Analítica para la optimización de auditorías de impuestos

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Analítica para la optimización de auditorías de impuestos

Una de las misiones de las entidades gubernamentales es administrar eficazmente los recursos que se recaudan a través de impuestos. Esto hace parte de la administración de los recursos estatales. Dado que el presupuesto y financiación de las entidades estatales se planifica por medio de recursos, como el recaudo de impuestos de los ciudadanos, es clave combatir la evasión y el fraude.

Con la adopción de formularios electrónicos, ahora es más sencillo tener todos los datos relevantes de cada uno de los ciudadanos que realizan aportes por impuestos. La analítica y la minería de datos pueden ayudar a combatir el fraude y la evasión, conectándose a sistemas de información de impuestos, rentas, ingresos, egresos, en conjunto con sistemas de información de contribuyentes (personas naturales y jurídicas) para encontrar patrones atípicos de comportamiento en pagos, recaudos, perfiles, etc.

Si la agencia estatal ya dispone de un sistema integrado de impuestos, la realización de cruces de registros es más sencilla y, en conjunto con la minería de datos, se pueden  apalancar las actividades de auditoría no solo en la calidad de los datos, también en la coherencia de los mismos para rastrear actividades atípicas.

Algunos usos de la analítica y minería de datos:

  • Responder preguntas más allá del análisis descriptivo: por ejemplo, además de conocer el porcentaje de evasión en el último año, se pueden encontrar las causas de la evasión, mediante el uso de técnicas de “Machine Learning” las cuales generan conocimiento para identificar patrones.
  • Generar un modelo para auditoría: esto permite que los funcionarios prioricen el seguimiento de ciertos ciudadanos y empresas en las que es más probable encontrar casos que deben ser estudiados.
  • Identificar posibles áreas en donde no se están pagando impuestos: a través de la verificación con métodos de fraude ya conocidos, se pueden localizar nuevos puntos por medio del análisis de datos históricos.
  • Determinar la probabilidad de que un contribuyente no pague: con el análisis predictivo se pueden establecer escenarios  para tomar medidas preventivas sobre las personas,  naturales o jurídicas, que tengan las mayores probabilidades de incumplimiento de pago.
  • Modelos de riesgo: a través de estas técnicas se pueden perfilar los no declarantes y no pagadores. Con esta información, se determina la mejor estrategia de cobro (Coactivo, telefónico, mensaje, etc).

Estos son apenas algunos ejemplos de uso de técnicas analíticas para las agencias de recaudación de impuestos en el estado, con el apoyo de expertos en la materia es posible profundizar sobre estos y muchos más. Contáctanos y conoce cómo podemos apoyarte.

 

Autor invitado:
Andrés Romero.
Especialista en productos IBM SPSS.