S’ha detectat que hi ha molts defraudadors i blanquejadors de capitals que actuen en un doble sentit: d’una banda, creen societats que, al seu torn, en constitueixen d’altres. D’aquesta manera, conformen una xarxa d’empreses relacionades entre si pel capital. D’altra banda, creen societats a nom de les parelles, els fills, els sogres, els fills de les exparelles, etc., que constitueixen una altra xarxa d’empreses, relacionades entre si, en aquest cas, a través dels seus propietaris. Això genera una cadena oculta de relacions que només es pot revelar a partir d’algorismes sofisticats basats en intel·ligència artificial. 

A l’hora de combatre l’evasió d’impostos, els algorismes són molt útils per dos motius: d’una banda, ajuden a identificar la xarxa familiar d’una persona (una informació que no s’ha de declarar obligatòriament) i, de l’altra, permeten sumar la riquesa que una persona controla tant a través de la seva xarxa d’empreses com a través dels seus familiars. 

En aquest context, per tal de dur a terme la recerca en què es basa aquest article, en primer lloc s’ha obtingut la xarxa de relacions familiars que hi ha a Espanya. A partir de les dades disponibles del cens de l’Agència Tributària, s’han examinat les relacions entre cònjuges i entre pares i fills per connectar diferents generacions. D’aquesta manera, a través d’algorismes, s’han reconstruït els graus de parentiu fins al tercer grau de consanguinitat i afinitat. Gràcies a això, l’any 2017 es va passar de disposar de 87,6 milions de relacions declarades, tant a l’IRPF (entre cònjuges i els seus fills) com a l’impost de successions, a detectar-ne prop de 258 milions. Així ha estat possible, també, entendre millor els ponts que connecten la riquesa individual amb la familiar.

El nombre més gran de noves relacions s’ha detectat entre germans (56,78 milions). A continuació, hi ha les relacions entre oncles (3,67 milions), nebots i nebots polítics (3,6 milions), cunyats (3,3 milions), ascendents o descendents de la parella (2,6 milions) i cosins (1,7 milions). D’altra banda, hi ha 15 classes de relacions no declarades amb més de 500.000 casos. Per exemple, les relacions entre excunyats, que representen 505.575 casos.

De manera paral·lela, també s’ha pogut traçar la xarxa formada per les relacions de participació entre les empreses espanyoles a partir de les dades de les declaracions de l’impost de societats i del cens d’empresaris i professionals. Així s’ha revelat, per primera vegada, que hi ha prop de 2 milions de contribuents que tenen participació directa, com a socis o propietaris, en gairebé 3 milions de societats mercantils, tant societats anònimes (SA) com societats de participació limitada (SL). Aquests contribuents participen de manera directa en 1,3 milions de societats, mentre que participen en 1,7 milions d’empreses a través d’altres societats. 

D’altra banda, s’ha observat que hi ha persones que són sòcies de més d’una empresa mercantil i que la persona que participa en un nombre més gran d’empreses ho fa en 382 societats. Un cop analitzada aquesta xarxa, i havent mesurat les distàncies entre persones i empreses, s’ha pogut donar a conèixer, per exemple, que hi ha 14.812 persones que són propietàries d’una part d’una empresa mercantil mitjançant el procediment de ser soci d’una primera empresa que participa en una segona empresa, que, al seu torn, participa en una tercera, i aquesta, en una quarta, en el que s’anomena «societats participades». Així mateix, els algorismes han detectat que hi ha empresaris amb participacions en fins a 15 empreses interposades.

A partir de tota aquesta informació, s’ha pogut reconstruir la xarxa que connecta les persones amb la seva riquesa, sumant a la riquesa que posseeixen individualment la que posseeixen també en societats, sigui quin sigui el nombre de societats participades. Aquestes empreses poden crear-se amb l’objectiu d’obtenir algun avantatge fiscal o bé, simplement, per ocultar béns.

El tercer pas d’aquesta recerca ha consistit a calcular el patrimoni net de cada societat i de cada persona. També s’ha aconseguit esbrinar qui controla les empreses, una dada indispensable per corregir el frau o el delicte comès. 
L’any 2018 el cens de l’Agència Tributària fou de 71,06 milions de contribuents, 62,67 milions dels quals eren persones físiques i 7 milions, persones jurídiques. A Espanya hi ha més persones físiques que habitants (46,5 milions, el 2017), perquè s’inclouen al cens els no residents (més de 9 milions de persones) i les persones difuntes, els impostos de les quals no han prescrit.

L’any 2017, dels 46,53 milions d’habitants censats, 202.437 (el 0,43% del total) van declarar en l’impost sobre el patrimoni béns per un valor de 669.062 milions d’euros. Ara bé, aquesta xifra no representa el total de la riquesa. Correspon als béns dels contribuents que tenen més de 2 milions d’euros i que, per tant, estan obligats a declarar aquest impost. 

A partir de la resta d’informació de què disposava l’Agència Tributària, i gràcies a algorismes i tècniques de big data (‘dades massives’), s’ha pogut obtenir una xifra més exacta. D’aquesta manera s’ha detectat que hi ha prop de 37 milions de ciutadans que són propietaris d’algun actiu, com, per exemple, el compte bancari en el qual ingressen la nòmina. Aquesta xifra correspon al 79,5% dels habitants, amb un patrimoni net positiu mitjà de 141.000 euros per contribuent. D’altra banda, també s’ha constatat que l’any 2017 hi havia 15,3 milions de persones físiques censades sense cap mena de patrimoni, i que 9,23 milions d’aquestes persones eren ciutadans espanyols vius.

Al càlcul de la distribució de la riquesa, per primera vegada s’hi ha inclòs la riquesa que es posseeix en empreses que no cotitzen a la borsa, tant si el contribuent n’és soci com si hi participa indirectament a través d’altres empreses. Aquesta riquesa representa l’11,37% del total de la riquesa a Espanya. Fins ara no es disposava d’aquestes dades i el càlcul de la distribució de la riquesa era imprecís, ja que no permetia apreciar la capacitat econòmica real dels més rics. El coneixement d’aquestes dades implica que, a la pràctica, es pot observar la distribució del patrimoni net total. En aquest sentit, cal destacar, també, que, a mesura que creix, la fortuna personal es va acumulant a les empreses que no cotitzen a la borsa, mecanisme que l’Agència Tributària difícilment pot detectar i que, per tant, adoba el terreny per a l’evasió d’impostos i la comissió de fraus.

Un cop obtinguda la xarxa de relacions entre persones i empreses, i de les empreses entre si, és possible localitzar el frau i lluitar contra el blanqueig de capitals i l’enginyeria fiscal agressiva emprant els mateixos algorismes que s’apliquen a les xarxes socials. Quan es descobreix aquesta complexa xarxa de relacions, es pot atribuir a cada contribuent la riquesa que té i conèixer el camí que els connecta. D’aquesta manera també s’arriba a identificar els propietaris dels entramats d’empreses i les relacions que tenen entre ells, cosa que facilita la detecció del frau fiscal no solament en els impostos directes, sinó també en l’impost sobre el valor afegit (IVA).

Els algorismes creen, en primer lloc, la xarxa de relacions entre persones i empreses. A continuació, descarten els casos d’emprenedors que creen directament una empresa i d’empreses organitzades amb una realitat econòmica al darrere i que tributen. Així es pot traçar el mapa que permet arribar des d’unes persones concretes fins a la riquesa que amaguen al darrere de societats interposades i que no cotitzen a la borsa, inferir la riquesa que tenen i, per tant, calcular si podrien haver comès frau mitjançant el recurs a societats interposades.

Fins a l’actualitat era possible dur a terme estudis sobre la distribució de la renda gràcies a tècniques estadístiques complexes, però, en canvi, era gairebé del tot impossible elaborar estudis detallats, persona per persona, sobre la distribució de la riquesa. La recerca en la qual es basa aquest article empra, per primera vegada, algorismes i eines d’intel•ligència artificial amb l’objectiu de descriure el teixit d’una societat i els centenars de relacions econòmiques, comercials, jurídiques i personals que existeixen. 
Els algorismes descrits permeten conèixer, amb gran nivell de detall, la possessió de la riquesa, amb l’objectiu de destapar patrons de frau. Constitueixen un mecanisme que, en definitiva, afavoreix el disseny de polítiques de lluita contra el frau més eficaces, la concepció de polítiques tributàries més justes i precises, i el control de les grans fortunes.