Uso de Big Data en las Administraciones Tributarias

Hoy, las organizaciones están “inundadas de datos” y las Administraciones Tributarias (AATT) no escapan a ello. Por eso, cada vez más utilizan diversas tecnologías como el Big Data para ser más eficientes y eficaces en su cometido.

Mediante el presente, comento conceptos básicos del Big Data y algunos casos de aplicación de la citada tecnología, los cuales sin dudarlo continuarán en aumento.

 

  1. BIG DATA. BREVES CONCEPTOS.

Los conceptos de Big Data[1], el análisis de datos y la inteligencia artificial no son nuevos, pero algunos avances tecnológicos de los últimos años han hecho posible su uso intensivo en las empresas y en la administración pública, además de tener una influencia positiva en las AATT.

Los principales avances logrados son:

  • La gran expansión de la capacidad de procesamiento y almacenamiento en computadoras asociada a la reducción de sus costos.
  • La creciente disponibilidad de redes de comunicaciones e Internet de banda ancha.
  • El desarrollo de modelos efectivos para capturar, almacenar y procesar datos masivos y algoritmos cognitivos avanzados.
  • La aparición de nuevas fuentes de datos (por ejemplo, sensores, GPS, redes sociales, etc.), incluidas las facturas electrónicas y el intercambio de información fiscal entre países.

El objetivo último del Big Data es crear valor y éste está en gran medida en la capacidad analítica. La cuestión es ser capaces de preguntar a los datos de tal manera que, la información recopilada pueda dar las respuestas necesarias para entender lo que sucede, por qué sucede y hasta lo que puede suceder. Estas variantes son en realidad lo que conocemos como Análisis Predictivo, Descriptivo y Prescriptivo[2].

La Analítica Descriptiva utiliza los datos históricos, identificando comportamientos y dibujando cómo se están haciendo las cosas. Es la analítica más usada y su objetivo es realizar una importante imagen instantánea de la situación para poder tomar decisiones con un alto grado de éxito.

La Analítica Predictiva hace posible la creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a ocurrir con antelación.

Finalmente, la Analítica Prescriptiva analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre una gama de variantes. Su tarea es optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa. Usa técnicas de simulación y optimización, logrando señalar cuál es el camino que conviene realmente elegir.

 

  1. USO DE BIG DATA EN ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS.

En Estados Unidos, el IRS usa Big Data para combatir el fraude fiscal. Una de las estrategias que se emplean, la minería de datos de las redes sociales, se utiliza para demostrar que las personas están viviendo un estilo de vida más próspero que sus registros de impuestos, esto ahorra con éxito $ 300 mil millones de impuestos perdidos cada año[3].

En Reino Unido, el HMRC desarrolló, desde 2017, el sistema Connect, que es un sistema informático de minería de datos de software de análisis de redes sociales, que cruza los registros de impuestos de empresas y personas con otras bases de datos, para establecer actividades fraudulentas. El software combina herramientas analíticas y recopila la información e implementa análisis predictivos similares a la calificación crediticia y tiene evaluación comparativa dinámica. Busca la correlación del ingreso con el estilo de vida, comparándolo con modelos estadísticos multivariados.

Los datos provienen de una variedad de fuentes[4], incluidas bancos, registro de la propiedad, tarjetas de créditos, vehículos propios o vendidos, documentos fiscales, impuesto municipal pagado, registro de IVA, declaración de impuestos del año pasado, cualquier investigación fiscal, ingresos de empleadores ocasionales, prestaciones de la empresa, prestaciones por hijos y pagos de manutención, plataformas en línea, redes sociales todas las publicaciones públicas, navegación web y registros de correo electrónico.

También en Reino Unido, existe ADEPT (Analytics for Debtor Profiling and Targeting), que es un sistema de análisis de Big Data que sirve para gestionar deudas[5].

En España, AEAT utiliza Big Data para rastrear a las personas adineradas que pretenden residir en el extranjero a efectos fiscales[6].

La AEAT ya realizaba labores de control específicas para determinar dónde residen grandes patrimonios, a través del rastreo de información como gastos en establecimientos o relaciones familiares. Gracias al Big data, el organismo cuenta ahora con una herramienta ad hoc para cruzar cerca de 70 fuentes distintas de información y seleccionar a los contribuyentes con patrimonios relevantes que podrían estar defraudando al fisco.

También en el Plan de Control Tributario 2021 de la AEAT de España se contempla la implantación de análisis de Big Data en el ámbito del IRPF, para la puesta en marcha de un proyecto que trata de reducir, utilizando la experiencia obtenida, los errores del contribuyente al presentar su declaración, en línea con las estrategias internacionales y técnicas «nudge» (dirigidas a alentar y fomentar un comportamiento fiscal correcto) basadas en el enfoque «behavioural insights» (enfoque hacia una mejor comprensión del comportamiento del contribuyente).

En Costa Rica[7], por medio del uso de Big Data se mejoró el cobro de impuestos. El modelo predictivo diseñado con técnicas de minería de datos que utiliza el Ministerio de Hacienda en Costa Rica, detectó la simulación de pagos a terceros por más de $31 millones.

En México[8], para fortalecer sus mecanismos para el cumplimiento de las obligaciones tributarias, el SAT utiliza IA lo que permite recopilar un gran volumen de datos provenientes de facturas electrónicas.

El SAT tiene potencial para explotar los algoritmos más sofisticados de la IA, con el fin de mejorar la fiscalización y elevar la recaudación del Producto Interno Bruto (PIB) un 3%.

En el caso de Big Data, el SAT ya resolvió tres principales problemáticas antes de implementar la IA: 1. Creación de algoritmos. 2. Convertir datos en información estructurada. 3. Que la información sea accesible en tiempo real.

En Australia, la Oficina de Impuestos de Australia (ATO)  está construyendo una solución de análisis de redes llamada ‘ANGIE’ para ayudar a su grupo de trabajo de evasión fiscal a discernir relaciones complejas y de múltiples niveles entre contribuyentes[9].

La solución, que estará respaldada por una base de datos de gráficos, se está desarrollando como parte del programa de análisis y datos del grupo de trabajo.

ANGIE identificará y agrupará automáticamente a los contribuyentes para comprender su relación entre ellos. Permitirá al grupo de trabajo detectar «patrones de interés» y visualizar nuevos vínculos entre clientes.

En India, un informe Business Standard dice que los datos recopilados de Insight se segregarán. Esto tendrá el perfil maestro del contribuyente, que incluirá la dirección, la firma y el perfil de devolución de impuestos. También hay un segmento llamado inteligencia empresarial que básicamente descubrirá a las personas que no cumplen[10].

Un sistema de información geográfica ayudará a la AT a concentrarse en un área específica para una acción más enfocada. También clasificará a los contribuyentes sobre la base de parámetros como ingresos, ganancias y ganancias de capital, dice el informe.

En Canadá, la CRA, mediante el análisis de macro datos, busca combatir la evasión fiscal en el extranjero. La CRA sigue priorizando la obtención de mejores datos, la mejora del uso de los datos para orientar sus acciones de cumplimiento y el logro de resultados en su lucha contra la evasión fiscal en el extranjero y la elusión fiscal agresiva[11].

En Corea del Sur, se ha desarrollado un sistema analítico de Big data basado en inteligencia artificial, que puede analizar varios datos, incluidas facturas de impuestos, recibos de efectivo y datos de familiares y amigos[12].

  1. REFLEXIONES FINALES.

Estoy convencido que el Big Data, como la IA y la Blockchain, entre otras modernas tecnologías, han llegado para quedarse y su uso continuará potenciándose tanto en el sector público como en el privado.

Sin embargo, alerto que será necesario analizar en cada caso particular, considerando el contexto de cada AT, la posible aplicación y sus beneficios y costos.

Es recomendable analizar las mejores prácticas del campo y luego ver qué problema debemos resolver, para identificar qué trabajo manual se puede eliminar o aumentar a través de la tecnología, y qué información adicional se puede generar desde la máquina.

Como ocurre con cualquier proyecto de TIC, para aumentar las posibilidades de éxito, las máximas autoridades de la AT deben participar desde el principio y seguir de cerca su implementación.

Todo este proceso de digitalización de las AATT, incluyendo la adopción de nuevas tecnologías como el Big Data, no debería realizarse en forma aislada, sino que debería integrarse a la digitalización de los países, dentro del concepto de gobierno digital.

Los gobiernos deberán trabajar en forma conjunta con los distintos actores intervinientes para garantizar la adecuada utilización de las nuevas tecnologías, en forma ética y equitativa, protegiendo los derechos fundamentales de los ciudadanos y buscando siempre que las Tics sean un elemento integrador con los recursos humanos de las AATT.

En definitiva, es vital, por un lado, promover la tecnología para mejorar la eficiencia, pero, por otro lado, estar atentos a su gobernanza, evitando posibles sesgos en su uso, respetando siempre los derechos y garantías de los contribuyentes en todos los ámbitos.

[1] Las TIC como Herramienta Estratégica para Potenciar la Eficiencia de las Administraciones Tributarias / 2020
[2] https://prometeusgs.com/analisis-de-datos-diferencias/
[3] https://volantis.io/blog/how-government-use-big-data-to-improve-taxation-system-
[4] https://baranovassociates.co.uk/what-is-hmrc-connect/
[5] Las TIC como Herramienta Estratégica para Potenciar la Eficiencia de las Administraciones Tributarias / 2020
[6] https://www.reuters.com/article/us-spain-tax-andorra-idUSKBN2A13EE
[7] https://www.centralamericadata.com/es/article/home/Big_Data_para_combatir_la_evasin_fiscal
[8] https://www.eluniversal.com.mx/cartera/sat-va-por-mas-recaudacion-con-inteligencia-artificial
[9] https://www.itnews.com.au/news/the-ato-is-building-a-big-data-platform-to-tackle-tax-evasion-539616
[10] https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/policy/no-country-for-evaders-this-april-1-india-enters-uncharted-tax-territory/articleshow/68574891.cms?from=mdr
[11] https://www.advisor.ca/news/industry-news/cra-looks-at-analyzing-big-data-to-combat-offshore-tax-evasion/
[12] https://www.ajudaily.com/view/20200703091239593

Aclaración. Se informa a los lectores que los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados en el texto pertenecen únicamente al autor, y no necesariamente a su empleador ni a ninguna organización, comité u otro grupo al que el autor pertenezca, ni a la Secretaría Ejecutiva del CIAT. De igual manera, el autor es responsable por la precisión y veracidad de los datos y fuentes.

2 comentarios

  1. Maria Fernanda Inza Respuesta

    Excelente resumen de lo que está sucediendo en este mundo de las BI. Muchas gracias!

  2. Eduardo Manrique Respuesta

    Reflexionando estos conceptos para el Perú, y sobre la particular situación de la SUNAT – como operador de un sistema tributario sobre el que no existe consenso político de cómo optimizar , lo que retrasa decisiones de mejoras legislativas -, creo que el Big Data – y sus tecnologías afines, en especial las de Machine Learning – son la salida – desde la tecnología, que no desde la política -, para comenzar a visibilizar en mayor escala los patrimonios ocultos, y aplicarles la imposición al ingreso debida. Sobre todo los que crecen haciendo operaciones entre el sector formal e informal en nuestra «bicefala» economía peruana.
    La imposición al ingreso, en la perspectiva del control del patrimonio de las personas naturales, es la nueva frontera de control en el Perú – mientras el Estado se reorganiza y se adecua a esta realidad de masivo cumplimiento del derecho laboral y tributario que es la economía informal -. Es mi expectativa y mi esperanza que estas tecnologías – y el despliegue de actividad administrativa que va a permitir sostener, con más probabilidad de eficacia- , y que tiene un mensaje de contenido «a-politico», cambie el equilibrio de fuerzas presente en el Perú de hoy en relación a este tema – que es uno en el que las coaliciones resistentes a la tributación, con toda la diversidad de sus motivos, siguen teniendo exito en resistir el cambio, una mejor supervisión en campo y los esfuerzos continuos en promoción del cumplimiento voluntario -.

    Interesante y didáctico el blog. Gracias.

    Eduardo Manrique

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