Big Data e Inteligencia Artificial en los procesos de fiscalización de la Subsecretaría de Estado de Tributación (SET) al 2021

Resumen

El empleo de los macrodatos o Big Data por parte de las Administraciones Tributarias, junto con el uso de las herramientas de Inteligencia Artificial, tiene una enorme relevancia en la actual aplicación de los tributos. Las Administraciones Tributarias emplean el Big Data y la Inteligencia Artificial, en la selección de contribuyentes para iniciar un procedimiento de inspección tributaria, en los modelos predictivos del riesgo de incumplimiento del obligado tributario, en los asistentes virtuales, en la confección de borradores de declaraciones tributarias, en la actuación administrativa automatizada y en los actos resolutorios automatizados. La utilización de estas herramientas tecnológicas debe caracterizarse por un cumplimiento estricto de los principios jurídicos que rigen la aplicación de los tributos y debe ser respetuosa con los derechos y garantías del contribuyente. Una vez analizado los elementos, la autora concluye entre otras cosas que: El Big Data y la IA se usan con la finalidad de valorar riesgos fiscales, lo que permite segmentar a los contribuyentes en función de la probabilidad de incumplimiento, iniciándose los controles en los supuestos de mayor probabilidad de fraude. En el futuro se estima llegar a todos los ámbitos y procedimientos tributarios, a todas las funciones y competencias de las Administraciones fiscales y mejorar la eficiencia de la gestión tributaria. En definitiva, los beneficios que se pueden alcanzar a través del uso de la IA son muchos y en nuestro ámbito debería favorecer a un mejor cumplimiento tributario, lo cual presente mayor facilidad de uso para los contribuyentes y a su vez más justo, con menores errores por parte de la SET, así como también existen riesgos que podría ser un mal uso de la misma, y que exige una valoración adecuada desde la perspectiva ética y la adopción de una serie de principios que deben presidir la actuación administrativa.