Actualidad
FISCALIDAD Y EMPRESA
Inteligencia artificial en la administración financiera
El uso de la inteligencia artificial (IA) ayuda a la autoridad fiscal a obtener ingresos tributarios adicionales. En 2024 la autoridad pudo recaudar alrededor de EUR 354 millones en ingresos fiscales extra mediante el uso de los métodos de análisis más avanzados.
Para ello es responsable el Predictive Analytics Competence Center (PACC), una unidad especializada del Ministerio que, con la ayuda de Machine Learning y análisis de datos, detecta sistemáticamente el fraude fiscal y las infracciones de cumplimiento. El año pasado se analizaron aproximadamente 6,6 millones de casos mediante los modelos de riesgo. Esto incluye casos de impuesto sobre la renta, impuesto de sociedades e impuesto sobre el valor añadido, así como declaraciones de los empleados. Además de los fraudes fiscales evidentes, se revisaron aproximadamente 23,4 millones de casos por posibles infracciones de cumplimiento, en particular en relación con ayudas y prestaciones solicitadas de forma abusiva y con empresas fantasma.
IA como clave para la justicia fiscal
La unidad especializada utiliza, entre otras cosas, text mining, Machine Learning y modelos de riesgo basados en IA para identificar anomalías de forma temprana. Para ello se recurre a una gran variedad de fuentes de datos, desde datos fiscales históricos hasta bases de datos externas.
Un ejemplo del modo de trabajo se muestra en un caso reciente: en una inspección fiscal se constató que en una explotación agrícola se habían comprado máquinas que no se habían registrado en el inventario de activos. Los vehículos agrícolas de alto precio se vendieron después de varios años de uso sin registrar contablemente los ingresos de la venta. El perjuicio ascendió a EUR 300 000 en impuestos no pagados. La detección fue posible gracias a la comparación dirigida de datos entre la base de datos de matriculación de vehículos y los datos financieros de la empresa.
Aumento de la eficiencia
Los avances en la selección automatizada de casos aumentan, según el comunicado del Ministerio de Finanzas, no solo la tasa de éxito, sino también la eficiencia de toda la administración financiera. Especialmente en los ámbitos de inspección fiscal, la Inspección Conjunta de Cotizaciones y Contribuciones (GPLB) y la aduana, se emplean modelos de IA para identificar con alta probabilidad auditorías costosas pero rentables. Además de la inspección fiscal tradicional, el PACC también se ocupa de temas de futuro como criptomonedas, intercambio internacional de datos y la estandarización de procedimientos de auditoría.
Colaboración con socios nacionales e internacionales
Para los próximos años, el Ministerio de Finanzas planea ampliar aún más el uso de la IA, en particular mediante la integración de IA generativa como los Large Language Models (LLMs). Además, se profundizará la colaboración con socios nacionales e internacionales para detectar riesgos aún más rápido, si es posible en tiempo real. El objetivo es seguir incrementando la efectividad y el impacto de la administración financiera.
IA como clave para la justicia fiscal
La unidad especializada utiliza, entre otras cosas, text mining, Machine Learning y modelos de riesgo basados en IA para identificar anomalías de forma temprana. Para ello se recurre a una gran variedad de fuentes de datos, desde datos fiscales históricos hasta bases de datos externas.
Un ejemplo del modo de trabajo se muestra en un caso reciente: en una inspección fiscal se constató que en una explotación agrícola se habían comprado máquinas que no se habían registrado en el inventario de activos. Los vehículos agrícolas de alto precio se vendieron después de varios años de uso sin registrar contablemente los ingresos de la venta. El perjuicio ascendió a EUR 300 000 en impuestos no pagados. La detección fue posible gracias a la comparación dirigida de datos entre la base de datos de matriculación de vehículos y los datos financieros de la empresa.
Aumento de la eficiencia
Los avances en la selección automatizada de casos aumentan, según el comunicado del Ministerio de Finanzas, no solo la tasa de éxito, sino también la eficiencia de toda la administración financiera. Especialmente en los ámbitos de inspección fiscal, la Inspección Conjunta de Cotizaciones y Contribuciones (GPLB) y la aduana, se emplean modelos de IA para identificar con alta probabilidad auditorías costosas pero rentables. Además de la inspección fiscal tradicional, el PACC también se ocupa de temas de futuro como criptomonedas, intercambio internacional de datos y la estandarización de procedimientos de auditoría.
Colaboración con socios nacionales e internacionales
Para los próximos años, el Ministerio de Finanzas planea ampliar aún más el uso de la IA, en particular mediante la integración de IA generativa como los Large Language Models (LLMs). Además, se profundizará la colaboración con socios nacionales e internacionales para detectar riesgos aún más rápido, si es posible en tiempo real. El objetivo es seguir incrementando la efectividad y el impacto de la administración financiera.