La IA en el cumplimiento de las obligaciones fiscales: Comprender la pila y los casos de uso

Las empresas, sobre todo las internacionales, tienen que hacer frente a diversos regímenes de IVA, GST, ventas e impuestos sobre el consumo, obligaciones de facturación electrónica, informes en tiempo real y cambios frecuentes en la legislación fiscal. Al mismo tiempo, los avances tecnológicos han abierto nuevas oportunidades para simplificar, racionalizar y reforzar el cumplimiento.

Aunque la tecnología evoluciona constantemente y, en la práctica, debería contribuir a un cumplimiento fiscal más sencillo y preciso, los continuos cambios normativos aumentan la complejidad y el volumen de datos, creando un entorno aún más difícil para los sujetos pasivos. En particular, entre todas las tecnologías, la IA destaca por su potencial transformador.

Con sus múltiples formas, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA generativa (GenAI), la IA promete automatizar tareas repetitivas, mejorar la precisión, detectar irregularidades y reducir la carga de los equipos internos de fiscalidad o contabilidad. No obstante, el uso de la IA para el cumplimiento de las obligaciones fiscales no está exento de riesgos y escollos.

Por lo tanto, la cuestión clave no es si utilizar o no la IA, sino cómo integrarla de forma responsable, garantizando que los beneficios superen a los riesgos. Sin embargo, antes de profundizar en cómo las empresas pueden beneficiarse de la IA y cómo implementarla como parte de su estrategia de cumplimiento fiscal, es necesario aclarar a qué se refiere la pila de cumplimiento fiscal y los casos de uso típicos de la IA en el cumplimiento fiscal.

Entender la pila de cumplimiento fiscal

En esencia, la pila comprende múltiples capas y procesos, desde la recopilación y validación de datos transaccionales hasta la aplicación de las normas del IVA o del impuesto sobre bienes y servicios, la preparación y presentación de declaraciones y, en última instancia, la supervisión del cumplimiento y la preparación para auditorías.

En una configuración sin inteligencia artificial, comúnmente conocida como configuración tradicional, la mayoría de estas tareas dependen de las personas. Aunque la automatización y la tecnología ya han afectado considerablemente a las configuraciones tradicionales, siguen dependiendo en gran medida del esfuerzo humano. Por ejemplo, en la mayoría de las configuraciones, los contables siguen recopilando manualmente facturas y recibos, cruzando datos, asignando códigos fiscales correctos, calculando las obligaciones fiscales, rellenando formularios fiscales y realizando el seguimiento de los plazos.

Las empresas que operan en múltiples jurisdicciones y mercados pueden encontrar este enfoque particularmente ineficaz, ya que los procesos manuales se vuelven rápidamente laboriosos, propensos a errores y requieren muchos recursos. Por lo tanto, añadir la IA como una capa adicional a la pila crea una nueva arquitectura en la que la ingestión de datos, la validación, la clasificación e incluso la puntuación de riesgos se automatizan, al menos parcialmente. Al mismo tiempo, los expertos humanos siguen siendo responsables de la supervisión, la interpretación y las decisiones finales.

Casos de uso de la IA a lo largo del ciclo de vida del cumplimiento fiscal

La IA puede aplicarse en diferentes etapas del cumplimiento fiscal, desde la recopilación y validación de datos hasta la determinación de impuestos indirectos y la presentación de informes y declaraciones en tiempo real, pasando por la auditoría y la gestión de riesgos. Esencialmente, la IA puede integrarse en la pila de cumplimiento, mejorando y automatizando partes del proceso que antes eran manuales, lentas o propensas a errores.

Recopilación y validación de datos

Una de las partes más esenciales, aunque lenta y propensa a errores, del cumplimiento fiscal es la recopilación de datos, que incluye facturas, recibos, extractos bancarios, informes de gastos, asientos contables y mucho más. Por si el volumen compartido de datos necesarios no fuera suficiente, estas fuentes de datos a menudo vienen en diferentes formatos, como facturas en PDF, recibos escaneados, hojas de cálculo y descripciones de texto libre.

Extraer y validar toda la información relevante, como fechas, importes, tipos impositivos y nombres de entidades, de forma manual y coherente en todas estas fuentes, supone una pesada carga administrativa. Aquí es donde entra en juego la IA. La IA permite la extracción automatizada de datos estructurados a partir de documentos no estructurados o semiestructurados y puede filtrar los nombres de los proveedores, los números de factura, los detalles de las partidas y los tipos impositivos, incluso cuando el formato difiere de un documento a otro.

Una vez extraídos los datos clave, un algoritmo de aprendizaje automático puede cotejar todas las entradas, incluida la comprobación de que los importes de las facturas coinciden con las entradas del libro mayor y la comparación de los números de identificación fiscal de los proveedores con la lista de proveedores conocida. Algunos sistemas más avanzados pueden incluso validar la autenticidad de los documentos, señalando posibles duplicados, discrepancias o formatos sospechosos. En última instancia, la IA se convierte en un filtro de primer nivel que permite a los humanos centrarse únicamente en las excepciones o los elementos marcados.

Determinación de impuestos indirectos

Además de ayudar con el paso de recopilación y validación del proceso, la IA también puede ayudar con el siguiente paso en muchas pilas de impuestos: asignar el tratamiento fiscal correcto a cada transacción. Este paso del proceso incluye determinar qué tipo impositivo se aplica, si una transacción está exenta o tiene tipo cero, si se aplican las normas de inversión del sujeto pasivo, etc. Completar esta tarea es especialmente complejo en el caso de operaciones multinacionales o transfronterizas.

Un modelo basado en IA puede utilizar datos históricos para aprender a predecir qué tratamiento fiscal requiere probablemente una nueva transacción. Basándose en patrones anteriores, la clasificación de proveedores, el tipo de bienes o servicios, la ubicación de los socios comerciales y otros datos vitales, la IA puede sugerir un código fiscal probable, marcar casos ambiguos o emitir alertas cuando la clasificación prevista difiera de los patrones habituales.

Informes y declaraciones en tiempo real

A medida que los informes en tiempo real y la presentación de declaraciones más que periódicas, como los mandatos de facturación electrónica, SAF-T, CTC o e-reporting, se vuelven cada vez más frecuentes en los sistemas fiscales modernos, las empresas se enfrentan a una mayor presión para cumplir con las normas y requisitos. Dado que la IA puede ser entrenada para mapear automáticamente los datos de los registros contables o ERP a los formatos estatutarios de presentación de informes, puede facilitar estas obligaciones.

Por ejemplo, una vez que los datos de las transacciones se recopilan y clasifican correctamente, la IA puede agregarlos y validarlos, y luego rellenar automáticamente las plantillas de declaración de impuestos o los archivos de informes electrónicos. Además, con la lógica de reglas predefinidas, la IA puede comprobar el cumplimiento de los formatos locales, los tipos de IVA o GST aplicables, los plazos de presentación de informes, e identificar los datos que falten o sean incoherentes antes de su presentación.

Auditoría y gestión de riesgos

La IA puede transformar la gestión de riesgos y auditorías de reactiva, es decir, cuando se producen los problemas, a proactiva, es decir, garantizando que las empresas estén preparadas para las auditorías. Más concretamente, al permitir el procesamiento de conjuntos de datos masivos, la identificación de patrones y el señalamiento de anomalías, la IA puede supervisar el cumplimiento y detectar riesgos.

A medida que más y más autoridades fiscales utilizan la IA para realizar auditorías más específicas y eficientes, las empresas pueden utilizar modelos basados en la IA para detectar patrones inusuales en los datos de transacciones de toda la empresa, como picos repentinos en los gastos, pares factura-pago que no coinciden, cambios sospechosos en la dirección del proveedor y facturas duplicadas.

Dado que las autoridades fiscales pueden considerar estos problemas como un intento de evadir impuestos o cometer fraude fiscal, con sus capacidades de detección, análisis predictivo y puntuación de riesgos, la IA puede mejorar significativamente la capacidad de detectar y abordar estos problemas a tiempo.

Próximamente: Beneficios, riesgos y aplicación de la IA

Aunque este artículo se centra en la conexión entre el cumplimiento fiscal y la IA, el siguiente artículo, La IA en el cumplimiento fiscal: Beneficios, riesgos e integración inteligente, proporciona más información sobre cómo la IA puede transformar el cumplimiento tributario más allá de las operaciones cotidianas. Más concretamente, el próximo artículo se sumergirá en estrategias prácticas para implementar la IA de manera responsable, equilibrando la supervisión humana con la automatización, y asegurando que las empresas cosechen los beneficios mientras gestionan los riesgos de manera efectiva.

Fuente: OCDE - Gobernar con Inteligencia Artificial, Bloomberg, VATabout - Cómo construir un marco de control de los impuestos indirectos, FMI, PwC, VATabout - Transformación digital y cumplimiento del IVA: Estrategias para el éxito en la era digital