Verzeichnis der Abschlussarbeiten

Steuern sind ein wesentlicher Teil der Finanzierung von Gesellschaften. Ohne Steuern wären sämtliche öffentlichen Dienstleistungen nicht verfügbar, z.B. Verkehrsinfrastruktur. Daher ist es umso wichtiger, Maßnahmen zu treffen, um sicherzustellen, dass jeder Steuerzahler seinen Steueranteil liefert und Steuergesetze einhält. Um die Einhaltung der Gesetze zu gewährleisten, sind Steuerbehörden so strukturiert bzw. organisiert, um Steuerhinterziehung zu unterbinden. Ein wesentlicher Teil der Steuerverwaltung ist die Abteilung Risikomanagement. Diese Abteilung identifiziert, analysiert, priorisiert, behandelt und evaluiert Risiken. Um die Beziehungen innerhalb Steuerdaten zu verstehen, werden Experteninterviews geführt. Diese Interviews ergeben eine Liste an Faktoren, die bei der Risikoanalye zu berücksichtigen sind. Auf Basis dieser Faktoren und einem generierten Set an Daten, wurde ein Risikoanalye-Prototyp auf Basis von Machine Learning Algorithmen implementiert. Auf Basis der Daten und der verwendeten Analyemethoden hat sich herausgestellt, dass der Decision Tree Algorithmus die genauesten Vorhersagen zur Ermittlung von Kandidaten für Steuerprüfungen errechnet.

Taxes are a crucial part of financing societies. Without taxes many public services would not exist, e.g. transportation infrastructure. Therefore it is even more important to take measures so that all taxpayers contribute their share to the system and are compliant with legislation. In order to ensure tax compliance, the structure of tax administrations and respectively the processes within tax administrations are designed to prevent tax evasion. A main part of the administration is the risk department unit. It identifies, analyzes, prioritizes, treats and evaluates risks. In order to understand the relationships within taxation data, expert interviews have been held which resulted in a list of factors considered during risk analysis. Based on the elaborated factors and a generated dataset, a risk analysis prototype based on machine learning algorithms has been applied. Based on the dataset and the analysis methods used, decision trees turned out to be the most accurate prediction algorithm for risk-based audit selection.