Las administraciones tributarias podrían utilizar las tecnologías de inteligencia artificial (IA) para mejorar sus operaciones y los servicios que ofrecen a la ciudadanía.
Las tecnologías de inteligencia artificial se definen como la ciencia e ingeniería que desarrolla máquinas y programas informáticos capaces de resolver problemas que normalmente requieren inteligencia humana.
Las tecnologías de inteligencia artificial se caracterizan por utilizar datos proporcionados por máquinas o personas para inferir cómo lograr objetivos a través del aprendizaje automático, la lógica y el conocimiento. Esto les permite generar contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones.
Es importante destacar que, si bien las tecnologías de inteligencia artificial ofrecen muchas ventajas, su uso también plantea desafíos y riesgos, como la necesidad de garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, la comprensión y aplicación precisa de sus resultados y la necesidad de asegurar la transparencia y la imparcialidad al utilizarla. Por lo tanto, es fundamental que las administraciones tributarias utilicen las tecnologías de inteligencia artificial de manera ética y responsable.
Algunas de las posibles aplicaciones de las tecnologías de inteligencia artificial en las administraciones tributarias son:
- + Asistentes virtuales conversacionales (AVC): El chatbot "TINA" ha demostrado la viabilidad de implementar asistentes virtuales conversacionales basados en tecnologías de IA para brindar soporte a los contribuyentes en sus consultas e inquietudes sobre trámites tributarios. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, guiar a los usuarios paso a paso en ciertos procedimientos, y proporcionar información personalizada de manera rápida y accesible. Los asistentes virtuales conversacionales utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para entender las consultas de los contribuyentes y ofrecer respuestas útiles. Estos asistentes pueden resolver un alto porcentaje de dudas que antes requerían la intervención del personal del Centro de Atención (call center), ampliando su horario de atención y reduciendo la cantidad de contactos infructuosos. Por ejemplo, el Asistente Virtual TINA de Argentina o el específico del IVA (AVIVA) en España.
- + Automatización de procesos: El automatizar ciertas tareas repetitivas como el procesamiento de declaraciones de impuestos, la verificación y validación de su contenido y la generación y registración en un repositorio de documentos. La robotización automatizada de procesos (RPA) reduce el tiempo y los errores humanos, lo que aumenta la eficiencia y precisión de los procedimientos administrativos.
- + Procesamiento y análisis de datos: Las tecnologías de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos de los contribuyentes de manera eficiente. La automatización de procesos con IA puede tanto ayudar a gestionar la información de manera masiva, oportuna y segura como también reducir la carga de trabajo en áreas de recopilación de datos.
- + Prellenado de formularios: Las tecnologías de IA podrían facilitar el prellenado de formularios con base al perfil del contribuyente y a sus presentaciones previas para simplificar el cumplimiento de las obligaciones tributarias.
- + Gestión de riesgos: Los sistemas basados en IA podrían agilizar y racionalizar el análisis de las declaraciones juradas impositivas.
- + Segmentación de contribuyentes: Se puede mejorar la clasificación de los contribuyentes en función de la probabilidad de incumplimiento, su comportamiento fiscal, parámetros de facturación o riesgos propios de la actividad económica desarrollada, mejorando los controles en los supuestos de mayor probabilidad de fraude o evasión fiscal. La aplicación de tecnologías de IA permitiría mejorar la clasificación de los contribuyentes según su riesgo fiscal.
- + Detección temprana y acción preventiva: La detección de correlaciones ocultas, acciones inusuales y tendencias permitiría la detección temprana y la acción inductiva preventiva, así como la emisión de alertas para mitigar riesgos en tiempo real.
- + Identificación de operaciones inusuales: Se debería analizar el desarrollo de sistemas de detección de puntos atípicos que ayuden a los fiscalizadores a identificar operaciones inusuales estudiando antecedentes como el proyecto HARPIA en Brasil.
- + Gestión del incumplimiento: Como las tecnologías de IA tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de información económica, se podrían categorizar datos de forma rápida y precisa para identificar situaciones de incumplimiento y prevenir el fraude fiscal.
- + Detección de facturas apócrifas y falsas: Se podrían construir modelos predictivos que ayuden a seleccionar facturas sospechosas para auditar ante la posibilidad de que sean falsas.
- + Detección de errores, fraude y evasión fiscal: Los algoritmos de aprendizaje automático y la aplicación del análisis predictivo facilitarán identificar patrones de error, evasión fiscal o fraude. Esto permitiría a las autoridades tributarias concentrar sus esfuerzos en casos sospechosos y optimizar los siempre escasos recursos técnicos de inspección especializada. Al identificar patrones y anomalías en los datos. Dichos outliers pueden indicar errores, fraude o evasión fiscal como por ejemplo transacciones anómalas o cambios ficticios en ciertos parámetros.
- + Inspecciones inteligentes: Las tecnologías de IA permiten analizar grandes cantidades de información financiera y contable para detectar inconsistencias, transacciones inusuales o indicios de prácticas evasivas. A partir del hallazgo de patrones anómalos se podría realizar una selección de casos para auditorías más exhaustivas, mejorando la eficiencia y la efectividad de las inspecciones impositivas. Al aplicar tecnologías de IA a la selección de casos a investigar, se podrían generar informes detallados de posibles riesgos o comparaciones de estructuras de precios de las empresas para obtener precios de transferencia más precisos.
- + Apoyo en la toma de decisiones: Las tecnologías de IA pueden ayudar a analizar problemas complejos o el impacto de las acciones de las administraciones tributarias en el comportamiento de los contribuyentes, ofreciendo opciones para seleccionar el mejor curso de acción.
- + Predicción de escenarios e impactos: Mediante análisis predictivos se podrían anticipar problemas para que las administraciones tributarias puedan tomar mejores decisiones. Por su parte, los análisis prescriptivos podrían ayudar a entender el impacto de las acciones de administración tributaria en el comportamiento de los contribuyentes.
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