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Fecha: 2021
Páginas: 500 libro + formato electrónico
Autores:
Felipe Alonso Murillo | Catedrático de Derecho Financiero y Tributario. Ex Letrado Coordinador en el T.S.
Jaime Arboleda Castilla | Inspector de Hacienda del Estado. AEAT
Ramón Bonell Colmenero | Doctor en Derecho. Profesor de Derecho Financiero y Tributario
Edgardo Héctor Ferré Olive | Director de Estudios del IEFPA
Ubaldo González de Frutos | Doctor en Derecho e Inspector de Hacienda del Estado
Pablo Grande Serrano | Inspector de Hacienda del Estado. AEAT
María Amparo Grau Ruiz | Catedrática de Derecho financiero y tributario
Adolfo Iriarte Yanicelli | Doctor en Derecho
Jorge J. Milla Ibáñez | Doctor en Derecho
Ramón Domingo Palacios i Delgado | Inspector de Hacienda del Estado. AEAT
Israel Santos Flores | Doctor en Derecho
Santiago Segarra | Responsable de Desarrollo de Negocio del Sector Público y de Nuevas Tecnologías de IBM
Alma Delia Virto Aguilar | Doctora en Derecho
Fernando Serrano Antón | Catedrático de Derecho Financiero y Tributario
Alma Delia Virto Aguilar | Doctora en Derecho
La inteligencia artificial y el uso del Big Data por parte de las Administraciones tributarias han supuesto una verdadera revolución en los procedimientos tributarios. Esta obra pretende, entre otros objetivos, dar pautas tanto a las Administraciones en la aplicación de la IA, del Machine Learning o del Big Data, como a los contribuyentes que afrontan procedimientos basados en algoritmos y en el uso de datos.
En el ámbito de las Administraciones tributarias, aunque no se puede generalizar, se ha constatado un uso intensivo de datos en las funciones de control e inspección fiscal, desarrollando un sinfín de técnicas y métodos basados en la información. Es, por ello, que en el necesario equilibrio entre eficiencia administrativa y respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes se analizan los derechos fundamentales y los principios de transparencia, publicidad e intimidad, como límites al empleo de inteligencia artificial en los procedimientos tributarios.
Resulta fundamental pues establecer unas líneas maestras en lo que se refiere a la gobernanza de la información, como materia prima de las técnicas de IA por las Administraciones tributarias, que deben redundar, entre otras consecuencias, en la depuración de los datos a utilizar, y en la eliminación de las black boxes y de los sesgos discriminatorios.
Otros procedimientos también se han visto muy afectados por las nuevas técnicas de la gestión de riesgos, como por ejemplo, lo que se refiere a la mejora del cumplimiento tributario, y los procedimientos de recaudación y de resolución de reclamaciones.
En conclusión, con esta monografía hemos pretendido cubrir las distintas experiencias internacionales, determinar las tendencias e identificar los derechos y las garantías de los contribuyentes en este ámbito, y las fórmulas para su mejor defensa.
SUMARIO
I FISCALIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SANTIAGO SEGARRA
1.Adopción de nuevas tecnologías por los sistemas jurídicos
2.Inteligencia artificial
3.Inteligencia artificial en información y asistencia tributaria
4.Inteligencia artificial en la lucha contra el fraude
5.Inteligencia artificial y potestades discrecionales
6.Inteligencia artificial, justicia tributaria y sesgo
7.Inteligencia artificial y motivación
8.Conclusiones
II LOS DERECHOS FUNDAMENTALES COMO LÍMITES AL EMPLEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS PROCEDIMIENTOS TRIBUTARIOS
FELIPE ALONSO MURILLO
1.Empleo de tecnologías de «IA» en los procedimientos tributarios
1.1.Concepto de inteligencia artificial
1.2.Justificación del empleo de inteligencia artificial dentro de la Administración pública en general y de la Administración tributaria en particular
1.3.Límites genéricos al uso de inteligencia artificial por la Administración tributaria: respeto de los derechos y garantías de los obligados tributarios
2.Límites que imponen los derechos fundamentales afectados por el empleo de «IA» en los procedimientos tributarios
2.1.Igualdad en aplicación de la ley
2.2.Derecho a la intimidad personal y familiar
2.3.Derecho a la inviolabilidad del domicilio
2.4.Derecho a la protección de datos personales
2.5.Derecho a una tutela judicial efectiva
2.6.Derecho a la aplicación en los procedimientos sancionadores tributarios de las garantías constitucionales previstas en los procesos penales
2.7.Derecho a una buena administración: transparencia de la Administración tributaria y precisa motivación de los actos tributarios para una «tutela administrativa efectiva»
A) Transparencia de la Administración tributaria
B) Precisa motivación de los actos tributarios
3.Conclusiones
4.Bibliografía
III INTELIGENCIA ARTIFICIAL, HUMANISMO TECNOLÓGICO E INTERPRETACIÓN JURÍDICA EN EL ÁMBITO DE UN PROCESO CONTENCIOSO-TRIBUTARIO
LUZ RUIBAL PEREIRA
1.Introducción
2.La presencia de la inteligencia artificial en el ámbito de la justicia
2.1.La aplicación de la inteligencia artificial en los sistemas judiciales en el punto de mira de la Unión Europea
2.2.La inteligencia artificial con finalidad analítica
A) La inteligencia artificial en el ámbito de las actuaciones judiciales y oficina judicial
B) La inteligencia artificial en el ámbito de las facultades decisorias del juez
2.3.La inteligencia artificial con finalidad predictiva
2.4.Labor jurisdiccional, interpretación jurídica e inteligencia artificial
2.5.Los riesgos de una justicia estandarizada
3.El ámbito de actuación de un sistema de inteligencia artificial en un proceso contencioso-tributario
3.1.La inteligencia artificial en un entorno tributario
3.2.El difícil encaje con algunas previsiones del actual proceso contencioso-tributario
4.Conclusión
5.Bibliografía
IV INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA. ESPECIAL REFERENCIA AL PROCEDIMIENTO DE INSPECCIÓN TRIBUTARIA
FERNANDO SERRANO ANTÓN
1.Introducción
2.Aspectos organizacionales de una Administración basada en la inteligencia artificial y el uso de datos
2.1.Fases en la implantación de una Administración tributaria basada en los datos
2.2.Confianza y transparencia en los modelos predictivos y calidad de los datos
3.La gobernanza de los datos fiscales
4.Información y uso intensivo de datos en la fiscalidad
4.1.La selección de contribuyentes y los Planes de Control Tributario
4.2.La obtención de información por las Administraciones tributarias
5.Gestión del riesgo fiscal
5.1.La disponibilidad de datos
5.2.La identificación más precisa de riesgos fiscales
5.3.La gestión automatizada de funciones tributarias y riesgos
6.Límites en la aplicación de la inteligencia artificial
7.Conclusiones
8.Bibliografía
V EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE FISCAL: ESPECIAL REFERENCIA AL CASO MEXICANO Y AL PRINCIPIO DE MÁXIMA PUBLICIDAD
ISRAEL SANTOS FLORES
1.Introducción
2.Los usos de la IA por las Administraciones tributarias: consideraciones previas
3.La IA como instrumento de lucha contra la evasión fiscal
4.El uso de la IA en el caso mexicano: ¿Entre el éxito y la opacidad?
5.Algunos retos por superar en el uso y desarrollo de la IA: a propósito del principio de transparencia y máxima publicidad de la información
5.1.El uso de la inteligencia artificial y el principio de máxima publicidad
5.2.Algunas notas para la compatibilidad del principio de máxima publicidad con el uso de la IA desde la perspectiva interamericana de derechos humanos
6.Conclusiones
7.Bibliografía
7.1.Libros, revistas y notas hemerográficas
7.2.Doctrina judicial
VI ROBÓTICA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DERECHOS CONSTITUCIONALES EN LOS PROCEDIMIENTOS TRIBUTARIOS DE COMPROBACIÓN
MIGUEL DE HARO IZQUIERDO
1.Introducción
2.El reconocimiento de la inteligencia artificial como herramienta de control de ayuda en los procedimientos tributarios por parte de la Administración
3.Procedimientos tributarios, derechos constitucionales y el emerger de la inteligencia artificial en la actuación de la Administración
4.¿Qué derechos fundamentales pueden verse afectados por las actuaciones de comprobación e inspección en la utilización de la inteligencia artificial?
5.Algunos ejemplos del conflicto de derechos fundamentales y la comprobación por medio de la inteligencia artificial
6.Conclusiones
VII LA AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE SUPERVISADA EN LOS PROCESOS DE RECAUDACIÓN TRIBUTARIA: A PROPÓSITO DE LA EJECUCIÓN FISCAL O VÍA DE APREMIO
ADOLFO A. IRIARTE YANICELLI
1.Planteo introductorio
2.Antecedentes y concepto de Inteligencia Artificial: del realismo mágico a la automatización de procesos inteligentes
2.1.Los grandes logros y desafíos de la inteligencia artificial
2.2.Alertas sobre los usos y abusos de la inteligencia artificial
3.Principios o normas para regular la inteligencia artificial: salvaguardas éticas a tener en cuenta para el desarrollo de una IA confiable en el sector público
3.1.Los principios éticos que inspiran las regulaciones
3.2.La Declaración de Derechos humanos de 1948
3.3.Primeras recomendaciones mundiales sobre ética en la inteligencia artificial de la UNESCO
3.4.Directiva Europea para una IA confiable
3.5.La inteligencia artificial y el uso en el sector público (OCDE, 2019)
3.6.Carta Ética Europea sobre el uso de la IA en el Poder Judicial y su entorno
4.Antecedentes jurisprudenciales que marcan un camino hacia la regulación de la IA: la justicia algorítmica tributaria
4.1.“Eric L. Loomis v. State of Wisconsin” (2016)
4.2.“State of Kansas v. John Keith Walls” (2018)
4.3.“Syri” (Tribunal del 5to distrito de la Haya – Países Bajos, 5 de febrero de 2020)
4.4.“Deliveroo” (Tribunal de Bolonia, Italia, 31.12.2020)
5.Aspectos a tener en cuenta en un proyecto de inteligencia artificial aplicado a la justicia tributaria
5.1.La automatización inteligente supervisada
5.2.Identificación de las tareas a automatizar
A) Primer control
B) Segundo control
C) Tercer control
D) Cuarto Control
5.3.Diseño de programación: una propuesta
A) Ahorro de tiempo de tareas rutinarias: primer decreto e intimación de pago
B) Embargo Preventivo automático (medida cautelar ejecutiva)
6.A modo de conclusión
VIII INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ANÁLISIS DE DATOS E IMPACTO EN EL SISTEMA FISCAL
RAMÓN BONELL COLMENERO
1.Pasado, presente y futuro
2.Resiliencia, inspector robot, motores de búsqueda e inteligencia artificial
3.Comprendiendo las reglas
4.Reforzar la prevención y control sobre el cumplimiento normativo
5.Nuevos paradigmas: hacia la optimización de los recursos
6.Palanca de cambio
7.Medida de control interno y externo del fraude fiscal
8.Intercambio automático de la información
9.La protección de datos
10.Conclusiones
11.Bibliografía
IX INNOVACIÓN E IA PARA MEJORAR EL CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO EN ALC
UBALDO GONZÁLEZ DE FRUTOS
1.Introducción
2.¿Es necesaria la transformación digital de las AATT en ALC?
3.Digitalización de las AATT de ALC
3.1.Insuficiencia de la factura electrónica
3.2.Bigdata e inteligencia artificial para profundizar en la transformación digital
3.3.Innovación y proceso de reforma de las AATT en ALC
3.4.Evaluando la capacidad de innovación institucional
4.Cuatro pilares para la innovación en las AATT
4.1.Estrategia de datos
4.2.Gobernanza de datos
A) Marco normativo
B) Gestión de riesgos
C) Otros arreglos institucionales
4.3.Arquitectura tecnológica
4.4.Laboratorios de datos o centros de excelencia
5.Externalidades positivas
6.Bibliografía
X ¿MEDIDAS FISCALES PARA QUE LA ROBÓTICA CONTRIBUYA AL DESARROLLO SOSTENIBLE?
PROFESORA DRA. DÑA. MARÍA AMPARO GRAU RUIZ
1.Contexto actual
2.Aclaraciones conceptuales
3.Conexión con los Objetivos de desarrollo sostenible
4.La acción virtuosa en materia de fiscalidad aplicable a la robótica, para promover la innovación, el empleo y garantizar la protección social
4.1.Orientación hacia el desarrollo sostenible de las medidas fiscales típicamente usadas en la industria robótica y en los procesos de robotización: los incentivos a la I+D+i
4.2.Posibles medidas fiscales para el mantenimiento de la empleabilidad humana para garantizar la protección social ante el incesante desafío tecnológico
5.Sostenibilidad ambiental: hacia una economía circular
6.Conclusión
7.Bibliografía
XI INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MACHINE LEARNING E INCLUSIÓN DE CONTRIBUYENTES EN LOS PROCEDIMIENTOS COMPROBATORIOS
JORGE MARTÍN LÓPEZ
BEGOÑA PÉREZ BERNABEU
1.Introducción: inteligencia artificial, control de riesgos y lucha contra el fraude fiscal
2.La selección de contribuyentes a efectos comprobatorios basada en modelos predictivos
3.Machine Learning y sesgos: selección de contribuyentes y no discriminación
4.Conclusiones
XII LA DIGITALIZACIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS TRIBUTARIOS Y EL PRINCIPIO CONSTITUCIONAL DE TUTELA JUDICIAL EFECTIVA
SILVINA ÉRICA CORONELLO
XIII EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS: EL PRINCIPIO DE TRANSPARENCIA Y EL DERECHO DEL CONTRIBUYENTE A RECIBIR UNA RESOLUCIÓN FUNDADA Y MOTIVADA
ALMA DELIA VIRTO AGUILAR
1.Introducción
2.Concepto de inteligencia artificial
3.El uso de la IA por parte de las Administraciones Tributarias
4.El principio de transparencia y el derecho del contribuyente a recibir una resolución fundada y motivada
5.Bibliografía
XIV EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) APLICADO AL CUMPLIMIENTO VOLUNTARIO DE LAS OBLIGACIONES TRIBUTARIAS: ACICATES TRIBUTARIOS DE PRECISIÓN
PABLO GRANDE SERRANO
1.Introducción
2.Aprendizaje automático (machine learning)
3.Cumplimiento voluntario de las obligaciones tributarias
3.1.Modelo del contribuyente racional
3.2.Modelo del contribuyente humano
3.3.Modelo del contribuyente individual: acicates tributarios de precisión
4.Perspectivas sobre los retos del futuro
4.1.Medir la evolución del cumplimiento voluntario
4.2.Desarrollo de técnicas más eficientes
4.3.Consideraciones éticas
5.Conclusiones
6.Bibliografía
XV PROYECTO NUDGE RENTAWEB
RAMÓN DOMINGO PALACIOS I DELGADO
JAIME ARBOLEDA CASTILLA
1.Filosofía Nudge
2.Problema
3.Propuesta de solución
4.Objetivos
5.Desarrollo del proyecto
6.Obtención de los datos
7.Análisis de los datos
8.Preparación de los datos
9.Modelado
10.Análisis de calidad
11.Puesta en producción y reflexiones finales
XVI LOS PRINCIPALES RETOS DERIVADOS DEL USO DE LAS HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA APLICACIÓN DE LOS TRIBUTOS
YOHAN ANDRÉS CAMPOS MARTÍNEZ
1.Introducción: La utopía tributaria
2.Digitalización vs. Transformación digital de los sistemas tributarios
3.Los retos para una aplicación garantista de la Inteligencia Artificial Tributaria
3.1.Los retos horizontales
3.2.Los retos verticales: “numerus apertus”
4.Conclusión: una luz al final del túnel
5.Bibliografía
XVII ROBÓTICA Y SISTEMA TRIBUTARIO
EDGARDO HÉCTOR FERRÉ OLIVE
1.Introducción
2.El impuesto al robot
3.Economía del conocimiento
4.Comentario final
XVIII EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR PARTE DE LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS: ¿UNA NECESIDAD O UNA UTOPÍA?
LUIS MANUEL PICA
1.Introducción
2.La nueva centralidad de bigdata e inteligencia artificial
3.Los riesgos de la toma de decisiones por la inteligencia artificial: entre la realidad y la utopía
4.Conclusión
XIX ¿DEBEN LAS MÁQUINAS PAGAR IMPUESTOS? UNA APROXIMACIÓN DESDE LA FILOSOFÍA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MARTÍN PEREIRA-FARIÑA
1.Introducción
2.¿Qué es la inteligencia artificial?
3.¿Por qué debe IA contribuir en los impuestos?
3.1.La necesidad voraz de datos
3.2.La necesidad voraz de energía
3.3.La ingente necesidad de fantasmas
4.Discusión y conclusión
5.Bibliografía
XX INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBOTIZACIÓN EN EL ÁMBITO DE LOS IMPUESTOS ESPECIALES: EL SUMINISTRO INMEDIATO DE LOS LIBROS CONTABLES DE IIEE EN LOS PLANES DE CONTROL TRIBUTARIO
ANTONIO FERNÁNDEZ DE BUJÁN Y ARRANZ
1.El SILICIE en marco de la robótica y la inteligencia artificial
2.Algunas consideraciones relativas a los libros de contabilidad de impuestos especiales previos al SILICIE
3.El SILICIE en el plan de control tributario de 2021
4.A modo de conclusión
5.Bibliografía
XXI BATUZ, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DEL CAMBIO DE PARADIGMA EN LOS PROCEDIMIENTOS DE GESTIÓN E INSPECCIÓN TRIBUTARIA EN EL TERRITORIO HISTÓRICO DE BIZKAIA
IRUNE SUBERBIOLA GARBIZU
XXII EL PAPEL DE LAS HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS PARA EL ANÁLISIS DE RIESGOS EN LA IMPORTACIÓN DE PRODUCTOS MÉDICOS Y MATERIAL SANITARIO
DR. JORGE J. MILLA IBÁÑEZ
1.Introducción
2. La situación generada por la COVID-19
3. Situación actual
4. El uso de herramientas informáticas
4. 1. Los sistemas de gestión de riesgos
A) El sistema de información ICS2
5. Bibliografía
