Franklin M. Ruiz y José R. Pérez exploran el impacto de la inteligencia artificial en la fiscalización y recaudación fiscal en México. Abordan las facultades de la autoridad tributaria, el papel del CFDI y los logros liderados por Raquel Buenrostro. Además, se presentan siete principios para el desarrollo de la inteligencia artificial en la fiscalización.
Introducción
La era digital, tecnológica, de la información y el conocimiento, está respaldada por la capacidad de los sistemas digitales de aprender a partir de la masificación de información, de la detección de irregularidades y de la confrontación de datos. Esta es la esencia de la triangulación de información a partir de los comprobantes fiscales digitales por internet a los cuales tiene acceso la autoridad gracias a sus facultades de fiscalización. Mediante esa estrategia se ha logrado incrementar los niveles de recaudación durante los tres primeros años de la administración actual. Por eso, a continuación se detallan las características de la inteligencia artificial y las facultades del Sistema de Administración Tributaria (SAT) que han logrado subsanar exitosamente la recaudación tributaria en México de la mano de la ex titular del SAT, Raquel Buenrostro.
Las facultades de fiscalización y comprobación de la autoridad tributaria
Según datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), México ocupa el último sitio en recaudación tributaria en relación con su producto interno bruto, 16.1% entre los países miembros de esa organización (Pazos, 2020). Este tema se ha venido arrastrando a lo largo de varios gobiernos y es una de las justificaciones para promover la evolución de la facturación electrónica desde 2014. Por ejemplo, en 2019 se eliminaron figuras como la condonación y la compensación fiscal y sólo sobrevivió la devolución fiscal como medio para recuperar saldos a favor.
Dorantes Chávez (2014) asegura que la autoridad tiene derecho de revisar que como ciudadanos cumplamos con la obligación de contribuir al gasto público. Su facultad se deriva de manera específica del Código Fiscal de la Federación. De ahí que, en caso de comprobarse la falta de cumplimiento de obligaciones fiscales la autoridad tiene la capacidad de determinar impuestos omitidos, practicar embargos, presentar denuncias por la eventual comisiones de delitos, etcétera. De conformidad con lo dispuesto por los artículos 33 a 69 H del Código Fiscal de la Federación, las autoridades fiscales poseen competencias de comprobación en relación con los contribuyentes para asegurar un correcto y oportuno cumplimiento de las obligaciones fiscales. Entre otras cosas, el artículo 42 del Código Fiscal observa lo siguiente:
a) Revisar las declaraciones, las solicitudes y los avisos y requerir la documentación necesaria para llevar a cabo esa revisión a los contribuyentes que se encuentren bajo escrutinio.
b) Requerir la contabilidad, los datos, los informes y los documentos con el fin de que sean exhibidos en las oficinas de la autoridad para una revisión de gabinete, que en la actualidad ya se lleva a cabo por medios electrónicos.
c) Practicar las visitas domiciliarias correspondientes a los contribuyentes para la revisión de su contabilidad, sus bienes y sus mercancías.
d) Revisar los dictámenes formulados por contadores públicos en relación con el cumplimiento de las disposiciones fiscales.
e) Practicar revisiones electrónicas.
Estas competencias tienen el objetivo de verificar el cumplimiento de las obligaciones fiscales de los contribuyentes.
Facultades de presunción de la autoridad tributaria
La autoridad fiscal tiene la facultad de realizar la determinación de la utilidad fiscal por la que se deban pagar contribuciones, determinar aquellas que se debieron haber retenido, modificar la utilidad o la pérdida fiscal través de la determinación presuntiva del precio en que los contribuyentes adquieren o enajenan bienes y realizar la presunción de ingresos y valor de actos y actividades por los que se deben pagar las contribuciones, por disposición expresa del Código Fiscal de la Federación.
Galindo Cosme (2010) sostiene que no se considera que las autoridades fiscales inician el ejercicio de sus facultades de comprobación cuando solicitan datos, informes y documentos fiscales, pero pueden ejercerlas en cualquier momento. El proceso de fiscalización comprende un conjunto de tareas que lleva a cabo la autoridad para instar a los contribuyentes a cumplir con sus obligaciones tributarias, cautelando el correcto, íntegro y oportuno pago de impuestos. En nuestro país el Estado tiene tres funciones esenciales: administración, recaudación y asignación.
El papel del CFDI en la triangulación de datos de la inteligencia artificial
El artículo 29 del Código Fiscal de la Federación determina lo siguiente: “Cuando las leyes fiscales establezcan la obligación de expedir comprobantes fiscales por los actos o actividades que realicen, por los ingresos que se perciban o por las retenciones de contribuciones que efectúen, los contribuyentes deberán emitirlos mediante documentos digitales a través de la página de iInternet del Servicio de Administración Tributaria”.
Entre las principales obligaciones del contribuyente en materia de comprobación fiscal se encuentran las siguientes: contar con un certificado de firma electrónica avanzada vigente; tramitar el certificado para el uso de los sellos digitales,1(1) remitir al SAT, antes de su expedición, el Certificado Fiscal Digital por Internet (CFDI), incorporar el sello digital del SAT, así como validar el cumplimiento de los requisitos establecidos en el artículo 29-A. Medina Zepeda explica a continuación cómo se produce la triangulación de datos con la inteligencia artificial: “A partir de un registro de 80 millones de RFC en el periodo 2015-2019, las declaraciones anuales de personas físicas y morales fueron 10 678; de ellas, a partir de su RFC se identificó a las que están clasificadas como empresas que facturan operaciones simuladas por el SAT, las cuales pueden ser definitivas o presuntas. Por lo tanto, a partir de esta información se identifica y caracteriza su comportamiento en las diferentes bases de datos, lo que permite implementar métodos que generalicen sus comportamientos y generen alertas de RFC sospechosos. El número definitivo de dichas empresas fue de 9 663, y a partir de estos resultados se construyeron redes de emisión de CFDI entre actividades económicas y se implementaron modelos de aprendizaje de máquinas para la identificación de RFC sospechosos” (Medina Zepeda, 2021).
Ahora bien, la inconformidad que surgió en su momento frente al CFDI 3.3 tuvo que ver con la amplitud que se produjo en materia de información, aplicando un extenso catálogo dediferentes rubros económicos que justificaran las acciones comerciales de cada contribuyente. Esta situación se debe a una de las cualidades de la inteligencia artificial y las redes neuronales: una base de datos bien nutrida (big data) de las relaciones comerciales, lo más explícita posible, que tiene el objetivo de garantizar la efectividad en la triangulación que se efectúa a partir de la implementación del aprendizaje de las facultades de comprobación, de modo que si se llegaran a detectar irregularidades la autoridad podría dar inicio a sus facultades de presunción de simulación de operaciones establecidas en el artículo 69 bis del Código Fiscal de la Federación.
Saneamiento de la recaudación del erario público como justificación de la aplicación de la inteligencia artificial en las facultades de fiscalización
De acuerdo con Raquel Buenrostro, ex titular del SAT, gracias a la inteligencia artificial y al machine learning, el organismo fiscalizados incrementó la recaudación y logró detectar prácticas fraudulentas. Lo anterior se consiguió mediante la programación de la inteligencia artificial, ya que los bots detectan las anomalías que se traducen en incumplimientos o discrepancias y envían un requerimiento al correo de los contribuyentes.
El SAT implementó esta tecnología a partir de una justificación de gastos, ya que con Buenrostro se produjo una reconfiguración del gasto de la dependencia que dejó de terciarizar servicios informáticos y fortaleció su área tecnológica, que en la actualidad es considerada una de las más modernas de América Latina.
En entrevista con el periódico Milenio, Buenrostro sostuvo: “Entre 35,000 y 40,000 personas tenían acceso a la información y a las bases de datos del SAT. Cuando se les preguntó a los proveedores quiénes eran esas 40,000 personas, no sabían qué responder, a pesar de que tenían que cumplir con una normatividad. Entonces empezamos a presionar, a quitar contratos de terceros y a fortalecer, con robots e inteligencia artificial, el área de tecnologías, lo que permitió ahorrar miles de millones de pesos, disminuir costos de operación y atender a un mayor número de contribuyentes y, a su vez, aelevar la recaudación”.
Conclusiones
Esta optimización liderada por Buenrostro logró que entre 2019 y 2021 —los primeros tres años del gobierno del presidente Andrés Manuel López Obrador— se recaudaran 10.1 billones de pesos, 76 por ciento más que lo registrado entre 2013 y 2016, cuando fueron recolectados 5.8 billones (Milenio, 2022).
Medina Zepeda enlista siete principios para fomentar el desarrollo de la inteligencia artificial en la fiscalización:
1. Se debe supervisar por seres humanos.
2. Debe contar con sistemas resistentes a la manipulación.
3. Tiene que garantizar la privacidad de los datos personales en todo el ciclo vital de la inteligencia artificial.
4. Debe haver transparencia para saber que se interactúa con inteligencia artificial.
5. Se tiene que considerar la diversidad social para no incurrir en discriminación directa o indirecta.
6. Tiene que valorar el impacto social y ambiental para que sea sostenible.
7. Los resultados de la inteligencia artificial deben ser auditables.
La inteligencia artificial y el machine learning lograron detectar un nuevo modus operandi en materia de defraudación fiscal, ya que a partir de sus facultades de comprobación la autoridad descubrió que los contribuyentes, en el momento de acreditar sus deducciones, presentaban documentos privados pero con fechas apócrifas, puesto que se elaboraban con una fecha anterior o posterior a la que respaldaba la operación, cuya finalidad era sustentar las deducciones autorizadas.
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Referencias
Dorantes Chávez, L. F. (2014), Derecho fiscal, Grupo Editorial Patria, México.
Galindo Cosme, I. (2010), Compensación universal, isef, México.
Medina Zepeda, E. (2021), Inteligencia artificial: un mecanismo para frenar la evasión fiscal sin vulnerar los derechos del contribuyente, Cuestiones Constitucionales, México.
Milenio Negocios (2022), “Con inteligencia artificial y robots recaudan 76 por ciento más”, 28 de abril. Disponible en https://www.milenio.com/negocios/inteligencia-artificial-robots-recaudan-76-ciento.
Pazos, L. (2020), “México: altos impuestos, baja recaudación”, El Financiero Online, 8 de enero. Disponible en https://www.elfinanciero.com.mx/opinion/luis-pazos/mexico-altos-impuestos-baja-recaudacion. Consultado el 5 de septiembre de 2020.
