大數據自動防弊數學老師開7公司詐領發票遭逮

大數據查發票詐冒領追回獎金倍增2年半1300萬 https://money.udn.com/money/story/6710/5544628

防堵發票詐領，國稅局近年升級大數據偵辦、自動化防弊，不久便揪出補習班數學老師詐領獎金案，主嫌參加國稅局講座，精算如何避開查核，開7家公司洗發票再創社服團體領獎，最終仍算不贏大數據。
該名補習班數學老師利用人頭於全台各地開立7家公司，設立地點從高雄市到宜蘭縣都有，分散於不同國稅局轄區，降低各公司被相互串連起來的機會，此外，為避免太頻繁兌領小額中獎發票遭逮，乾脆自己成立社福團體，以社福團體名義領取，也省下找車手領獎麻煩。
承辦銀行透過大數據系統發現，社福團體中獎發票全來自固定幾家公司，明顯異常，立即通報國稅局，國稅局2天內便掌握足夠證據，直接請警察逮該名數學老師，送檢調偵查。目前案件已起訴，數學老師不僅得吐回詐領的新台幣40多萬元獎金，還得面臨刑事責任或高額罰金。
2019年國稅局追回獎金共351萬元，2020年531萬元，今年以來則已達490萬餘元，明顯比往年增加，並在破獲多起集團犯罪案件下，金額逐年上升。
過去發票詐領集團透過數十名甚至數百名人頭分散領獎，表現上看似正常，難以找出其中關聯，但現在透過系統自動監測、資料交查比對，很快能發現「幸運過頭」的異常領獎情形，跳出警示資訊。

個人淺析

樂見財政大數據交叉比對查出利用發票領獎制度漏洞的詐欺罪犯(涉犯偽造文書、詐欺取財、使公務人員登載不實及商業會計法等罪嫌)。
但隨著稅局追回獎金越多，也令人擔心犯罪黑數之龐大。
發票兌獎制度的本質是「亂數、隨機地退還消費者所繳納的加值稅，藉以鼓勵消費者索取發票」，似以有負擔加值稅的消費者，作為退還對象，較具有關聯性。
若以數學老師的投機、詐術套利觀點來看，發票中獎率約為一千張有3張中獎，以每張中獎期望值為500元，每張發票的中獎期望值約莫5元，所以發票中獎投機/詐騙的安排必須將每張平均成本壓低在1.5元以下，不然反倒賠本或貢獻國家財政。
所以，不負責任的說：若將消費金額20元以下的發票，予以取消兌獎資格，上開的財政大數據也可省事了。