El Servicio Nacional de Impuestos pone en marcha la inspección fiscal con IA… "La clave no es la justificación posterior, sino la documentación previa"

El Servicio Nacional de Impuestos anunció en julio pasado una hoja de ruta de 'gran transformación con IA' para aplicar la inteligencia artificial a toda la administración tributaria, desde las consultas fiscales hasta las inspecciones y la gestión de morosidad.

El plan consiste en comenzar en la segunda mitad de este año con la construcción de la infraestructura clave, iniciar el proyecto principal el año próximo y extender el servicio a todos los ámbitos hasta 2028. La clave de este cambio no está simplemente en introducir una nueva tecnología.

La inspección fiscal se transformará gradualmente, dejando de basarse en la verificación de transacciones individuales para pasar a un método que analiza de forma integral enormes volúmenes de datos —flujos de fondos acumulados durante años, patrones de consumo, transacciones entre familiares, movimientos de activos en el extranjero, etc.— para detectar señales anómalas.

Se trata del cambio fundamental de paradigma de la administración tributaria unos 40 años después de que en 1984 comenzara la selección de sujetos a inspección mediante sistemas informáticos.

En el pasado, los sujetos a inspección se seleccionaban según criterios fijados por personas, centrados en los datos declarados o en los libros contables. Un ejemplo representativo es el sistema PCI (análisis ingreso-gasto), que detecta desequilibrios en el proceso de formación de activos comparando el aumento patrimonial y el volumen de consumo frente a los ingresos declarados.

La hoja de ruta de 'gran transformación con IA' del Servicio Nacional de Impuestos da un paso más. Se prevé combinar gradualmente la técnica de minería de textos (Text Mining), mediante la cual la IA aprende por sí misma los patrones relacionados con sospechas de evasión dentro de enormes volúmenes de datos no estructurados —resultados de inspecciones fiscales, precedentes de tribunales de reclamación y datos declarados acumulados durante décadas— y predice el nivel de riesgo.

Si la hoja de ruta avanza según lo previsto, se espera poder identificar los desequilibrios en el proceso de formación de activos con mucha mayor precisión que ahora.

Junto a ello, una pista de análisis importante son los datos de reporte de las entidades financieras. Los registros de transacciones de efectivo de alto valor (CTR), que se reportan automáticamente a la Unidad de Análisis de Información Financiera (FIU) en depósitos o retiros de efectivo de 10 millones de wones o más al día, y los reportes de transacciones sospechosas (STR) que presentan los empleados de las entidades financieras, ya son objeto principal de análisis del Servicio Nacional de Impuestos y se prevé que se combinen aún más estrechamente con el futuro sistema de análisis de IA.

Estos datos desempeñarán un papel clave para seleccionar flujos de efectivo anormalmente grandes en comparación con los ingresos declarados o retiros fraccionados repetidos.

No obstante, a medida que se expande la administración tributaria con IA, se difunde también información exagerada del tipo 'el Servicio Nacional de Impuestos vigila en tiempo real todas las transacciones financieras de las personas'. La realidad es distinta.

La gran transformación con IA no significa construir un sistema de vigilancia permanente de todas las cuentas, sino que se acerca más a perfeccionar una herramienta que, sobre la base de datos recopilados dentro del ámbito que establece la ley, analiza la posibilidad de evasión y selecciona los sujetos a inspección.

Tampoco se realiza una inspección fiscal de inmediato por una simple transferencia de gastos de manutención entre familiares o un envío puntual de dinero. La estructura es tal que la necesidad de inspección solo aumenta cuando se combinan varios datos y se forma una señal anómala, como un aumento de activos que no concuerda con los ingresos declarados, movimientos de fondos repetidos o casos en que la sustancia económica de la transacción es poco clara.

Aquí hay un punto más que señalar. El hecho de que la IA detecte una señal anómala no significa que ese resultado equivalga de inmediato a evasión fiscal. La IA es solo una herramienta para seleccionar sujetos a inspección; lo que decide en última instancia la imposición son la ley y las pruebas.

Que un padre haya prestado temporalmente fondos a su hijo, que una familia haya reunido fondos para adquirir conjuntamente un inmueble, o si la transacción entre una sociedad y su representante responde a un contrato legítimo, se juzga no por la IA, sino mediante pruebas objetivas que se presentan durante la inspección, como contratos, pagarés, registros de pago de intereses y datos contables.

En definitiva, aunque se trate de la misma transacción, lo que determina el resultado de la inspección es con qué claridad se pueda acreditar su naturaleza jurídica.

Este cambio también está transformando el paradigma de la gestión del riesgo fiscal. En el pasado era habitual la respuesta posterior, preparando los documentos justificativos después de que se iniciara la inspección fiscal.

En cambio, ahora que el sistema de análisis con IA se perfecciona gradualmente, se ha vuelto imprescindible la gestión previa, dejando de forma sistemática la documentación que respalde la legitimidad jurídica y la sustancia económica desde la fase en que se realiza la transacción.

Por ello, en las transacciones de dinero entre familiares se debe verificar la redacción de un pagaré, el pago de intereses adecuados y la retención en la fuente; y en las transacciones de capital de una sociedad familiar se deben examinar minuciosamente una valoración adecuada y la estructura del contrato.

También al adquirir activos de alto valor es necesario un procedimiento para verificar de antemano si los ingresos declarados y el origen de los fondos están conectados de forma lógica.

La estrategia de ahorro fiscal en la era de la IA ya no es simplemente una técnica para reducir impuestos. Construir de antemano una estructura que permita explicar con datos objetivos la sustancia económica y la legitimidad jurídica de la transacción se convierte en la gestión de riesgos más poderosa.

Para responder al sistema de análisis con IA cada vez más avanzado, se requiere una estrategia jurídica y fiscal refinada que, más allá del simple conocimiento fiscal, considere de forma integral el examen de la eficacia jurídica de la transacción, la fase de inspección y los procedimientos de impugnación.

Chosun Ilbo (José Ilbo) / Asesora fiscal Jeong Gyeong-ok de Daeryun LLC

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