¿Se puede destapar el fraude fiscal con algoritmos?

Ignacio González, Agencia Estatal de Administración Tributaria
Alfonso Mateos, Universidad Politécnica de Madrid
Adaptación: Eli Vivas y Carina Bellver (StoryData)

Con el fin de que las administraciones puedan diseñar de forma óptima los dos componentes de cualquier política fiscal –los ingresos y los gastos–, es preciso conocer la distribución de la riqueza, así como identificar a las personas físicas y jurídicas que la poseen, para evitar la evasión de impuestos. A través de algoritmos, las nuevas técnicas de 'big data' y de inteligencia artificial detectan, con una precisión inimaginable hace pocos años, tanto la riqueza que se pretende ocultar bajo una red de empresas como los distintos mecanismos de fraude fiscal.
Puntos clave
  • 1
       Los algoritmos detectan la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude.
  • 2
       El uso de algoritmos ha permitido a la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT) identificar más de 170 millones de relaciones familiares no declaradas a partir de los 87,6 millones de relaciones familiares declaradas en el impuesto sobre la renta de las personas físicas (IRPF) y en el impuesto de sucesiones. De este modo, la suma total de relaciones familiares que se pueden utilizar para detectar cómo se ejerce el control sobre las empresas es, en la actualidad, de casi 258 millones.
  • 3
       A través de todas las declaraciones tributarias, se había calculado que la riqueza de todos los contribuyentes alcanzaba los 3,6 billones de euros. Mediante algoritmos se ha podido identificar a los propietarios reales de más de medio billón de euros adicional, escondido tras los entramados de empresas.
  • 4
       Estos algoritmos han permitido detectar que el 6% más rico de la población posee parte de su riqueza indirectamente, a través de un entramado de empresas que no cotizan en bolsa. Se trata de 2.532.964 ciudadanos cuya riqueza es mucho mayor que la aparente por su participación en estas sociedades.

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Ignacio González , Agencia Estatal de Administración Tributaria
Alfonso Mateos , Universidad Politécnica de Madrid
Adaptación: Eli Vivas y Carina Bellver (StoryData)

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