Desde hace un tiempo la administración tributaria (DGII-DGA) está usando los recursos de la inteligencia artificial (IA) para mejorar los procesos, reducir la evasión y elusión fiscal, con mayores controles.
La DGII publicó un aviso en el cual llama a una licitación para contratar empresas tecnológicas o firmas que manejan las herramientas de “Web profunda”, conocidas en la alta tecnología como Deep web y Dark web. La administración tributaria está inmersa en la creación de perfiles de riesgos de los contribuyentes, especialmente de aquellos que más recursos y operaciones de negocios realizan de forma oculta al fisco, con la finalidad de atraerlos a la formalidad.
En la administración fiscal, el área de tecnología de DGII-DGA ya ha automatizado el proceso de cálculo del perfil de riesgo con herramientas de “Machine Learning e Inteligencia Artificial”.
Las administraciones tributarias deben utilizar las nuevas tecnologías para ser más eficaces y eficientes en su objetivo estratégico básico, consistente en elevar los niveles de cumplimiento voluntario por parte de los contribuyentes, mediante dos líneas principales de actuación: dando facilidades a los que quieren cumplir y luchando contra el fraude. 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. La combinación de la IA, el Internet de las cosas y el análisis de datos (Data Analytics) ya están dando beneficios, gracias a la recopilación y análisis del gran volumen de datos de los contribuyentes en tiempo real.
La digitalización de la administración tributaria está produciendo cambios vertiginosos, no sólo en las estructuras de dicha Administración, sino también en sus principales funciones de recaudación, fiscalización, información y asistencia, en los sistemas de información y en la cooperación/colaboración producto, por ejemplo, de los intercambios de información internos e internacionales.
Las administraciones tributarias se han convertido en tenedoras de un volumen ingente de información. Los datos crecen de manera exponencial día tras día y es entonces cuando la IA juega un papel clave, al poder transformar esos datos en fuentes de información, predecir conductas, cruzar datos y conocer tendencias de un contribuyente en forma automática. Este será el resultado de los que consigan aplicar correctamente la IA y el machine learning o aprendizaje automático.
En cuanto al software generalmente utilizado para el diseño de la IA, es muy variado y no todas las administraciones tributarias usan el mismo, pero hay un común denominador, que sin ánimo exhaustivo es el siguiente: SAS M4 Enterprise Suite; IBM SPSS; en código abierto: R and Python; Neo4j; WinIDEA; i2 Analyst’s Notebook; y, Cognos. También es muy importante tener en cuenta los beneficios de la nube en el uso de algoritmos en Big Data para acelerar y acortar los procesos de iteración y entrenamiento de los modelos y multiplicar la capacidad de replicabilidad de los mismos a un mejor costo/beneficio.
Las administraciones tributarias deben ser especialmente cuidadosas al utilizar los resultados de modelos predictivos como indicadores de comportamiento futuro de un ciudadano. Así es, pues los modelos predictivos supervisados basan su predicción en un entrenamiento a partir de situaciones del pasado para inferir el comportamiento en situaciones del futuro. Dado que no se puede tener capacidad de captar todas las posibles fuentes de información que afectan a la decisión y comportamiento de un ciudadano, y que además estos pueden no ser lineales, el modelo siempre tendrá un margen de error, aun suponiendo que las condiciones que afectan al comportamiento sean invariables en el tiempo. Por eso, es necesario supervisar los modelos continuamente.
La revolución digital en las administraciones tributarias supone un cambio de paradigma en los procedimientos tributarios, en la asistencia al contribuyente y en la lucha contra el fraude. A continuación, se indican algunas de las líneas de acción que pueden conformar la actividad de las administraciones en este ámbito, orientadas al uso de los datos.
El autor es docente de tecnologías de la Universidad Católica Sano Domingo.
Por Rafael Bello Diaz