250 KI im Finanzamt
Predictive Analytics Center des österreichischen Finanzministeriums
nutzt KI für Risikoanalysen, Steuerprüfungen und schnelle
Rückzahlungen. EU-Kontakte, Expertenteam.
28 Minuten
Podcast
Podcaster
Beschreibung
vor 1 Jahr
In dieser Folge des Podcasts spricht der Redner Jakob Bermann von
Radio IGL über die Arbeit des Predictive Analytics Centers des
österreichischen Finanzministeriums. Er stellt Christian Weinzinger
vor, der bei diesem Center tätig ist. Das Center beschäftigt sich
mit Predictive Analytics, Machine Learning und künstlicher
Intelligenz, um mit Hilfe von Datenanalysen und KI-Risikoanalysen
für das Finanzministerium durchzuführen. Ein Ziel dieser Analysen
ist es, dem Finanzamt und dem Zollamt bei der Bewertung von
Unternehmen und der Durchführung von Risikobewertungen zu helfen.
Die Ergebnisse der Analysen werden dann an die entsprechenden
Behörden weitergegeben, um Steuerprüfungen durchzuführen. Dies
trägt letztendlich zur Steuereinnahmengewinnung bei. Das Predictive
Analytics Center prüft auch die eingereichten Steuererklärungen von
Bürgern im Rahmen der Arbeitnehmerveranlagung. Bürgern, deren
Steuererklärungen korrekt sind, wird somit eine schnellere
Auszahlung von Rückzahlungen ermöglicht. Die Verwendung von KI im
Finanzbereich hat verschiedene Vorteile, aber auch Grenzen.
Einerseits benötigt man große Mengen an Daten, um mathematische
Modelle zu trainieren. Andererseits können Datenkennuencies zu
Identifizierungsproblemen führen und KI kann nicht auf nicht
vorhandene Daten zugreifen. Im Podcast erklärt Christian
Weinzinger, dass die Modellierer im Center die Parameter und
Variablen festlegen, die in die Modelle einfließen. Die Modelle
entscheiden dann selbstständig, welche Eigenschaften und Variablen
für die Bewertung herangezogen werden. Die Modellierungsmethode
erlaubt es den Modellierern, das Modell im Detail nachzuvollziehen,
aber sie können nicht sofort sagen, wie das Ergebnis zustande
gekommen ist. Das Predictive Analytics Center hat enge Kontakte zu
anderen EU-Mitgliedsstaaten und bietet ihnen Hilfe beim Aufbau
ähnlicher Analyseabteilungen an. Österreich ist in diesem Bereich
führend und hat fortschrittliche Systeme entwickelt. Die anderen
Staaten orientieren sich an der Methodik und Projektabwicklung des
österreichischen Centers, da die Systeme und Daten in den
verschiedenen Ländern sehr unterschiedlich sind. Das Predictive
Analytics Center ist in vier Bereichen organisiert: Data Science,
Programmierung, Tags Analytics und Customs Analytics. Es besteht
aus einem gemischten Team von Fachexperten, Technikern und Data
Scientists. Das Center wächst weiter und plant auch zukünftig in
anderen Bereichen aktiv zu sein. Am Ende des Podcasts bedankt sich
der Redner bei den Zuhörern und lädt sie dazu ein, auch beim
nächsten Mal wieder einzuschalten.
Radio IGL über die Arbeit des Predictive Analytics Centers des
österreichischen Finanzministeriums. Er stellt Christian Weinzinger
vor, der bei diesem Center tätig ist. Das Center beschäftigt sich
mit Predictive Analytics, Machine Learning und künstlicher
Intelligenz, um mit Hilfe von Datenanalysen und KI-Risikoanalysen
für das Finanzministerium durchzuführen. Ein Ziel dieser Analysen
ist es, dem Finanzamt und dem Zollamt bei der Bewertung von
Unternehmen und der Durchführung von Risikobewertungen zu helfen.
Die Ergebnisse der Analysen werden dann an die entsprechenden
Behörden weitergegeben, um Steuerprüfungen durchzuführen. Dies
trägt letztendlich zur Steuereinnahmengewinnung bei. Das Predictive
Analytics Center prüft auch die eingereichten Steuererklärungen von
Bürgern im Rahmen der Arbeitnehmerveranlagung. Bürgern, deren
Steuererklärungen korrekt sind, wird somit eine schnellere
Auszahlung von Rückzahlungen ermöglicht. Die Verwendung von KI im
Finanzbereich hat verschiedene Vorteile, aber auch Grenzen.
Einerseits benötigt man große Mengen an Daten, um mathematische
Modelle zu trainieren. Andererseits können Datenkennuencies zu
Identifizierungsproblemen führen und KI kann nicht auf nicht
vorhandene Daten zugreifen. Im Podcast erklärt Christian
Weinzinger, dass die Modellierer im Center die Parameter und
Variablen festlegen, die in die Modelle einfließen. Die Modelle
entscheiden dann selbstständig, welche Eigenschaften und Variablen
für die Bewertung herangezogen werden. Die Modellierungsmethode
erlaubt es den Modellierern, das Modell im Detail nachzuvollziehen,
aber sie können nicht sofort sagen, wie das Ergebnis zustande
gekommen ist. Das Predictive Analytics Center hat enge Kontakte zu
anderen EU-Mitgliedsstaaten und bietet ihnen Hilfe beim Aufbau
ähnlicher Analyseabteilungen an. Österreich ist in diesem Bereich
führend und hat fortschrittliche Systeme entwickelt. Die anderen
Staaten orientieren sich an der Methodik und Projektabwicklung des
österreichischen Centers, da die Systeme und Daten in den
verschiedenen Ländern sehr unterschiedlich sind. Das Predictive
Analytics Center ist in vier Bereichen organisiert: Data Science,
Programmierung, Tags Analytics und Customs Analytics. Es besteht
aus einem gemischten Team von Fachexperten, Technikern und Data
Scientists. Das Center wächst weiter und plant auch zukünftig in
anderen Bereichen aktiv zu sein. Am Ende des Podcasts bedankt sich
der Redner bei den Zuhörern und lädt sie dazu ein, auch beim
nächsten Mal wieder einzuschalten.
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