Por: César Kanashiro Castañeda
La inteligencia artificial (IA) es de suma importancia, ya que por medio de ella muchos países a nivel mundial han desarrollado sistemas robustos que pueden ayudar a generar, no solo una disminución de los fraudes fiscales, sino también ha evitado que se presenten casos de evasión y elusión fiscal, cada día puede ser más difícil engañar los sistemas económicos de los países y dañar presupuestos económicos y se pone en peligro la economía de todo un país.
Se han conceptualizado dos importantes tipos de aplicación de IA en la prevención de fraudes fiscales; la caracterización del riesgo del contribuyente y robotización de acciones en auditorías tributarias. Los modelos que se reconocen con IA están proporcionando a auditores una lista de transacciones atípicas para contribuir con su labor.
Para cada una de las administraciones tributarias, la IA se convierte en una herramienta fundamental para el cumplimiento de las obligaciones tributarias.
Por lo que el desarrollo de las bases de datos y los algoritmos desarrollados generan una fuente de información valiosa. Además, la implementación de la facturación electrónica como documento digital que da soporte a las transacciones de compra, venta y servicios aumenta el control fiscal, disminuyendo la evasión e incrementando el recaudo tributario.
A su vez, se desarrollan proyectos actualmente como el uso de nuevas Machine Learning e IA para apoyar todos los procesos que pueden mejorarse y generarse opciones como la creación de SOFIA, nueva inteligencia artificial para la gestión del riesgo aduanero que con la programación en propagación de afinidad algoritmo utilizado para la agrupación de elementos y pares de muestras para comparación se busca reducir los índices de Contrabando y evasión fiscal por concepto de pago de impuestos aduaneros.
Para combatir los fraudes fiscales se hacen necesario el uso de las tecnologías, utilizando procesos de direccionamiento, selección de datos y auditoria. Además, se definen nuevas estrategias de fiscalización que hacen que se creen patrones en actividades con más alto índice de fraudes, evasión o elusión de impuestos; contribuyentes con altos índices de corrección de información y por supuesto las técnicas de auditoría que se emplean desde esa área para determinar si existe o no un delito fiscal.
El Estado ha venido desarrollando una transformación digital en las estructuras de las tecnologías utilizadas para el control de los procesos que pueden llegar a detectar cualquier delito financiero o fiscal generando cambios en procesos y explotación de datos para aumentar la cultura de las digitalización y transformación masiva de datos. En este sentido, la detección de anomalías se convierte hoy en día como una herramienta muy valiosa para la detección de delitos financieros, fiscales, entre otros, utilizando para ello técnicas de aprendizaje automático.
Las técnicas se orientan en la extracción de datos que pueden ser cuantitativos y estadísticos; técnicas que deben facilitar la interpretación de datos útiles para la detección y prevención de posibles fraudes fiscales, los cuales se basan en aprendizaje automático, donde se puedan determinar cuentas, clientes, proveedores, cuentas reales por pagar y por cobrar, que con la ayuda de algoritmos pueden generar resultados valiosos para la detección del fraude fiscal.
La información tomada para la detección del fraude fiscal es la generada a través del Modelo Único de Ingresos, Servicio y Control Automatizado (MUISCA). Este modelo se basa en la entrada de datos que se da en el diligenciamiento de información, el reporte del FACTA (ley fiscal de cuentas en el extranjero), la generación de documentos electrónicos y las declaraciones que son presentadas, estos son procesados y agrupados por medio de los sistemas maestros de análisis que generan que se desarrollen las salidas. Los países latinoamericanos (Perú entre ellos), cuentan con convenios de colaboración internacional como lo es CRS (Common Reporting Standard) convenio desarrollado en la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos) para compartir información de los impuestos junto con el convenio CbC (Country By Country) con el que se comparten información los países pertenecientes y asociados de la OCDE y el FACTA acuerdo firmado con Estados Unidos.
Los principios de generación de información se pueden determinar con los indicadores establecidos en el Big data de la DIAN buscan acelerar la información que pueda ser revisada en tiempo real, generando información clara y completa que responden rápidamente a las necesidades del Estado.
Los fraudes fiscales son un problema que debe abordarse con seriedad y compromiso por parte de todos los actores involucrados. La lucha contra la evasión fiscal no solo es importante para garantizar la sostenibilidad financiera del Estado, sino también para fomentar la equidad y la transparencia en la economía.
