also die Datensammlung und -vorverarbeitung, als auch die eigentliche Prüfung. Während manuelle Prüfschritte automatisiert werden können, können auch neue Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden, beispielsweise durch die Implementierung von Verfahren zur Anomalieerkennung.

Zeitraum: 12/2020-11/2026

• Landesamt für Steuern Niedersachsen

• Jorge Marx Gómez
• Kristof Mose

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