Einundzwanzig EU-Staaten nutzen keine künstliche Intelligenz in ihren Antibetrugsstrategien.

Einundzwanzig der 27 Mitgliedstaaten haben erklärt, dass sie keine künstlichen Intelligenzwerkzeuge in ihren Antibetrugsstrategien einsetzen, obwohl Betrügereien gegen den europäischen Haushalt zunehmend digitale Technologien nutzen. Nur Tschechien, Italien und Portugal haben KI in ihre nationalen Strategien integriert, und die Annahme bleibt hauptsächlich experimentell und auf bestimmte Sektoren beschränkt.

Kurz gesagt, Tschechien, Italien und Portugal haben die Nutzung künstlicher Intelligenz in ihren nationalen Antibetrugsstrategien einbezogen. Belgien, Spanien, Frankreich, Italien, Ungarn und Slowenien nutzen KI in anderen Rahmen oder Aktivitäten zur Bekämpfung von Betrug. Die Werkzeuge werden hauptsächlich zur Anomalieerkennung, zur prädiktiven Risikoanalyse, zur automatischen Rechnungsprüfung, zur Unterstützung von Audits und zur Identifizierung von Verbindungen zwischen Personen und Unternehmen eingesetzt. Nur Tschechien, Luxemburg und Schweden haben bis 2025 eine umfassende Bewertung der Cyberbedrohungen und der mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken für den EU-Haushalt durchgeführt. Fünfzehn Staaten hatten eine solche Bewertung nicht durchgeführt und hatten keine Pläne, eine zu beginnen. Weitere acht hatten nur eine teilweise Analyse durchgeführt, während ein Staat die Bewertung vorbereitete. Die häufigsten Hindernisse sind der Mangel an Interoperabilität zwischen den Systemen, der von 19 Staaten erwähnt wurde, die Haushaltsbeschränkungen, die von 16 angegeben wurden, und rechtliche Probleme oder Datenschutzfragen, die von 12 Staaten signalisiert wurden.

Künstliche Intelligenz wird von einigen Behörden verwendet, um Datenmengen zu analysieren, die nicht effizient nur durch manuelle Kontrollen überprüft werden können. Die Systeme können Begünstigte, Verträge, Rechnungen, Zahlungen, Anbieter und die Historie von Projekten vergleichen, um Transaktionen zu identifizieren, die von den üblichen Mustern abweichen.

Die Kommission zeigt jedoch, dass diese Nutzung noch nicht zu einem regulären Bestandteil der nationalen Systeme zum Schutz der europäischen Mittel geworden ist. Die meisten Staaten haben erklärt, dass KI nicht in ihre Antibetrugsstrategie integriert ist, und die bestehenden Beispiele sind häufig Pilotprojekte oder Werkzeuge, die in einem einzigen Bereich verwendet werden.

Tschechien, Italien und Portugal sind die einzigen Staaten, die die Integration von künstlicher Intelligenz in die nationale Antibetrugsstrategie bestätigt haben. Die Einbeziehung in eine Strategie bedeutet, dass die Technologie in die allgemeine Planung zur Verhinderung und Erkennung von Unregelmäßigkeiten einfließt, ohne dass nachgewiesen werden muss, dass sie in allen Programmen und von allen Behörden verwendet wird.

Sechs weitere Staaten, Belgien, Spanien, Frankreich, Italien, Ungarn und Slowenien, nutzen KI in anderen Antibetrugsrahmen. Italien erscheint in beiden Kategorien, sodass acht Mitgliedstaaten in irgendeiner Form solche Werkzeuge verwenden, gemäß den von der Kommission analysierten Antworten.

Die ersten Anwendungen konzentrieren sich auf Prävention und Erkennung. Ein System kann einer Finanzierungsanfrage ein Risikoscore zuweisen, eine Rechnung mit einem ungewöhnlichen Betrag kennzeichnen oder Verbindungen zwischen Begünstigten und Anbietern identifizieren, die aus einer separaten Analyse der Dokumente nicht offensichtlich sind.

In der Landwirtschaft und im Zoll verwenden einige Behörden automatisierte Überwachung zur Anomalieerkennung und Risikoanalyse. Historische Daten können mit neuen Erklärungen verglichen werden, um Werte, Mengen, Ursprünge oder Begünstigte zu identifizieren, die zusätzliche Überprüfungen erfordern.

Weitere Werkzeuge unterstützen Audits und versuchen, vorherzusagen, wo Unregelmäßigkeiten auftreten können. Sie stellen nicht selbst die Existenz von Betrug fest, sondern helfen den Inspektoren, die Projekte oder Transaktionen auszuwählen, die kontrolliert werden müssen.

Die automatische Textverarbeitung kann zur Analyse von Dokumenten, zur Transkription von Materialien und zur Suche nach relevanten Begriffen oder Mustern in umfangreichen Akten verwendet werden. Die Rechnungsprüfung kann automatisch die angegebenen Informationen mit anderen Datenbanken vergleichen und Unstimmigkeiten signalisieren.

Die Netzwerk Analyse verfolgt die Beziehungen zwischen Unternehmen, Managern, Begünstigten, Subunternehmern und Personen, die an mehreren Projekten beteiligt sind. Dies kann helfen, Strukturen zu identifizieren, die geschaffen wurden, um den tatsächlichen Begünstigten, Interessenkonflikte oder wiederholte Finanzierungen zu verschleiern.

Ein Risikoinidkator stellt keinen Betrugsbefund dar. Das Signal muss durch Dokumente, administrative Kontrollen, Inspektionen oder Ermittlungen überprüft werden und kann die von den verantwortlichen Personen durchgeführte Bewertung nicht ersetzen.

Die Kommission empfiehlt, die Ergebnisse digitaler Werkzeuge mit menschlicher Analyse und operativer Nachverfolgung zu kombinieren. Ein System, das Warnungen erzeugt, ohne dass die Behörde über Personal zur Prüfung verfügt, verbessert nicht automatisch die Erkennung.

Die Qualität der Ergebnisse hängt von den eingegebenen Daten ab. Unvollständige, veraltete oder unterschiedlich von Institutionen erfasste Informationen können unnötige Warnungen erzeugen oder wichtige Fälle auslassen.

Die nationalen Systeme wurden in unterschiedlichen Zeiträumen und für unterschiedliche administrative Ziele entwickelt. Die Daten zu Projekten, Begünstigten, Beschaffungen, Steuern, Unternehmensinhabern und Ermittlungen können nicht immer automatisch miteinander kommunizieren.

Neunzehn Staaten haben die Inkompatibilität der Systeme und die Schwierigkeiten der Interoperabilität als ein wichtiges Hindernis für die Digitalisierung der Betrugsbekämpfung angegeben. In vielen Fällen werden die Daten weiterhin manuell übertragen, durch exportierte Dateien oder durch wiederholte Uploads.

Das Fehlen einer automatischen Verbindung verzögert die Analyse und kann die schnelle Identifizierung eines Begünstigten, der in mehreren Programmen, Regionen oder Staaten erscheint, behindern. Es erhöht auch das Risiko inkompatibler Formate oder die wiederholte Eingabe derselben Informationen.

Sechzehn Staaten haben Haushaltsbeschränkungen erwähnt. Die Entwicklung eines Werkzeugs umfasst nicht nur den Erwerb einer Software, da die Behörden die Daten vorbereiten, die Systeme verbinden, die Sicherheit gewährleisten und das Personal schulen müssen.

Alte Systeme können kostspielig zu ändern sein und wurden nicht für den automatischen Datenaustausch oder die Echtzeitanalyse konzipiert. Ihr Austausch kann die tägliche Arbeit der Institutionen, die Zahlungen und Kontrollen verwalten, beeinträchtigen.

Weitere 12 Staaten haben Datenschutz und rechtliche Unsicherheiten angegeben. Antibetrugswerkzeuge können Informationen über Personen, Unternehmensbesitz, Verträge, Zahlungen, Standorte und Handelsbeziehungen verwenden.

Die Behörden müssen die rechtlichen Grundlagen der Verarbeitung, die Kategorien von Personen, die auf die Informationen zugreifen können, die Dauer der Datenspeicherung und die Möglichkeit der Anfechtung einer Entscheidung festlegen. Die Verwendung eines algorithmischen Ergebnisses ohne ausreichende Erklärungen kann die Rechte der Begünstigten beeinträchtigen.

Die Kommission empfiehlt die Anwendung von KI auf eine transparente, sichere und risikobasierte Weise. Die Technologie sollte für klar definierte Probleme verwendet werden, mit Überprüfung der Genauigkeit, menschlicher Aufsicht und Verfahren zur Korrektur von Fehlern.

Die Staaten wurden auch gefragt, ob sie die Cyberbedrohungen und die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken zum Schutz des EU-Haushalts bewertet haben. Nur Tschechien, Luxemburg und Schweden haben bis 2025 eine umfassende Bewertung durchgeführt.

Belgien, Estland, Irland, Spanien, Lettland, Malta, Österreich und die Slowakei haben teilweise Bewertungen durchgeführt. Diese können nur bestimmte Institutionen, Fonds, Arten von Angriffen oder Technologien abdecken.

Fünfzehn Staaten haben erklärt, dass sie keine Bewertung durchgeführt haben und auch nicht beabsichtigen, eine durchzuführen. Ein anderer Staat hat angegeben, dass er die Analyse vorbereitet.

Die Bewertung von Bedrohungen ist nicht identisch mit der Verwendung von KI zur Betrugserkennung. Ein Staat kann ein Analysewerkzeug verwenden, ohne die Risiken, die neue Technologien für seine eigenen Systeme schaffen, vollständig untersucht zu haben.

Künstliche Intelligenz kann den Behörden helfen, kann aber auch von kriminellen Netzwerken genutzt werden. Die automatische Generierung von Texten und Bildern ermöglicht die schnelle Erstellung von Identitäten, Zertifikaten, Rechnungen, Fotos und gefälschten Nachweisen mit einem hohen Maß an Glaubwürdigkeit.

Die Systeme können verwendet werden, um eine Finanzierungsanfrage wiederholt anzupassen, Dokumente einer Behörde zu imitieren oder Unternehmen und Transaktionen zu schaffen, die bei oberflächlicher Prüfung legitim erscheinen.

Die Netzwerke, die an grenzüberschreitendem Betrug beteiligt sind, nutzen bereits komplexe Unternehmensstrukturen, um die Verbindungen zwischen den Teilnehmern zu verbergen. Digitale Werkzeuge können diese Strukturen leichter verwaltbar machen und die Kosten für die Erstellung gefälschter Dokumente senken.

Das Fehlen einer Bewertung beweist nicht, dass ein Staat unvorbereitet auf einen Cyberangriff ist. Institutionen können allgemeine Sicherheitsstrategien oder Verfahren in anderen Bereichen haben, jedoch zeigen die Antworten, dass die spezifischen Risiken für die EU-Mittel in den meisten Ländern nicht systematisch analysiert wurden.

Die Kommission verfolgt auch die Nutzung von Arachne, dem europäischen Instrument, das den Behörden hilft, Projekte, Begünstigte und Verträge mit Risikofaktoren zu identifizieren. Die Anzahl der Staaten, die es nutzen, ist von 22 im Jahr 2024 auf 23 im Jahr 2025 gestiegen.

Die erklärte Nutzung bedeutet nicht eine vollständige Integration. Einige Staaten übermitteln Daten nur für bestimmte Fonds, geben die Informationen manuell ein oder liefern nur das minimal erforderliche Set.

Acht Staaten haben technische Einschränkungen für die teilweise Implementierung angeführt, sieben haben strategisch entschieden, nur die minimalen Daten bereitzustellen, und sechs haben rechtliche Einschränkungen signalisiert.

Die Interoperabilität zwischen Arachne und den nationalen Werkzeugen bleibt gering. In vielen Verwaltungen werden die Daten im XML-Format exportiert, separat verarbeitet und manuell in das europäische System hochgeladen.

Die Kommission bereitet die Entwicklung von Arachne+ vor, das den Behörden ein moderneres Werkzeug zur Risikoanalyse, zur Verhinderung von Unregelmäßigkeiten und zur Auswahl von Kontrollen bieten soll.

Die Staaten werden ermutigt, mehr risikobasierte Analysen und IT-Tools auch für Kontrollen zu verwenden, die nach der Durchführung von Transaktionen durchgeführt werden. Diese Überprüfungen können Muster identifizieren, die erst nach dem Vergleich mehrerer Projekte und Zahlungen sichtbar werden.

Der Bericht zeigt, dass die Risikoanalyse noch eine geringe Rolle bei der Erkennung bestimmter Betrügereien spielt. In der Landwirtschaft und der Kohäsionspolitik werden viele Fälle weiterhin durch routinemäßige Kontrollen, administrative Überprüfungen oder Informationen von Dritten entdeckt.

Ein digitales Werkzeug kann den Mangel an Informationsaustausch zwischen Institutionen nicht ausgleichen. Die Verwaltungsbehörden benötigen Daten von der Polizei, Staatsanwälten, Gerichten, der Europäischen Staatsanwaltschaft und dem Europäischen Antibetrugsbüro, um den Stand der Akten zu aktualisieren.

Mehrere Staaten berichteten von Schwierigkeiten bei der Beschaffung von Informationen über strafrechtliche Verfahren, Sanktionen, Rückforderungen und die endgültigen Ergebnisse der Gerichte. Die Vertraulichkeit von Ermittlungen kann die Übermittlung von Daten an die Institutionen, die die Mittel verwalten, verzögern.

Effektive Digitalisierung hängt laut der Kommission von fünf Elementen ab: nutzbare und qualitativ hochwertige Daten, interoperable Systeme, klare rechtliche Rahmenbedingungen, qualifiziertes Personal und die Integration von Werkzeugen in die routinemäßige Kontrolltätigkeit.

Die Mitgliedstaaten haben 72 Maßnahmen zur Verbesserung des Schutzes der EU-Mittel bis 2025 gemeldet. Die meisten zielten auf Prävention und Erkennung ab, einschließlich der frühzeitigen Identifizierung von risikobehafteten Akteuren, der Schulung des Personals, dem Austausch von Informationen und der Entwicklung von Datenbanken.

Etwa ein Viertel der im Rahmen des europäischen Antibetrugsprogramms 2025 eingereichten Projekte betraf Technologien zur Datenanalyse und IT-Tools. Die Gesamtnachfrage nach Finanzierung überstieg das verfügbare Budget um mehr als das Vierfache.

Das Programm erhielt 151 Anträge aus 16 Mitgliedstaaten und zwei aus der Ukraine. Das Interesse zeigt, dass die Behörden die digitalen Kapazitäten erweitern wollen, auch wenn KI noch nicht in den meisten nationalen Strategien erscheint.

Der Bericht der Kommission analysiert die von den Staaten ergriffenen Maßnahmen zum Schutz der Einnahmen und Ausgaben der EU im Jahr 2025. Die Informationen über die Nutzung künstlicher Intelligenz stammen aus den Antworten der nationalen Behörden.

Die Zahlen beschreiben die Integration von KI in die erklärten Antibetrugsstrategien und -rahmen, nicht jedes Werkzeug, das von allen öffentlichen Institutionen in einem Land verwendet wird. Einige Steuer-, Zoll- oder Justizbehörden können digitale Technologien verwenden, die in dieser Kategorie nicht gemeldet wurden.

Die Kommission bereitet eine Überprüfung der europäischen Antibetrugsarchitektur vor, die auch die Nutzung moderner Technologien, den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen den nationalen Behörden, OLAF und der Europäischen Staatsanwaltschaft analysieren wird.

Der gegen den EU-Haushalt festgestellte Betrug umfasste 274,3 Millionen Euro in den von Staaten und Institutionen für 2025 gemeldeten Fällen. Weitere Ermittlungen zu Mehrwertsteuer und dem Wiederaufbau- und Resilienzmechanismus sind nicht vollständig in denselben statistischen Systemen enthalten.

Die Ausweitung der künstlichen Intelligenz in den Antibetrugsprüfungen wird von der Fähigkeit der Staaten abhängen, die Datenbanken zu verbinden, die rechtlichen Garantien zu definieren und algorithmische Warnungen in Überprüfungen und Ermittlungen durch die Behörden umzuwandeln.