Berta Sándor
Mesterséges intelligenciával keresik az adócsalókat Ausztriában
Csalási forgatókönyveket készítenek és gépi tanulással azonosítják a problémás mintákat. Így a vámcsalások is könnyebben felderíthetők.
Az osztrák pénzügyminisztérium Predictive Analytics Competence Centre - PACC nevű részlege sokoldalú módszereket alkalmaz az adócsalók felderítésére. A fő módszer a prediktív analitika: a gépi tanulás alapján működő mesterséges intelligencia, amely képes a különböző adatforrásokból potenciális csalási forgatókönyveket levezetni. A módszert az adóellenőrzések célpontjainak kiválasztására, az adóbevallások elfogadhatóságának ellenőrzésére, valamint az induló vállalkozások és pályázatok értékelésére használják. Így nem csupán az adócsalást könnyebb feltárni, de a vámcsalások is felderíthetők és visszaszoríthatók.
Tavaly a PACC mintegy 6 millió munkavállalói értékelést vizsgált meg. A részleg szakértői az elmúlt esztendőkben évente mintegy 5000 olyan kockázati esetet választottak ki, amelyekben az adóhatóság utólag adóellenőrzést vagy vámellenőrzést végzett, vagy amelyekben a jövedelemadót és a járulékokat, valamint a rövidtávú munkavégzéshez nyújtott támogatásokat ellenőrizték. A PACC tavalyi munkájának egyik középpontjában a koronavírus-járvány intézkedésekkel kapcsolatos elemzések álltak. Itt a részleg mintegy 1,4 millió koronavírusos betegtámogatásra vonatkozó kérelem hitelességét ellenőrizte.
2022 első félévében közel 4 millió munkavállalói értékelést vizsgáltak felül és számos COVID-támogatási kifizetés iránti kérelmet bíráltak el. Nagy hangsúlyt kapott a benyújtott jövedelemadó- és társaságiadó-bevallások valós idejű kockázatelemzésének továbbfejlesztése is. A PACC munkatársai 2020 januárjától idén június végéig összesen mintegy 540 millió eurót takarítottak meg az osztrák adófizetőknek a különböző területeken végzett elemzéseikkel és előrejelzéseikkel.
"Az adócsalás nem egy apró vétek hanem bűncselekmény, és nagy kárt okoz a tisztességes vállalkozásoknak. A mi feladatunk annak biztosítása, hogy Ausztriában minden emberre és vállalatra ugyanazok a keretfeltételek vonatkozzanak, és hogy a szabályokat betartsák. A PACC matematikát és statisztikát használ az adócsalók felkutatására. A csalás elleni küzdelem területén a legmodernebb technikák alkalmazása elengedhetetlen ahhoz, hogy egy lépéssel a csalók előtt járjunk, és így biztosítsuk az adóügyi igazságosságot" - jelentette ki Magnus Brunner osztrák pénzügyminiszter. Christian Weinzinger, a PACC vezetője hozzátette: "A csalás spektruma széles, és a mérlegekben szereplő levonásoktól kezdve a kiadások terén tett hamis nyilatkozatokon át a valóságnak nem megfelelő vagyonnyilatkozatokig terjed. Mindezen intézkedések célja, hogy illegálisan a lehető legalacsonyabb szinten tartsák az adóterheket. Speciálisan kifejlesztett algoritmusok segítségével automatikusan észlelik ezeket a szabálytalanságokat, és külön vizsgálatra küldik a megfelelő eseteket."
A különleges részleg hét tartományban közel 40 alkalmazott bevonásával végez adatelemzéseket. A múltbeli adatokat matematikai modellek létrehozására vagy képzésére használják, amelyeket aztán az aktuális adatokra alkalmaznak. Ebből aztán csalási forgatókönyvek vezethetők le, és kockázatértékelés végezhető. A PACC fő feladatai közé tartozik a valós idejű kockázatértékelés az általános és üzleti értékelés területén, a központi ellenőrzési ügyek kiválasztása, az automatizált ellenőrzések létrehozása és kiterjesztése az adóellenőrzésekkel összefüggésben, a csalás elleni küzdelem megelőző kérdései és a koronavírus- járvány során felmerült kérdések.
A használt információk belső adatforrásokból, azaz a pénzügyminisztériumban tárolt alapadatokból, mint például az adófizetők bejelentési adatai, adómegállapítási értesítések, bevallások, vámáru-nyilatkozatok vagy a járművekre vonatkozó adatok, de külső adatforrásokból, mint például a cégnyilvántartás, a telekkönyv vagy a kereskedelmi nyilvántartás, is származnak. Ezen adatforrásokból a vonatkozó információkat álnéven dolgozzák fel, és ezek szolgálnak alapul a PACC által elemzendő témakörökhöz. "Ennek fontos eszköze az adatelemző platformunk, amely az adatok előkészítéséhez, matematikai modellek létrehozásához és az eredmények levezetéséhez áll rendelkezésre" - taglalta Weinzinger. A PACC emellett könyvvizsgálói szoftvereket használ, hogy kész és szabványosított elemzéseket készítsen az adóellenőrzésekhez. Ez lehetővé teszi, hogy az adóellenőrök támogatást kapjanak a pénzügyi adatok adatvezérelt elemzésében.
Az osztrák pénzügyminisztérium Predictive Analytics Competence Centre - PACC nevű részlege sokoldalú módszereket alkalmaz az adócsalók felderítésére. A fő módszer a prediktív analitika: a gépi tanulás alapján működő mesterséges intelligencia, amely képes a különböző adatforrásokból potenciális csalási forgatókönyveket levezetni. A módszert az adóellenőrzések célpontjainak kiválasztására, az adóbevallások elfogadhatóságának ellenőrzésére, valamint az induló vállalkozások és pályázatok értékelésére használják. Így nem csupán az adócsalást könnyebb feltárni, de a vámcsalások is felderíthetők és visszaszoríthatók.
Tavaly a PACC mintegy 6 millió munkavállalói értékelést vizsgált meg. A részleg szakértői az elmúlt esztendőkben évente mintegy 5000 olyan kockázati esetet választottak ki, amelyekben az adóhatóság utólag adóellenőrzést vagy vámellenőrzést végzett, vagy amelyekben a jövedelemadót és a járulékokat, valamint a rövidtávú munkavégzéshez nyújtott támogatásokat ellenőrizték. A PACC tavalyi munkájának egyik középpontjában a koronavírus-járvány intézkedésekkel kapcsolatos elemzések álltak. Itt a részleg mintegy 1,4 millió koronavírusos betegtámogatásra vonatkozó kérelem hitelességét ellenőrizte.
2022 első félévében közel 4 millió munkavállalói értékelést vizsgáltak felül és számos COVID-támogatási kifizetés iránti kérelmet bíráltak el. Nagy hangsúlyt kapott a benyújtott jövedelemadó- és társaságiadó-bevallások valós idejű kockázatelemzésének továbbfejlesztése is. A PACC munkatársai 2020 januárjától idén június végéig összesen mintegy 540 millió eurót takarítottak meg az osztrák adófizetőknek a különböző területeken végzett elemzéseikkel és előrejelzéseikkel.
"Az adócsalás nem egy apró vétek hanem bűncselekmény, és nagy kárt okoz a tisztességes vállalkozásoknak. A mi feladatunk annak biztosítása, hogy Ausztriában minden emberre és vállalatra ugyanazok a keretfeltételek vonatkozzanak, és hogy a szabályokat betartsák. A PACC matematikát és statisztikát használ az adócsalók felkutatására. A csalás elleni küzdelem területén a legmodernebb technikák alkalmazása elengedhetetlen ahhoz, hogy egy lépéssel a csalók előtt járjunk, és így biztosítsuk az adóügyi igazságosságot" - jelentette ki Magnus Brunner osztrák pénzügyminiszter. Christian Weinzinger, a PACC vezetője hozzátette: "A csalás spektruma széles, és a mérlegekben szereplő levonásoktól kezdve a kiadások terén tett hamis nyilatkozatokon át a valóságnak nem megfelelő vagyonnyilatkozatokig terjed. Mindezen intézkedések célja, hogy illegálisan a lehető legalacsonyabb szinten tartsák az adóterheket. Speciálisan kifejlesztett algoritmusok segítségével automatikusan észlelik ezeket a szabálytalanságokat, és külön vizsgálatra küldik a megfelelő eseteket."
A különleges részleg hét tartományban közel 40 alkalmazott bevonásával végez adatelemzéseket. A múltbeli adatokat matematikai modellek létrehozására vagy képzésére használják, amelyeket aztán az aktuális adatokra alkalmaznak. Ebből aztán csalási forgatókönyvek vezethetők le, és kockázatértékelés végezhető. A PACC fő feladatai közé tartozik a valós idejű kockázatértékelés az általános és üzleti értékelés területén, a központi ellenőrzési ügyek kiválasztása, az automatizált ellenőrzések létrehozása és kiterjesztése az adóellenőrzésekkel összefüggésben, a csalás elleni küzdelem megelőző kérdései és a koronavírus- járvány során felmerült kérdések.
A használt információk belső adatforrásokból, azaz a pénzügyminisztériumban tárolt alapadatokból, mint például az adófizetők bejelentési adatai, adómegállapítási értesítések, bevallások, vámáru-nyilatkozatok vagy a járművekre vonatkozó adatok, de külső adatforrásokból, mint például a cégnyilvántartás, a telekkönyv vagy a kereskedelmi nyilvántartás, is származnak. Ezen adatforrásokból a vonatkozó információkat álnéven dolgozzák fel, és ezek szolgálnak alapul a PACC által elemzendő témakörökhöz. "Ennek fontos eszköze az adatelemző platformunk, amely az adatok előkészítéséhez, matematikai modellek létrehozásához és az eredmények levezetéséhez áll rendelkezésre" - taglalta Weinzinger. A PACC emellett könyvvizsgálói szoftvereket használ, hogy kész és szabványosított elemzéseket készítsen az adóellenőrzésekhez. Ez lehetővé teszi, hogy az adóellenőrök támogatást kapjanak a pénzügyi adatok adatvezérelt elemzésében.