Mineri De Datos

La caracterización y la detección de contribuyentes con facturas falsas usando datos

Extrayendo de la mina técnicas

Pamela Castellón González un, Juan D. Velásquez B, ⇑

Un Servicio de Impuestos Internos, el Gobierno de Chile, Chile

La b Department de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile, Av. República 701, apartado 8370439, Chile

En este papel damos prueba que cabe caracterizar y detecta a esos usuarios potenciales de falso Las facturas en un año dado, a merced de la información en su pago de contribuciones, su actuación histórica Y las características, usando tipos diferentes de técnicas de minería de datos. La primera parte, aglomerando algoritmos como SOM Y el gas neural se usa para identificar grupos de comportamiento similar en el universo de contribuyentes. Luego la decisión Los árboles, las redes de nervios y las redes Bayesian se usan para identificar esas variables que están relacionadas con guiar De fraude y / o ningún fraude, detectan modela de comportamiento asociado y estableciendo para qué la extensión Los casos de fraude y / o ningún fraude puede ser detectado con la información disponible. Esto ayudará a identificar patrones

De fraude y genere el conocimiento que puede ser usado en el trabajo de auditoría realizado por la Administración Fiscal De Chile (en Spanish Servicio de Impuestos Internos (SII)) para detectar este tipo de delito fiscal. 2012 Elsevier Ltd. Todos los derechos reservados.

1. introducción

La evasión de impuestos y fraud1 fiscales han sido una preocupación constante para el impuesto administraciones, especialmente cuando perteneciente a los países en desarrollo (Davia, Coggins, Wideman, y Kastantin, 2000). Si bien es cierto que los impuestos no son la única fuente de financiamiento del gobierno, lo cierto es que envían un mensaje muy importante sobre el compromiso y la eficacia

con la que el Estado puede cumplir sus funciones y restringir acceder a otras fuentes de ingresos.

En particular, el impuesto sobre el valor añadido (IVA), aplicado en más 130 países en diferentes etapas de desarrollo económico se ha convertido en un componente clave de los ingresos fiscales, el aumento de alrededor del 25% de la

los ingresos fiscales del mundo (Harrison y Krelove, 2005). En el caso de Chile, impuestos proporcionan aproximadamente el 75% de los recursos de los cuales el Estado cada uno años paga sus gastos e inversiones, recogiendo durante 2011

total de USD 41,6 mil millones dólares dólares.2 IVA representa el 45%, alcanzando a USD $ 18,7 mil millones de dólares y la generación de más de 400 millones de facturas al año, de los cuales 56% se emite en formato papel y en formato electrónico el 44% format (Bergman, 2010).

El fenómeno de las facturas falsas en relación con el IVA se explica por la mecánica de la determinación de pagar el impuesto. Cuando una empresa recibe una factura falsa, que simula una compra que nunca existió, aumentando así su crédito fiscal y disminuir fraudulentamente el pago del IVA.

Además, hay una disminución del pago de impuesto sobre la renta debido a la aumento de los costos y los gastos declarados.

La falsedad del documento puede ser importante si los elementos físicos que conforman la factura han sido adulterados o ideológica cuando la materialidad del documento no se altera, pero el las operaciones registradas en el mismo están adulterados o inexistente. Este último es más compleja y difícil de detectar, ya que implica ficticia transacciones en las que se requiere una auditoría para examinar la

libros y correcciones de ventas o referencias cruzadas de la información con los proveedores. Por otra parte, estos casos son más caros para SII, ya que requieren una mayor cantidad de tiempo dedicado a la recogida de y prueba de la evidencia, que es más difícil de encontrar.

Los casos más conocidos de falsificación material son la física adulteración del documento, el uso de facturas que cuelgan en el que una factura falsificada para hacerse pasar por un contribuyente de buena comportamiento, y el uso de un doble conjunto de facturas de impuestos, que tiene dos facturas del mismo contados, pero uno de los cuales es de ficción y por un importe superior. En falsedad ideológica, se utilizan facturas para registrar una operación inexistente o adulterar el contenido de una operación existente.

De acuerdo con un método utilizado por el SII para estimar la evasión del IVA (Schneider & Enste, 2000) como resultado de facturas falsas y otros ampliaciones de crédito aplicadas en el período 1996-2004, la evasión de facturas falsas ha representado históricamente entre 15% y 25% del total de la evasión del IVA, aumentando significativamente en los años de la vida económica crisis. Por eso, en la crisis de 1998-1999 la tasa de participación incrementado en un 38%, alcanzando un monto cercano a US $ 1 mil millones de dólares.

Esto llega a ser relevante, ya que hace poco había una economía global crisis que afectó a Chile a fines de 2008 y mediados de 2009, causando un aumento en la tasa de evasión del IVA a 23%, en el monto de la evasión de USD $ 4 mil millones de dólares.

También requiere que los recursos se invertirán en el monitoreo bien enfocada, detectar aquellos contribuyentes que tienen un mayor cumplimiento arriesgar y no molestar o perder tiempo y recursos en los que lo hacen cumplir (Slemrod y Yitzhaki, 2002). Para ello, las técnicas de minería de datos ofrecen un gran potencial, ya que permiten la extracción y la generación de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos para detectar y caracterizar el comportamiento fraudulento y la falta de pago de impuestos, en el terminar la mejora del uso de los recursos (Fayyad, Piatestky-Shapiro, y Smyth, 1996).

Este trabajo está organizado de la siguiente manera.

Sección 2 describe la forma técnicas de inteligencia artificial que han facilitado la detección de impuestos la evasión en las administraciones tributarias.

Sección 3 describe la minería de datos técnicas aplicadas.

Sección 4 describe el tipo de información utilizada y los principales resultados obtenidos en la caracterización y detección de fraude en la emisión de las facturas, y la Sección 5 presenta las principales conclusiones y futuras líneas de investigación.

2.- Trabajos relacionados

El fraude en sus diversas manifestaciones, es un fenómeno que no la sociedad moderna está libre de. Todos los gobiernos, independientemente de si son grandes o pequeñas, públicas o privadas, locales o multinacionales, se ven afectados por esta realidad, que atenta gravemente contra los principios de la solidaridad y la igualdad de los ciudadanos ante la ley y amenaza negocio.

Hay muchos campos y las industrias afectadas por este fenómeno.

Un estudio realizado por Chena, Huang y Kuo (2009) en 2006, encuestados 150 medianas y grandes empresas chilenas para consultar en esta cuestión. Los resultados muestran que el 41% de ellos fueron víctimas de fraude en los últimos dos años. Esto plantea grandes desafíos en la prevención y oportunidades para la detección (Bonchi, Giannotti, Mainetto, y Pedreschi, 1999), dado que el fraude es generalmente más alto que el reportado por empresas, porque de alguna manera perturba la imagen de la empresa hacia los clientes y proveedores. En muchos casos hay incluso empresas que no se sabe que han sido víctimas de fraude.

Muchos de los problemas de detección de fraude implican una gran cantidad de información (Lundin, Kvarnstomr, y Jonsson, 2003). Procesamiento de estos datos en busca de transacciones fraudulentas requiere un análisis estadístico que necesita algoritmos rápidos y eficientes, entre los cuales los datos minería proporciona técnicas pertinentes, facilitar la interpretación de datos y ayudando a mejorar la comprensión de los procesos detrás los datos (Myatt Glenn, 2007). Estas técnicas han facilitado la detección de la evasión fiscal y el comportamiento irregular en otras áreas tales como la banca, telecomunicaciones, seguros, informática, lavado de dinero, y en los campos médicos y científicos, entre otros (Cechhini, Aytug, Koehler, y Pathak, 2010).

Para detectar el fraude fiscal, las instituciones fiscales comenzaron a usar la selección aleatoria auditorías o concentrarse en aquellos contribuyentes que no tenían precedente auditorías en períodos recientes y casos de selección de acuerdo con la experiencia y el conocimiento de los auditores. Metodologías más tarde fueron desarrollado sobre la base de análisis estadístico y la construcción de recursos financieros o las relaciones impuesto que se desarrollaron en la creación de sistemas basados en reglas y los modelos de riesgo (OCDE, 1999). Estos impuestos transformación información sobre los indicadores que permiten la clasificación de los contribuyentes por riesgo de cumplimiento. En los últimos años, las técnicas de minería de datos y la inteligencia artificial se han incorporado a la auditoría actividades de planificación (Oficina de Contabilidad del Gobierno de los EE.UU., 2004;

OCDE, 2004b), principalmente para detectar patrones de fraude o de evasión, que son utilizados por las autoridades fiscales para fines específicos.

El Servicio de Rentas Internas (IRS), la institución responsable para la administración de los impuestos en los Estados Unidos, ha utilizado la técnica minería de datos (Oficina de Contabilidad del Gobierno de los EE.UU., 2004) para varios propósitos, entre los que están midiendo el riesgo del cumplimiento de los contribuyentes, la detección de la evasión fiscal y financiero

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