Este artículo fue publicado hace más de un año, por lo que es importante prestar atención a la vigencia de sus referencias normativas.
La inteligencia artificial llegó para quedarse y en los próximos años se utilizará más en la fiscalización para detectar fraudes, patrones de conducta y prácticas de evasión.
Gobiernos deberán trabajar para garantizar la adecuada utilización de la IA, de forma ética, transparente y equitativa.
Cada vez más las administraciones tributarias utilizan nuevas tecnologías de la información para ser más eficaces y eficientes en su gestión, siendo este un proceso de digitalización que se aceleró exponencialmente en las actuales circunstancias. Este es el argumento que plantea el Centro Interamericano de Administraciones Tributarias –Ciat–, en su artículo Inteligencia artificial aplicada a la fiscalización.
«Dentro de esta nueva tecnología, la inteligencia artificial –IA– presenta múltiples beneficios para las administraciones tributarias ya que transforma los datos en un activo de conocimiento y de impacto para la gestión tributaria y aduanera, y así puede lograr el uso inteligente de dichos datos y la forma en cómo se interactúa con los contribuyentes», indica el Ciat.
La combinación de inteligencia artificial, análisis de datos y data analytics entregará beneficios significativos gracias a la recopilación y análisis de un gran volumen de datos de los contribuyentes en tiempo real para una mejor toma de decisiones que impactará positivamente en varias áreas administrativas de estos entes tributarios.
Hoy ya muchas administradoras utilizan inteligencia artificial en cuestiones de información y asistencia, con los asistentes conversacionales virtuales y chatbots.
De igual forma, en cuanto al papel recaudador, se utiliza inteligencia artificial para predecir la recaudación; en las aduanas, en los aeropuertos con los sistemas de reconocimiento facial, entre otros usos que seguramente continuarán potenciándose en el futuro.
En el texto se explica que la fiscalización es la acción por la cual las administraciones tributarias procuran evitar que los contribuyentes incurran en evasión o defraudación fiscal y, en caso de cometerlas, procura detectarlas, probarlas y liquidarlas.
El objetivo es «maximizar el riesgo subjetivo y con ello modificar la conducta de los contribuyentes de modo que el cumplimiento voluntario sea cada vez mayor».
Lo anterior, debido a que el porcentaje que se obtiene como recaudación directa por las acciones de fiscalización no supera el 2 % o el 3 % de la recaudación total.
La entidad indica que la IA puede ser usada para analizar las relaciones entre los contribuyentes y así identificar las relaciones ocultas o simuladas o las redes de incumplimiento tributario de riesgo potencialmente alto, que pueden generar nuevas fuentes de información para las reglas de selección que no son obvias.
«También en procesos de análisis de riesgos para analizar solicitudes de créditos fiscales más complejas o en aduanas para analizar los formularios de declaración de importación y exportación», explica el artículo.
La IA puede aplicarse en las auditorías, lo que permite la reducción de tiempos, ya que se cuenta con información en tiempo real. Al combinar una auditoría con IA, la clasificación de las transacciones se realiza automáticamente, brindado un informe detallado de posibles riesgos.
«Un uso posible también de la IA en las auditorías es para comparar estructuras de precios de las empresas para obtener precios de transferencia más precisos», indica el Ciat.
El informe indica que el Servicio de Impuestos Internos –SII– de Chile está utilizando la IA para estudiar las notas que los empleados toman cuando responden preguntas de los contribuyentes y prueban qué combinaciones tienen más probabilidades de obtener un contribuyente que incumplirá.
La Sunat de Perú para el control electrónico del impuesto general a las ventas –IGV– envía alertas a los contribuyentes a través de mensajes de texto cuando se han recibido facturas por gastos o costos que los sistemas de IA consideran no habituales en el tipo de negocio que ha realizado la compra.
En Colombia, la Dian busca la conexión entre puertos nacionales, a través de tecnología con sistemas de IA y robots, para detectar la evasión y verificar las operaciones comerciales.
En Costa Rica, por medio del uso de big data se mejoró el cobro de impuestos con un modelo predictivo de minería de datos que detectó la simulación de pagos a terceros por más de $31.000.000.
«La IA ha llegado para quedarse y en los próximos años se utilizará cada vez en la fiscalización para detectar indicios de fraude, patrones de conducta, o prácticas de evasión organizada», indica el Ciat.
Las administraciones tributarias, para poder enfrentar los casos más complejos de fraude, deben procesar grandes cantidades de información originada en distintas fuentes y no necesariamente en lo que concierne al formato, idioma, etc.
«Por ejemplo, la información que se obtiene de las redes sociales es una fuente novedosa de conocimiento que ofrece gran potencial, y que algunas administradoras ya han incorporado. Esta información también podrá analizarla con software con capacidad de geolocalización de datos y someterlos a procesos de IA para generar productos que, en la opinión de los analistas, constituyen un instrumento válido para gestionar los riesgos de los contribuyentes y alimentar la función de fiscalización/investigación», analiza el Ciat.
La información tiene que poder intercambiarse con otras instituciones (Fiscalía, Policía, aduanas y autoridades financieras) para las investigaciones complejas de los flujos financieros ilícitos y el combate del financiamiento del terrorismo, gracias a la interoperabilidad de los sistemas.
«Claro, la IA también implica riesgos para lo cual se requiere de la regulación específica, sobre todo para la adecuada protección de los derechos y garantías de los contribuyentes. Está claro que la IA no actúa por sí misma, sino que depende de cómo sea “entrenada o programada” por los seres humanos, razón por la cual son y serán los responsables de su adecuado funcionamiento», advierte el informe.
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