El uso de inteligencia artificial (IA) en las administraciones tributarias puede ayudar a reducir la evasión fiscal, a optimizar tiempos y recursos, así como apoyar las auditorías y mejorar la vigilancia en aduanas.
Un análisis publicado por el Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT) muestra que puede utilizarse para analizar las relaciones entre los contribuyentes para así identificar las relaciones ocultas o simuladas, además de redes de incumplimiento tributario potencialmente de alto riesgo, que pueden generar nuevas fuentes de información para las reglas de selección que no son obvias.
El ejercicio destaca que la inteligencia artificial puede ser más efectiva que las acciones de fiscalización, ya que el porcentaje por recaudación directa por esa vía no supera 2% o 3% del total captado.
Por ello, el objetivo de la inteligencia artificial es generar riesgo, luchando contra el fraude fiscal y modificando la conducta de los contribuyentes, de modo que el cumplimiento voluntario sea cada vez mayor, pondera el análisis.
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El CIAT destaca que puede usarse también en análisis de riesgos para evaluar solicitudes de créditos fiscales complejas, o en aduanas para examinar formularios de declaración de importación y exportación.
Asimismo, en las auditorías permite la reducción de tiempos, ya que se cuenta con información en tiempo real, asegura la analista.
Al combinar una auditoría con el uso de inteligencia artificial, mediante la cual se emplea el aprendizaje automático y algoritmos, la clasificación de las transacciones se realiza mecánicamente, brindado un informe detallado de posibles riesgos.
Además, puede apoyar el combate a la evasión al detectar posibles irregularidades mediante la utilización de algoritmos, así como realizar un análisis de transacciones en tiempo real para reducir el fraude con base en sofisticados sistemas de deep learning.
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Casos concretos
En el estudio elaborado por el consultor del CIAT y del Fondo Monetario Internacional (FMI), Alfredo Collosa, se mencionan algunos casos concretos en donde se aplica la IA, como ocurre en la administración tributaria de Noruega.
Se utilizan además técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en la selección de casos a inspeccionar.
En ese país se entrena al algoritmo con datos históricos para predecir la posibilidad de errores en cada declaración del Impuesto al Valor Agregado.
A cada caso se le asigna un puntaje y los funcionarios tributarios comienzan a inspeccionar a los contribuyentes con los puntajes más altos; mientras más declaraciones se fiscalicen, más datos obtendrá el algoritmo para utilizar en el modelo, mejorando así su precisión.
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De acuerdo con el estudio del CIAT, en Noruega el porcentaje de inspecciones exitosas prácticamente se duplicó con relación al proceso manual.
En el caso de Francia, refiere que casi una cuarta parte de las auditorías fiscales realizadas en 2019 fueron resultado de la intervención de algoritmos con inteligencia artificial, dejando una recaudaron 11 mil millones de euros tras realizar controles, monto que representa un incremento de 30% en comparación con lo obtenido en 2018.