SPOTTeD (SC_Lahann)

Ziel des Projekts SPOTTeD ist die automatisierte Analyse von Transaktionsdaten zur Erkennung und Visualisierung steuerlich falsch klassifizierter Transaktionen, steuerkritischer Transaktionen sowie die Optimierung verknüpfter Geschäftsprozesse hinsichtlich steuerlicher Einsparungspotentiale. Dazu werden die Potentiale von Deep-Learning-Verfahren zur Aufdeckung von Anomalien innerhalb Transaktionsdaten und von Reinforcement-Learning Methoden zur Optimierung nach Steuerkriterien erforscht.