IA es usada para detectar fraudes en pago de impuestos en 8 de cada 10 países de la OCDE; así la utiliza el SAT desde este año

Las administraciones tributarias en ocho de cada 10 países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) utilizan o implementarán en el futuro la Inteligencia Artificial (IA) para detectar fraude y corrupción en sus sistemas de impuestos.

“Cada vez más países están utilizando la IA, incluido el aprendizaje automático, para comprender los riesgos de cumplimiento actuales y futuros, perfeccionar la gestión de riesgos y desarrollar acciones de intervención”, dice la organización en un informe.

La OCDE detalla que IA sirve a las autoridades para combatir el fraude y la corrupción mejorando los procesos de gestión de riesgos, apoyando el cumplimiento de los contribuyentes y reduciendo las cargas tributarias.

Dichas innovaciones liberan recursos que la autoridad después puede utilizar en casos complejos o de mayor riesgo, revela el estudio Anticorrupción e integridad en el sector público 2024.

En general, la IA está permitiendo a las administraciones tributarias adoptar un enfoque más preventivo en la gestión del riesgo de fraude”, asegura la OCDE.

La organización detalló que si se interviene en etapas tempranas del pago de impuestos, las autoridades pueden prevenir el incumplimiento, en lugar de tener que descubrirlo después de que se hayan presentado las declaraciones.

¿Cómo se utiliza la IA en los sistemas impuestos?

Hay varias formas en las que se puede implementar la Inteligencia Artificial en los sistemas de impuestos, tanto para combatir el fraude y la corrupción como en servicios de asistencia a los contribuyentes para facilitarles el cumplimiento de sus obligaciones fiscales.

En el combate a la corrupción, por ejemplo, hay autoridades tributarias que han incorporado técnicas de codificación automática de IA para procesar una gran cantidad de datos y de ahí predecir de una manera mucho más efectiva qué sectores o contribuyentes estarían incumpliendo con sus obligaciones fiscales.

Igualmente, hay otras administraciones tributarias que utilizan la IA para identificar solicitudes de deducciones fiscales fraudulentas.

“(...) por ejemplo, una persona que solicita deducciones por gastos de viaje para trabajar mientras carece de ingresos procedentes del empleo, y (la IA) rechaza automáticamente la solicitud cuando no puede fundamentarse”, expuso la OCDE.

Además del combate al fraude, la IA también se está utilizando para facilitar la interacción entre los contribuyentes y los servicios tributarios, para así mejorar el cumplimiento de las obligaciones fiscales.

La IA está ayudando a facilitar el avance hacia el autoservicio, en tiempo real y las 24 horas del día, los 7 días de la semana”, destaca la organización.

Ya hay autoridades tributarias que han implementado la IA para ofrecer servicios de asistencia virtual o digital mucho más sofisticados, que responden a preguntas más complejas y dan respuestas más personalizadas.

También se está utilizando para la automatización de la categorización y el envío de consultas a los expertos adecuados.

Finalmente, la IA se ha utilizado para aprobar instantáneamente evaluaciones tributarias, con lo que se reducen los tiempos promedio de evaluación, así como la duración y complejidad de la interacción de los contribuyentes con las autoridades tributarias.

“Estas innovaciones han fomentado la interacción de los contribuyentes con los sistemas tributarios, reduciendo la desvinculación, el fraude y el error, y han permitido a los funcionarios centrarse en casos más complejos con el potencial de generar mayores retornos”, destaca la OCDE.

El SAT y la IA

En México, el Servicio de Administración Tributaria (SAT) anunció en su Plan Maestro 2024 que desde este año utilizará dos modelos de IA: uno de analítica de grafos y uno de machine learning (aprendizaje automático).

El administrador general de recaudación del SAT, Gari Gevijoar Flores, explicó que estas dos herramientas servirán para procesar la gran cantidad de información que tiene el órgano con el fin de detectar contribuyentes que podrían estar incurriendo en evasión fiscal, así como redes de contrabando y empresas fantasma.

“Simplemente lo que nos ayuda es administrar grandes cantidades de información, grandes cantidades de datos, para identificar patrones de riesgo”, mencionó el funcionario en febrero pasado, quien además recordó que en el país se emiten 300 facturas por segundo.

Dijo que sin esta tecnología se pueden cometer errores como ir a fiscalizar a un contribuyente sin tener claro que hay un riesgo de que esté incurriendo en evasión, por lo que el SAT podría destinar recursos para revisarlo sin lograr ninguna ganancia en retorno.

Los dos modelos de Inteligencia Artificial, desarrollados por funcionarios del mismo SAT, harán más rentable al organismo y le ayudarán a mejorar la fiscalización de los contribuyentes, destacó el administrador general de recaudación.

También hay riesgos

La OCDE aseguró que así como hay muchos beneficios en el uso de la IA en la recaudación de impuestos y el combate a la corrupción, igualmente hay riesgos y desafíos que deben ser tomados en cuenta.

En particular, la organización enlista los siguientes cinco riesgos y desafíos: 

1. Garantizar la seguridad y privacidad de la información resguardada por herramientas de IA, y sólo usarla cumpliendo en todo momento las reglas de protección de datos personales.
2. Igualmente, la OCDE plantea que debe haber transparencia en el uso de herramientas con IA para mantener la confianza de los contribuyentes en las autoridades tributarias.
3. Además, la organización asegura que se debe garantizar que los marcos legislativos sigan siendo adecuados en el contexto de los avances tecnológicos, sobre todo en términos de uso y almacenamiento de datos.
4. Asimismo, se debe fomentar la participación y la confianza del público en las herramientas de IA, especialmente en relación con el despliegue de herramientas de asistencia digital y virtual.
5. Por último, se tiene que garantizar el acceso a datos de terceros y la comunicación entre diferentes sistemas para permitir que la IA aprenda y funcione de manera óptima.