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Predictive Analytics Competence Center

Das Predictive Analytics Competence Center (PACC) wurde am 01.06.2016 als Nachfolgeorganisation des Risiko-, Analyse- und Informationscenters (RIA) ins Leben gerufen, um den Anforderungen einer immer komplexer werdenden Datenwelt (Big Data) mit neuen und modernen Analysemethoden (Predictive Analytics, Datamining) zu begegnen.

Ausgehend von einer nach neuesten wissenschaftlichen Methoden durchgeführten Risikobeurteilung der Abgabenprozesse und einer damit verbundenen effektiven Vorhersage von erforderlichen Kontroll- und Prüfungsmaßnahmen (risikoorientierte Einsatzlenkung) sowie einer im Anschluss durchgeführten ganzheitlichen Evaluierung der Ergebnisse soll das PACC die Strategie des Bundesministeriums für Finanzen unterstützen.

Zur erfolgsoptimierten Umsetzung dieser beiden Hauptaspekte des PACC ist die Abteilung grundlegend in zwei Bereiche gegliedert. Dies spiegelt sich in der organisatorischen Aufteilung in das Team „Analyse und Auswertung“ und in das Team „Evaluierung und Qualitätssicherung“ wieder.

 

Aufgaben Team Analyse und Auswertung

Die Durchführung und Erstellung erforderlicher fachlicher Analysen und Auswertungen im Rahmen der dem PACC zur Verfügung stehenden Daten für das BMF (inklusive politische Büros) ist die Hauptaufgabe des Teams Analyse und Auswertung.

 

Aufgaben Team Evaluierung und Qualitätssicherung

Die Evaluierung der Ergebnisse und Sicherstellung der Qualität der gesamten Abgabenprozesse (von den fachlichen Dateninhalten bis zum Kontrollergebnis) ist die Hauptaufgabe des Teams Evaluierung und Qualitätssicherung.

Neben dem Einsatz von innovativen, technischen Methoden (Data Science) sind es jedoch die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die diese Organisationseinheit im Kern ausmachen und nur durch die enge Zusammenarbeit und die Verknüpfung der verschiedenen Disziplinen kann das PACC sein mannigfaltiges Spektrum an Aufgaben erfüllen.

Die enge Zusammenarbeit zwischen Fachexpertinnen und Fachexperten des Steuer- und Zollrechts, ehemals Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Betriebsprüfung, Steuerfahndung und des Innendienstes und den Fachexpertinnen und Fachexperten für Data Science und Statistik ermöglicht es dem PACC, durch Nutzung des dadurch vorhandenen vielfältigen Know-how, völlig neue Wege zu beschreiten, um mit innovativen und kreativen Analysemethoden eine effiziente und effektive Betrugsbekämpfung zu unterstützen.

 

Zentrale Fallauswahl

Das Predictive Analytics Competence Center (PACC) unterstützt die Strategie des Bundesministeriums für Finanzen durch eine nach neuesten wissenschaftlichen Methoden durchgeführte Risikobeurteilung der Abgabenprozesse und einer damit verbundenen effektiven Vorhersage von erforderlichen Kontroll- und Prüfungsmaßnahmen sowie einer im Anschluss durchgeführten ganzheitlichen Evaluierung der Ergebnisse. Es wählt auf der Grundlage von zentral durchgeführten Risikoanalysen Prüfungsfälle für die Jahresprüfungspläne der Bereiche Betriebsprüfung, Gemeinsame Prüfung lohnabhängiger Abgaben und Betriebsprüfung-Zoll aus. Das PACC hilft zudem bei der Auswahl von Kapitalabflussfällen und seit 2018 auch von DAC2-Fällen.

Zielsetzung des Einsatzes des PACC bei der zentralen Fallauswahl ist es, Informationen aus Daten der Steuererklärungen nach fiskalischen Risiken zu filtern, die zur Optimierung der Fallauswahl genützt werden. Daher können mit Hilfe von Predictive Analytics komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge vorhergesagt werden und das bereits vorhandene Wissen genützt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Dem PACC steht für seine Analyse eine eigens entwickelte Datenbasis zur Verfügung, die alle Subjekte der betrieblichen Veranlagung der letzten zehn Jahre und unter anderem Grunddaten, Daten aus Abgabenerklärungen, aus Abgabenbescheiden, aus Umsatzsteuervoranmeldungen und die Daten der durchgeführten Prüfungsmaßnahmen enthält. Auch Firmenbuch-Daten sind eingepflegt. Die Fallauswahl für die Jahresprüfungspläne wird unter Einsatz der SAS-Software vorgenommen.

Der der Analyse-Software zugrundeliegende Algorithmus lernt mit jeder Anwendung dazu, was zu einer stetigen Verbesserung der Ergebnisse führt.