El TAX DATA MINING, lo que busca es analizar la gran cantidad de datos que los contribuyentes pueden aportar a las administraciones tributarias, para poder establecer patrones y predecir comportamientos, como por ejemplo:

– Tendencias de evasión fiscal, por sectores economicos (financieros, trading, retail, servicios, etc)., contribuyentes (transnacionales, pymes, profesionales, comercio informal etc.).

– Cumplimiento de precios de transferencia, para poder determinar alteración de precios economicos entre grupos economicos vinculados que erosionen la base imponible.

– Intecambio de información tributaria al instante, de manera que no haya retraso en las mismas y poder facilitar las fiscalizaciones extraterritoriales.

– Determinación de impactos impositivos en los sectores económicos de manera inmediata, por las politicas fiscales aplicables, tales como exenciones, exoneraciones, nuevos impuestos etc., permitiendo tomar medidas oportunas. Entre otros…

INTRODUCCIÓN:

Esta investigación denominada temporalmente TAX DATA MINING, es sobre lo que gira mí tesis doctoral, la cuál es parte de un Doctorado Investigativo, que actualmente estoy cursando.

El proyecto de tesis busca poner de manifiesto diversas oportunidades que con fundamento tecnológico y el uso de inteligencia artificial, puede comenzar a implementarse de manera automática en las administraciones tributarias, reduciendo así las debilidades actuales que muchas de ellas en diversas legislaciones de latino américa actualmente se encuentran pasando.

JUSTIFICACIÓN:

Es muy sabido que actualmente, muchas administraciones tributarias, carecen de capital humano ideal para afrontar los cambios comerciales que se han avecinado a una rápidez altamente admirable, tales como el comercio electrónico, las criptodivisas, entre otros.

Así mismo, es importante poder reciclar las oportunidades que el ecosistema ha brindado para muchas de ellas, tales como el uso de los datos de los contribuyentes, para poder implementar sistemas de aprendizaje automatizado de sus comportamientos, gastos, principales socios comerciales, principales países proveedores y sobretodo el ecosistema de gastos deducibles de ciertos contribuyentes, para poder establecer patrones de comportamiento, que puedan predecir cumplimientos o incumplimientos de obligaciones tributarias.

Lo anterior, no es cosa de robots que controlarán el universo, sino que es la tecnología trabajando para el ser humano, brindando las oportunidades de simplificar los procesos de auditorías y eliminando el error humano o la carencia de capital humano para poder realizar las labores de fiscalización.

Para poder explicar esto de manera sencilla, siempre uso la siguiente analogía: Sí en un campo de manzanas se tiene que contratar que 4,000 personas para poder recoger la cosecha, es probable que muchas de ellas no recogan las cosechas de manera oportuna, golpeen los frutos o por la curva de aprendizaje de la técnica, tarden más de lo normal y los frutos se corten pasado el tiempo ideal de comercialización o exportación. Pero, ¿que pasaría si en vez de esas 4,000 personas pudieramos utilizar 1 sola máquina que pudiera hacer el trabajo en tiempo mucho menor y sin error humano latente? Bien, eso ya ha pasado y no es cosa del pasado. Lo mismo, sucede con la fiscalización de obligaciones tributarias.

PRIMERA ETAPA.

Para lo anterior, se hace necesario primeramente realizar un análisis exhaustivo de los niveles de recaudación y del estatus de los sistemas de auditoría tributarias establecidos en diferentes países que no han implementado el TAX DATA MINING, los cuáles serán escogidos de manera aleatoria de acuerdo a patrones economicos, demográficos y de complejidad de sus sistemas tributarios. Así como también se realizará una recopilación de bases de datos abiertas de varios periodos fiscales, en países que  ya han implementado el TAX DATA MINING, tratando de establecer el punto de origen de su implementación. Esta etapa se denomina recopilación de información.

SEGUNDA ETAPA.

Posteriormente, despues de haber cumplido la primera etapa, se pretende indexar datos económicos – de fuente abierta – que hagan falta en cada uno de los países para poder tener la mayor similitud de datos y poder identificar indicadores financieros y económicos adedcuados, que permitan sustentar teorías sobre la efectividad, negatividad o neutralidad del TAX DATA MINING, cumpliendo así, la segunda etapa, que será la validación de datos.

TERCERA ETAPA.

Luego, una vez validado los datos, se procederá con la aplicación de patrones basados en estadisticas de datos, que permitan identificar una proyección de efectividad para la implementación del TAXA DATA MINING en los países que actualmente no lo poseen. Esta etapa será el establecimiento de conclusiones.

CUARTA ETAPA.

En función de la efectividad de la TERCERA ETAPA, se podrá evaluar el poder continuar con una cuarta etapa y es un cuadro diagnostico normativo de las leyes y legislaciones y procesos administrativos que se deben de tener cubiertas para la implementación de este tipo de inteligencia artificial. Así como, una propuesta de los eventuales proveedores de servicios que pueden adquirir las administraciones tributarias y los eventuales organismos internacionales que pueden financiar estos proyectos.

Estas etapas acá enunciadas pueden ser cambiadas, modificadas, suprimidas y/o ampliadas en función de los datos que las investigaciones puedan ir demandando. Mientras avanzamos en esta investigación, que tiene un plazo de dos años, iremos dando avances por estas vías, como por revistas indexadas.