09.08.2024
BETRUGSBEKÄMPFUNG

KI gegen Steuerhinterziehung brachte Finanzministerium 2023 rund 185 Mio. Euro

Das Finanzministerium (BMF) setzt in der Betrugsbekämpfung seit Jahren auf Predictive Analytics. Nun wurden Zahlen präsentiert.
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(c) envato / andriymedvediuk

Ja, auch die heimischen Ministerien nutzen KI – und zwar mitunter schon eine ganze Zeit lang, wie brutkasten vor etwa einem Jahr berichtete. Dabei geht es jedoch nicht um Generative AI-Lösungen – man will ja schließlich nicht, das im Ministerium halluziniert wird. Zum Einsatz kommen etwa Tools mit Funktionen wie Texterkennung und Bilderkennung – oder im Fall des Finanzministeriums eine Predictive-Analytics-Plattform, die die Auswahl von Steuer-Prüfungsfällen optimiert und damit beim Erkennen von Steuerhinterziehung hilft.

Steuerhinterziehung: 34 Millionen Fälle überprüft – 185 Millionen Euro erzielt

Nun gab Finanzminister Magnus Brunner einige Zahlen zum Predictive Analytics Competence Center (PACC) im Ministerium aus. Die „Spezialeinheit“ habe demnach im Jahr 2023 rund 6,5 Mio. Fälle aus den unterschiedlichsten Bereichen der Steuerverwaltung überprüft. 

Dabei sei man in allen Bereichen der Finanzverwaltung fündig geworden. „So wurden falsche Angaben bei Arbeitnehmerveranlagungen ebenso aufgedeckt wie Betrugsversuche bei der Einkommensteuer, der Körperschaftssteuer oder auch bei der Umsatzsteuer“, heißt es in einer Aussendung des Ministeriums. Dadurch hätten die Ermittler:innen rund 185 Millionen Euro Steuereinnahmen erzielt.

Darüber hinaus seien rund 27,5 Millionen Fälle im Hinblick auf Compliance-Verstöße überprüft worden, wobei es sich laut Ministerium „vor allem um die Identifikation von zu Unrecht beantragten und bezogenen Beihilfen und Leistungen sowie von Scheinunternehmen handelte“. Zusammengerechnet wurden durch das PACC im Vorjahr also 34 Millionen Fälle überprüft. Bei diesen hätten die Analysen 375.000 Fälle als unplausibel angezeigt, heißt es vom Ministerium. „Diese wurden in Folge von Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeitern näher unter die Lupe genommen und im Bedarfsfall überprüft.“

PACC: Mehrere Bereiche mit eigenen Programmen abgedeckt

„Die Teams im PACC sind auf verschiedene analytische Bereiche spezialisiert, von Predictive und Advanced Analytics über Tax Analytics bis hin zu Customs Analytics. Somit decken wir ein relativ breites Spektrum an Themenstellungen ab“, wird dazu PACC-Leiter Christian Weinzinger zitiert. Mit mehreren verschiedenen Programme bearbeite man Risiken in Bereichen wie Steuerprüfung und Zollkontrolle. „Diese Maßnahmen umfassen sowohl ex-post-Ansätze, die sich auf die Analyse vergangener Jahre stützen, als auch real-time- und ex-ante-Ansätze, die darauf abzielen, potenzielle Risiken in Echtzeit oder im Voraus zu erkennen“, so Weinzinger.

Konkret werden etwa Betriebsgründungen vorab überprüft, „um Unternehmen und die dahinterstehenden handelnden Personen mit einem höheren Risiko für Steuerbetrug zu identifizieren“. Damit werde durch Analysetechniken und Netzwerkanalysen unter anderem Umsatzsteuer-Karussellbetrug verhindert.

Auch Kryptowährungen im Visier

„Darüber hinaus werden verschiedene andere Themen wie Digitalisierung, Kryptowährungen und internationale Datenaustauschprogramme behandelt, um die Effizienz und Wirksamkeit der Finanzverwaltung zu verbessern“, sagt der PACC-Leiter. Und die „Spezialeinheit“ soll weiter ausgebaut werden. Künftig soll dann unter anderem auch Generative AI eingesetzt werden, heißt es in der Aussendung. Zudem soll die Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern vertieft werden.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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