Hessen setzt KI gegen Steuerbetrug ein
Wiesbaden () – Die hessische Steuerverwaltung nutzt künstliche Intelligenz, um Cum-Ex-Geschäfte aufzudecken. Das teilte das Finanzministerium in Wiesbaden mit.
Mit dem Projekt ‚KICC‘ sollen komplexe Aktientransaktionen und große Datenmengen analysiert werden, die bei Ermittlungen zu Steuerhinterziehung anfallen.
Finanzminister Alexander Lorz betonte, dass bereits über 100 Fälle mit einem Volumen von rund vier Milliarden Euro aufgegriffen wurden. Davon seien bereits Beträge von mehr als 500 Millionen Euro rechtskräftig zurückgefordert worden.
Die Forschungsstelle Künstliche Intelligenz in Kassel unterstützt die Ermittler mit 40 Mitarbeitern.
Oberfinanzpräsidentin Konstanze Bepperling erklärte, die KI helfe besonders bei der Auswertung der komplexen internationalen Transaktionen. Die Technologie sei bereits erfolgreich bei der Analyse der Panama Papers eingesetzt worden.
Details zu den Methoden würden aus ermittlungstaktischen Gründen nicht veröffentlicht.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie heißen die Personen in diesem Beitrag?
Alexander Lorz, Konstanze Bepperling
Welche Organisationen oder Institutionen werden genannt?
Finanzministerium, hessische Steuerverwaltung, Forschungsstelle Künstliche Intelligenz in Kassel, Oberfinanzpräsidentin Konstanze Bepperling
Wann ist das Ereignis passiert?
Wo spielt die Handlung des Artikels?
Worum geht es in einem Satz?
Die hessische Steuerverwaltung setzt künstliche Intelligenz ein, um Cum-Ex-Geschäfte aufzudecken, hat bereits über 100 Fälle mit einem Volumen von rund vier Milliarden Euro identifiziert und über 500 Millionen Euro erfolgreich zurückgefordert.
Was war der Auslöser für den Vorfall?
Der Hintergrund für das beschriebene Ereignis ist die Bekämpfung von Steuerhinterziehung, insbesondere im Zusammenhang mit Cum-Ex-Geschäften. Die hessische Steuerverwaltung setzt künstliche Intelligenz ein, um komplexe Transaktionen und große Datenmengen zu analysieren, um Steuervergehen aufzudecken und zurückzufordern.
Wie hat die Öffentlichkeit oder Politik reagiert?
Im Artikel wird berichtet, dass die hessische Steuerverwaltung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erfolgreich Cum-Ex-Geschäfte aufdeckt, was von Finanzminister Alexander Lorz positiv hervorgehoben wird. Der Einsatz der KI hat bereits zur Aufdeckung von über 100 Fällen geführt, wobei bereits mehr als 500 Millionen Euro zurückgefordert wurden, was auf ein aktives Engagement der Behörden in der Bekämpfung von Steuerhinterziehung hinweist.
Welche Konsequenzen werden genannt?
Die Folgen oder Konsequenzen, die im Artikel erwähnt werden, sind: Aufdeckung von Cum-Ex-Geschäften, Analyse komplexer Aktientransaktionen und großer Datenmengen, Aufgriff von über 100 Fällen, Volumen von rund vier Milliarden Euro, rechtskräftig zurückgeforderte Beträge von mehr als 500 Millionen Euro, Unterstützung der Ermittler durch 40 Mitarbeiter, erfolgreiche Analyse der Panama Papers.
Gibt es bereits eine Stellungnahme?
Ja, im Artikel wird eine Stellungnahme von Finanzminister Alexander Lorz zitiert. Er betonte, dass bereits über 100 Fälle mit einem Volumen von rund vier Milliarden Euro aufgegriffen wurden, und dass mehr als 500 Millionen Euro rechtskräftig zurückgefordert worden seien. Oberfinanzpräsidentin Konstanze Bepperling erklärte, dass die KI besonders bei der Auswertung komplexer internationaler Transaktionen helfen könne.
Wiesbaden: Zentrum hessischer Steuerermittlungen
Wiesbaden ist die Hauptstadt des Bundeslandes Hessen und spielt eine zentrale Rolle in der hessischen Steuerverwaltung. Die Stadt ist nicht nur bekannt für ihre historischen Thermalquellen, sondern auch für innovative Ansätze in der Bekämpfung von Steuerkriminalität. Hier wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um komplexe Finanztransaktionen zu analysieren und Steuerhinterziehung aufzudecken. Mit dem Projekt ‚KICC‘ konnten bereits zahlreiche Cum-Ex-Fälle identifiziert werden, was die Effizienz der Ermittlungen steigert. Wiesbaden positioniert sich somit als Vorreiter in der Nutzung moderner Technologien zur Aufklärung finanzieller Straftaten.
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