Die Gastronomiebranche, geprägt von Bargeldintensität und flexiblen Geschäftsprozessen, gilt seit jeher als besonders anfällig, wenn es um Umsatzsteuerbetrug geht. Manipulationen an Umsatzdaten zum Zweck der Steuerhinterziehung verursachen jährlich Milliardenverluste für die Gesellschaft. Doch wie können solche Eingriffe effizient und zuverlässig erkannt werden? In der digitalen Betriebsprüfung seitens der Finanzbehörden finden zunehmend mathematisch-statistische Methoden Anwendung. Hier kommt auch Benford’s Law zum Einsatz, ein mathematisches Prinzip, das die Verteilung von Ziffern in Datensätzen beschreibt. Daraus leiten die Finanzbehörden gewisse Erwartungen an unmanipulierte Umsatzdaten ab. Der Autor beleuchtet die Eignung dieses Gesetzes als Grundlage für die digitale Betriebsprüfung. Er untersucht, ob unmanipulierte Umsatzdaten der Gastronomie tatsächlich der Benford-Verteilung folgen und ob Manipulationen signifikante Abweichungen erzeugen, die entlarvt werden können. Diese Fragestellungen werden mit einer Kombination aus Theorie, Praxis und experimentellen Ansätzen untersucht. Mit realen und simulierten Umsatzdaten wird die Hypothese geprüft, dass unmanipulierte Daten spezifischen Verteilungsmustern entsprechen. Durch innovative Experimente wird untersucht, wie Menschen Daten manipulieren und ob solche Eingriffe identifizierbar sind. Die Ergebnisse bieten praxisnahe Einblicke in Prüfmethoden, zeigen das Potenzial, aber auch die Grenzen statistischer Verfahren auf. Diese Arbeit bietet wertvolle Einblicke für Wissenschaft, Finanzbehörden und Praktiker. Sie schafft die Grundlage für eine gerechtere Steuerprüfung und gibt Impulse für die Weiterentwicklung digitaler Kontrollmechanismen. Entdecken Sie, wie Mathematik und Psychologie zusammenarbeiten, um Steuerbetrug zu bekämpfen.