Herausforderung
„Die Datenexperten von CROZ unterstützten die kroatische Steuerverwaltung bei der Entwicklung technischer Spezifikationen für eine Analysesoftware, die es ermöglicht, nicht konforme Steuerzahler zu identifizieren und zu überwachen – insbesondere jene, die am Karussellbetrug beteiligt sind.“
– Luka Stepinac, Data Engineering Services Manager, CROZ d.o.o.
CROZ unterstützte die kroatische Steuerverwaltung (CTA) bei der Entwicklung technischer Spezifikationen für eine Analysesoftware, die es ermöglicht, nicht konforme Steuerzahler, insbesondere im Bereich des Karussellbetrugs, zu identifizieren und zu überwachen. Das Projekt wurde im Rahmen des EU-Programms „Structural Reform Support Programme“ (SRSP) finanziert und in Zusammenarbeit mit der Generaldirektion für Strukturreformen (DG REFORM) der Europäischen Kommission umgesetzt.
m Laufe der Jahre hat die kroatische Steuerverwaltung (CTA) verschiedene Fraud Detection Systeme zur Bekämpfung von Steuerbetrug eingeführt und plant, ihre Analysefähigkeiten durch den Einsatz moderner Methoden wie Predictive und Network Analytics weiter auszubauen.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Bekämpfung von Karussellbetrug, bei dem Steuerzahler Mehrwertsteuer einbehalten, aber nicht an den Staat abführen. Dieses Phänomen betrifft nicht nur Kroatien, sondern ganz Europa, wo dadurch jährlich über 50 Milliarden Euro verloren gehen – häufig mit Verbindungen zur organisierten Kriminalität und Terrorismus.
Da Steuerbetrüger zunehmend innovativer, komplexer und agiler agieren, sind herkömmliche Methoden mit veralteten Systemen und manuellen Prozessen nicht mehr ausreichend, um groß angelegten, grenzüberschreitenden Steuerbetrug effektiv zu bekämpfen – ein klarer Kampf mit ungleichen Mitteln.
Aufgrund dieser zunehmenden Herausforderung greifen Steuerbehörden weltweit auf einen multidisziplinären Ansatz zurück, um diesem fiskalischen Risiko zu begegnen. Moderne Technologien und fortschrittliche Analysemethoden wie Predictive Analytics, Netzwerk- und Datenanalysen ermöglichen es den Steuerbehörden, bestehende Prozesse zu optimieren und völlig neue Analyseformen durchzuführen, die zuvor nicht möglich waren. Predictive Analytics nutzt Funktionen wie maschinelles Lernen und statistische Analysen, um potenziell betrügerisches Verhalten vorherzusagen. Dies erlaubt es den Steuerbehörden, Steuerbetrug zu verhindern, die Kosten des Steuerverwaltungsprozesses zu senken und die öffentlichen Ausgaben zu optimieren. Netzwerk-Analysen wiederum verknüpfen Entitäten und deren Beziehungen, um deren Verbindungen zu identifizieren. Diese Methode eignet sich hervorragend, um Betrugsketten zu erkennen, verantwortliche Personen und Unternehmen ausfindig zu machen und Transaktionsnetzwerke zu identifizieren.
Lösung
Durch die Entwicklung der technischen Spezifikationen für die gewünschten Analysesoftware unterstützt das Projektteam die Steuerbehörde (CTA) bei der Beschaffung und Implementierung einer passenden Lösung.
Das Projekt wurde innerhalb von etwa sechs Monaten abgeschlossen und umfasste mehrere zentrale Aktivitäten:
- Analyse der bestehenden Prozesse der CTA im Zusammenhang mit MTIC-Betrug
- Durchführung von Workshops mit CTA-Vertretern zu geschäftlichen und technischen Anforderungen
- Sammlung von Informationen über fortschrittliche Analysemethoden in Steuerverwaltungen innerhalb und außerhalb der EU
- Präsentation von Konzepten, Methoden und Beispiel-Tools im Bereich Predictive und Netzwerk-Analysen
- Entwicklung der funktionalen und technischen Spezifikationen für das neue Predictive-Analytics-System.
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