Untersuchung gegen Firmen wegen Gehaltskürzungen durch KI

Etwas Selt­sa­mes geschieht in den Gehalts­ab­rech­nungs­sys­te­men von Unter­neh­men. Eine inter­na­tio­na­le Arbeits­rechts­or­ga­ni­sa­ti­on hat kürz­lich eine groß ange­leg­te Raz­zia gegen Unter­neh­men gestar­tet, die auto­ma­ti­sier­te HR-Agen­ten ein­set­zen, um die Gehalts­schecks der Mit­ar­bei­ter still­schwei­gend zu kür­zen. Die­se KI-gesteu­er­ten Tools mani­pu­lie­ren Lohn­auf­zeich­nun­gen, ohne dass die Arbeit­neh­mer es je bemer­ken. Mil­lio­nen von Men­schen könn­ten auf die­se Wei­se Geld ver­lo­ren haben. Das Aus­maß ist erschre­ckend , und es lohnt sich, die Details hin­ter die­sem Betrugs­sche­ma zu verstehen.

Überwachungsbehörde nimmt KI-Gehaltsabrechnungsbetrug ins Visier

Unter­neh­mens-Lohn­ab­rech­nungs­sys­te­me sind zu einem Haupt­ziel für KI-gesteu­er­ten Betrug gewor­den, und inter­na­tio­na­le Arbeits­auf­sichts­be­hör­den neh­men dies zur Kennt­nis. Auto­ma­ti­sier­te Tools ermög­li­chen es bös­wil­li­gen Akteu­ren, Lohn­sät­ze zu ändern, Direkt­über­wei­sun­gen umzu­lei­ten und Mit­ar­bei­ter­da­ten­sät­ze in einem Aus­maß und einer Geschwin­dig­keit zu erstel­len, für die tra­di­tio­nel­le Kon­trol­len nie aus­ge­legt waren. Eine ein­zi­ge syn­the­ti­sche Iden­ti­tät oder ein KI-gene­rier­tes Doku­ment kann bei der visu­el­len Prü­fung unent­deckt durch­schlüp­fen, und wenn die Abstim­mung die Abwei­chung erkennt, sind die Gel­der bereits verschwunden.

Die Zah­len spie­geln wider, wie schnell sich die­se Bedro­hung ent­wi­ckelt. KI-gestütz­ter Doku­men­ten­be­trug stieg zwi­schen April und Dezem­ber 2025 allein um 500 %, was Lohn­ab­rech­nungs­ab­tei­lun­gen in allen Bran­chen in höchs­te Alarm­be­reit­schaft ver­setzt. Geis­ter­mit­ar­bei­ter, dop­pel­te Bank­kon­ten und nach­träg­li­che Arbeits­zeit­be­ar­bei­tun­gen nach dem Abrech­nungs­stich­tag sind kei­ne Aus­nah­me­fäl­le mehr , sie sind akti­ve Betrugs­mus­ter, die Auf­sichts­be­hör­den nun grenz­über­schrei­tend ver­fol­gen. Orga­ni­sa­tio­nen, die sich auf ver­al­te­te manu­el­le Pro­zes­se verlassen, sind am stärks­ten gefähr­det, da mehr­schich­ti­ge Kon­trol­len und moder­ne inte­grier­te Sys­te­me nach wie vor die wirk­sams­te Ver­tei­di­gung gegen die­se sich schnell ent­wi­ckeln­den Betrugs­sche­ma­ta darstellen.

Globaler Lohndiebstahl aufgedeckt

Arbeit­ge­ber in meh­re­ren Län­dern ent­hal­ten Arbeit­neh­mern sys­te­ma­tisch Mil­li­ar­den an recht­mä­ßig geschul­de­ten Löh­nen vor, wäh­rend Voll­zugs­be­hör­den nur einen Bruch­teil des Gestoh­le­nen zurückgewinnen.

Allein in den Ver­ei­nig­ten Staa­ten sind von Min­dest­lohn­ver­stö­ßen in den 10 bevöl­ke­rungs­reichs­ten Bun­des­staa­ten schät­zungs­wei­se 2,4 Mil­lio­nen Arbeit­neh­mer betrof­fen, was die­se Arbeit­neh­mer jähr­lich mehr als 8 Mil­li­ar­den Dol­lar kos­tet. Wenn die­ses Mus­ter lan­des­weit zutrifft, über­steigt die Zahl 15 Mil­li­ar­den Dol­lar , Teil einer umfas­sen­de­ren Schät­zung, die den gesam­ten Lohn­dieb­stahl in den USA auf etwa 50 Mil­li­ar­den Dol­lar pro Jahr beziffert.

Eine Ana­ly­se des Eco­no­mic Poli­cy Insti­tu­te ergab, dass 17 Pro­zent der anspruchs­be­rech­tig­ten Nied­rig­lohn­emp­fän­ger in die­sen Bun­des­staa­ten Min­dest­lohn­ver­stö­ße erlit­ten und dabei durch­schnitt­lich 3.300 Dol­lar jähr­lich ver­lo­ren. Flo­ri­da, Ohio und New York ver­zeich­ne­ten die höchs­ten Ver­stoß­quo­ten, wäh­rend Penn­syl­va­nia und Texas eini­ge der gra­vie­rends­ten Unter­zah­lun­gen auf­wie­sen , Betrof­fe­ne ver­lo­ren mehr als 30 Pro­zent ihrer ver­dien­ten Löhne.

Das Pro­blem geht weit über die US-Gren­zen hin­aus. Im glo­ba­len Beklei­dungs­sek­tor ergab eine Unter­su­chung aus dem Jahr 2024, dass über 15 Jah­re hin­weg mehr als 4 Mil­li­ar­den Pfund an Abfin­dungs­zah­lun­gen von Mil­lio­nen von Arbeit­neh­mern ein­be­hal­ten wur­den. Eine Umfra­ge aus dem Jahr 2020 unter 189 Fabri­ken durch die AFWA ergab, dass Arbeit­neh­mer min­des­tens 164 Mil­lio­nen Dol­lar an Löh­nen ver­lo­ren. Bis 2022 belie­fen sich poten­zi­el­le Lohn­for­de­run­gen gegen Nike, Levi’s und VF Corp in sechs asia­ti­schen Län­dern auf geschätz­te 427 Mil­lio­nen Dollar.

Zu den unter­neh­me­ri­schen Mecha­nis­men, die die Ver­lus­te antrei­ben, gehö­ren unbe­zahl­te Über­stun­den, Arbeits­pflich­ten außer­halb der Arbeits­zeit und direk­te Unter­zah­lung , Prak­ti­ken, die von AFL-CIO-For­schern bei Groß­un­ter­neh­men doku­men­tiert wur­den, die seit­dem Mil­li­ar­den in Pro­zess­ver­glei­chen gezahlt haben. Seit dem Jahr 2000 wur­den mehr als 1.200 erfolg­rei­che Sam­mel­kla­gen gegen gro­ße Unter­neh­men ein­ge­reicht, wobei die Gesamt­stra­fen aus abge­schlos­se­nen Fäl­len allein 8,8 Mil­li­ar­den Dol­lar übersteigen.

Zwi­schen 2017 und 2020 wur­den durch föde­ra­le, staat­li­che und Kla­ge­we­ge 3,24 Mil­li­ar­den Dol­lar an gestoh­le­nen Löh­nen zurück­ge­won­nen. Arbeits­markt­for­scher berech­nen, dass die­se Zahl weni­ger als drei Cent für jeden gestoh­le­nen Dol­lar darstellt.

Nied­rig­lohn­emp­fän­ger tra­gen die schwers­te Last, obwohl EPI-Daten zei­gen, dass Ver­stö­ße alle demo­gra­fi­schen Kate­go­rien betref­fen, was auf ein sys­te­mi­sches Ver­sa­gen und nicht auf ein­zel­ne Ver­ge­hen hinweist.

Quellenangabe

• https://www.excelforce.com/insights/ai-payroll-fraud-protection
• https://burnt.com/blog-ai-generated-pay-stubs-are-undetectable-here-is-what-to-do-instead
• https://tax.thomsonreuters.com/news/ai-in-payroll-efficiency-gains-come-with-firm-limits-expert-warns/
• https://assets.ctfassets.net/h83dujey17us/6P2SpICRstaYJ7UJhD2yOm/ad1b6ebb45aa54a16ec509235cfe6b41/Ebook_Protecting_Your_Payroll_Final_4.23.25__1_.pdf
• https://everworker.ai/blog/ai_payroll_fraud_detection_for_finance
• https://www.linkedin.com/posts/excelforce_ai-and-payroll-fraud-in-2026-what-every-activity-7417611563718615040-lwCh
• https://abnormal.ai/blog/payroll-fraud-detection
• https://www.proofpoint.com/uk/blog/email-and-cloud-threats/using-behavioral-ai-to-quash-payroll-diversion
• https://ciajournal.com/index.php/jcia/article/download/7/7
• https://wfa.team/blog/ai-generated-employee-fraud/