El análisis de grandes volúmenes para identificar patrones mediante inteligencia artificial

El verdadero valor de los datos reside en la información que se obtiene a partir de éstos. Por tanto, es aquí donde las tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial tienen un rol fundamental, ya que no sólo facilitan la recolección de los datos, sino que también permiten a las administraciones tributarias dejar de invertir en técnicas tradicionales de cruce de datos para pasar a invertir en herramientas más avanzadas.

Al facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y señales de riesgo de evasión fiscal o fraude, permitirían enfocar los esfuerzos en los casos sospechosos, optimizando la detección y prevención de infracciones y de delitos penales tributarios.

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden utilizarse para identificar estafas fiscales, calcular el riesgo fiscal, descubrir errores en los impuestos que se han presentado y clasificar a los contribuyentes en grupos según su comportamiento y riesgo fiscal.

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden tamizar enormes cantidades de información para reconocer patrones y anomalías que podrían ser un indicio de evasión fiscal, distinguir patrones de gasto anómalos y descubrir operaciones no declaradas.

El objetivo del uso de Big Data y tecnologías de inteligencia artificial es discernir patrones y correlaciones entre la información que permitan a las agencias tributarias identificar posibles casos de evasión fiscal y tomar medidas contra ellos.

Las tecnologías de inteligencia artificial permiten procesar altos volúmenes de información económica categorizando de forma mucho más rápida, con mayor objetividad y precisión que el ser humano, con el objetivo de identificar situaciones de incumplimientos, mejorar el control y prevenir el fraude fiscal.

Las tecnologías de inteligencia artificial permiten detectar posibles irregularidades mediante la utilización de algoritmos, además de realizar un análisis de transacciones en tiempo real para reducir el fraude con base en sofisticados sistemas de Deep learning.

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden elaborar un perfil preciso de cada contribuyente a partir del análisis de su comportamiento pasado y presente, lo que permite tener una visión más clara de cómo se conducirán en el futuro. Por ejemplo, en el contexto de la factura electrónica, se pueden identificar patrones de consumo de una persona física a través de la tecnología “machine learning”.

Una de las labores principales de las administraciones tributarias corresponde a la gestión de los riesgos tributarios, entendidos como la probabilidad de incumplimiento de las obligaciones por parte de los contribuyentes. La segmentación de contribuyentes a través herramientas tecnológicas avanzadas permite clasificar a los contribuyentes en función de la probabilidad de incumplimiento, iniciándose los controles en los supuestos de mayor de probabilidad de ocurrencia y, en consecuencia, en los casos más graves.