Algoritmos para la fiscalización inteligente en el Valle del Cauca

La escasez de herramientas para detectar contribuyentes que no cumplen con sus obligaciones tributarias, y la imposibilidad de generar planes de fiscalización presenciales con la actual situación de aislamiento por la pandemia de covid-19, debilitan la generación de valor a las entidades recaudadores, que tienen como fin recaudar recursos para la inversión social como recreación y salud, o para escuelas, puentes y hospitales. Con esta problemática, la Secretaría de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones del Valle del Cauca diseñó estrategias basadas en evidencia, con datos de la Unidad de Rentas y de las cámaras de comercio y la DIAN del Valle del Cauca. Con esta información se procedió a crear algoritmos para la predicción de contribuyentes omisos de los impuestos departamentales, al igual que programas con georreferenciación. Se analizan los estados financieros de las 4.525 empresas que reportan a la siete cámaras de comercio del departamento del Valle del Cauca y la base de datos de la DIAN con 686.215 datos de sus reportes de la declaración anual de impuesto mínimo alternativo simple (IMAS) para trabajadores por cuenta propia; IMAS para empleados; declaración de renta y complementarios personas naturales y asimiladas de residentes y sucesiones ilíquidas de causantes residentes; declaración de renta y complementarios o de ingresos y patrimonio para personas jurídicas y asimiladas, y personas naturales y asimiladas no residentes y sucesiones ilíquidas de causantes no residentes. El procedimiento para el análisis de los dos entes, tanto de la dian como de las Cámaras, se realizó por separado en el año 2018. La evidencia y la metodología propuestas presentan una gran pertinencia para las políticas públicas basadas en algoritmos para la focalización de la fiscalización.

• Autores: Castro Y., Sonia; Plaza Ñ., Liliana; Torres S., Luis Carlos
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Externado de Colombia
• Repositorio: Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/11280
• Acceso en línea: https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/11280; https://doi.org/10.18601/16926722.n20.07
• Palabra clave: Public policy targeting; taxation; algorithms; information crossover; focalización de políticas públicas; tributaria; algoritmos; cruce de información; Direcionamento de políticas públicas; impostos; algoritmos; cruzamento de informações.
• Rights: openAccess
• License: Sonia Castro Y., Liliana Plaza Ñ., Luis Carlos Torres S. - 2022