Se ha detectado que muchos defraudadores y blanqueadores de capitales actúan en un doble sentido: por un lado, crean sociedades que, a su vez, constituyen otras. De este modo, conforman una red de empresas relacionadas entre sí por su capital. Por otro lado, crean sociedades a nombre de sus parejas, de sus hijos, de sus suegros, de hijos de exparejas, etc., que forman otra red de empresas, relacionadas, esta vez, a través de sus propietarios. Se genera, así, una cadena de relaciones oculta que solo se puede desvelar a través de sofisticados algoritmos basados en inteligencia artificial. 

A la hora de combatir la evasión de impuestos, los algoritmos resultan de gran utilidad por dos motivos: ayudan a identificar la red familiar de una persona (información que no es obligatorio declarar) y permiten sumar la riqueza que controla una persona a través de su red de empresas y la que controla a través de sus familiares. 

En este contexto, para llevar a cabo la investigación en la que se basa este artículo, se ha obtenido, en primer lugar, la red de relaciones familiares en España. A partir de los datos disponibles del censo de la Agencia Tributaria, se han utilizado las relaciones entre cónyuges y entre padres e hijos para conectar distintas generaciones. De esta forma, a través de algoritmos, se han reconstruido los grados de parentesco hasta el tercer grado de consanguinidad y afinidad. Gracias a ello, en el 2017 se pasó de disponer de 87,6 millones de relaciones declaradas, tanto en el IRPF (entre cónyuges y sus hijos) como en el impuesto de sucesiones, a detectar casi 258 millones de relaciones. Todo ello ha favorecido, además, entender mejor los puentes que se tienden entre la riqueza individual y la familiar.

Se ha detectado el mayor número de nuevas relaciones entre hermanos (56,78 millones). Le siguen las relaciones entre tíos (3,67 millones), sobrinos y sobrinos políticos (3,6 millones), cuñados (3,3 millones), ascendientes o descendientes de la pareja (2,6 millones) y primos (1,7 millones). Además, hay 15 tipos de relaciones no declaradas con más de 500.000 casos. Por ejemplo, las establecidas entre excuñados, que representan 505.575 casos.

De forma paralela, se ha podido trazar, además, la red formada por las relaciones de participación entre las empresas españolas utilizando los datos de las declaraciones del impuesto sobre sociedades y del censo de empresarios y profesionales. De este modo, se ha desvelado por primera vez que casi 2 millones de contribuyentes participan directamente como socios o propietarios en casi 3 millones de sociedades mercantiles, tanto sociedades anónimas (SA) como sociedades de participación limitada (SL). De estas, en 1,3 millones de sociedades la participación es directa, mientras que en 1,7 millones se participa a través de otras sociedades. 

Por otra parte, se ha observado que algunas personas son socias de más de una empresa mercantil y que la persona que participa en más empresas lo hace en 382 sociedades. Tras analizar esta red y haber medido las distancias entre personas y empresas, se ha podido dar a conocer, por ejemplo, que 14.812 personas son propietarias de una parte de una empresa mercantil mediante el procedimiento de ser socio de una primera empresa que participa en una segunda, esta, en una tercera, y esta última, en una cuarta, en las denominadas «sociedades participadas». Asimismo, los algoritmos han detectado que hay empresarios que tienen participaciones en hasta 15 empresas interpuestas.

A partir de toda esta información, se ha podido reconstruir la red que conecta a las personas con su riqueza, sumando a lo que poseen individualmente aquello que también poseen en sociedades, sea cual sea el número de sociedades participadas. Estas empresas pueden crearse con el objetivo de obtener una ventaja fiscal o, simplemente, con el de ocultar bienes.

El tercer paso en la investigación ha consistido en calcular el patrimonio neto de cada sociedad y de cada persona. Además, se ha conseguido averiguar quién controla las empresas, un elemento indispensable para corregir el fraude o el delito cometido. 

El censo de la Agencia Tributaria en el 2018 fue de 71,06 millones de contribuyentes, de los cuales, 62,67 millones eran personas físicas y 7 millones, personas jurídicas. Existen más personas físicas que habitantes en España (46,5 millones en el 2017) debido a que en el censo se incluyen, también, los no residentes (más de 9 millones) y los fallecidos, cuyos impuestos no han prescrito.

En el año 2017, de los 46,53 millones de habitantes censados, 202.437 (un 0,43% del total) declararon bienes en el impuesto sobre el patrimonio por un valor de 669.062 millones de euros. Ahora bien, esta cifra no representa el total de la riqueza. Corresponde a los bienes de los contribuyentes que tienen más de 2 millones de euros y que, por lo tanto, están obligados a declarar este tipo de impuesto. 

A partir del resto de información a disposición de la Agencia Tributaria, y gracias a algoritmos y técnicas de big data (‘macrodatos’), se ha conseguido obtener una cifra más exacta. De esta forma, se ha detectado que unos 37 millones de ciudadanos son propietarios de algún activo, como la cuenta bancaria donde ingresan la nómina. Esta cifra corresponde al 79,5% de los habitantes, con un patrimonio neto positivo medio de 141.000 euros por cada contribuyente. Por otro lado, también se ha constatado que 15,3 millones de personas físicas censadas, de las cuales 9,23 millones eran ciudadanos españoles vivos, no poseían patrimonio alguno en el 2017.

Por primera vez se ha incluido en el cálculo de la distribución de la riqueza aquella que se posee en empresas no cotizadas en bolsa, tanto si el contribuyente es directamente socio de estas empresas como si participa indirectamente en ellas a través de otras empresas. Esto representa el 11,37% del total de la riqueza en España. Hasta ahora no se disponía de estos datos y, sin ellos, el cálculo de la distribución de la riqueza era impreciso, ya que este no permitía apreciar la capacidad económica real de los más ricos. El conocimiento de estos datos implica que, en la práctica, se pueda observar la distribución del patrimonio neto total. En este sentido, cabe destacar, además, que la fortuna personal, a medida que aumenta, se va acumulando en las empresas que no cotizan en bolsa, un mecanismo difícilmente observable por la Agencia Tributaria y que, por lo tanto, propicia la evasión de impuestos y la comisión de fraudes.

Una vez obtenida la red de relaciones entre personas y empresas, así como de las empresas entre sí, es posible localizar el fraude y luchar contra el blanqueo de capitales y la ingeniería fiscal agresiva utilizando los mismos algoritmos que se aplican en las redes sociales. Al desvelar esta compleja red de relaciones se puede atribuir a cada contribuyente su riqueza y conocer el camino que los conecta. De esta forma, también se llega a identificar quiénes son los propietarios de un entramado de empresas y sus relaciones, lo que facilita detectar el fraude fiscal no solo en los impuestos directos, sino también en el impuesto sobre el valor añadido (IVA).

Los algoritmos crean, en primer lugar, la red de relaciones entre personas y empresas. A continuación, descartan aquellos casos en los que emprendedores crean directamente una empresa y aquellos en los que la organización de las empresas tiene realidad económica y tributa. De este modo, se traza el mapa que permite llegar desde ciertas personas a su riqueza oculta tras sociedades interpuestas y no cotizadas en bolsa, inferir su riqueza y, por lo tanto, calcular si es posible que haya existido fraude mediante el recurso a sociedades interpuestas.
 

Hasta la actualidad era posible, mediante complejas técnicas estadísticas, llevar a cabo estudios sobre la distribución de la renta, pero, por el contrario, era casi imposible elaborar estudios detallados, persona a persona, sobre la distribución de la riqueza. La investigación en la que se basa este artículo utiliza, por primera vez, algoritmos y herramientas de inteligencia artificial con el objetivo de describir el tejido de una sociedad y los cientos de relaciones económicas, comerciales, jurídicas y personales que existen. 

Los algoritmos descritos permiten conocer, con extremo detalle, la posesión de la riqueza, a fin de destapar patrones de fraude. Constituyen un mecanismo que, en definitiva, favorece el diseño de políticas de lucha contra el fraude más eficaces, la concepción de políticas tributarias más justas y precisas, así como el control de las grandes fortunas.