Webinar en vivo

Descubra esquemas complejos de evasión de impuestos con IA

Miércoles, 24 de marzo

10:00 am México, Costa Rica, Guatemala, El Salvador
11:00 am Colombia, Perú, Ecuador, Panamá
1:00 pm Chile, Argentina, Puerto Rico, Rep. Dominicana.

 

Luchar contra defraudación fiscal y mejorar el cumplimiento tributario no es una tarea fácil. A nivel estatal y federal, los departamentos de recaudación tienden a recolectar alrededor de 83 a 90 por ciento de los ingresos fiscales que se deben. La digitalización ha creado implicaciones de gran alcance para los impuestos, que van desde impuestos directos e indirectos hasta cuestiones de política fiscal fronteriza.

En todos los niveles del gobierno, la brecha fiscal pone una carga extra en los ciudadanos en forma de mayores impuestos, menos servicios de gobierno y déficits presupuestarios. El análisis de los datos es esencial para cerrar la brecha fiscal y también es un paso importante en la selección de casos para auditoría.

Únase a este seminario web en vivo y descubra como la analítica le puede ayudar a superar este problema y otras complejidades de la digitalización, mediante la adopción de una plataforma única e integrada para análisis. 

Beneficios de analizar los datos en busca de evasión fiscal:

  • Automatizar la detección de riesgos de cumplimiento.
  • Detener los reembolsos fraudulentos rápidamente.
  • Brindar un contexto a casos específicos de investigación.
  • Visualizar perfiles de contribuyentes.
  • Gestionar y gobernar datos.

Síganos en nuestros canales sociales #SASInteligenciaFiscal #DigitalTaxAdministration #impuestostransparentes

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Nuestra speaker


Ignacia Guell
Senior Associate Systems Engineer en SAS

Ingeniera Civil de Industrias con mención en Transporte de la P. Universidad Católica de Chile. Ha trabajado con entidades públicas, colaborando con la detección de anomalías en la recaudación de impuestos y temas aduaneros. Sobre lo primero, se destacó en analizar de cerca con Servicios de Impuestos internos de Chile el comportamiento de las mallas familiares, comerciales y societarias, para entender las redes entre ellas.

Fuertemente ligada a las nuevas tecnologías y al uso de la Inteligencia artificial, y su subconjunto Machine Learning, llevando más de dos años trabajando con estas técnicas para la resolución de problemas diversos como reducción de falsos positivos en fraude y lavado de dinero.

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