La detección de fraudes actualmente radica en la capacidad de observar grandes volúmenes de datos (devoluciones Fiscales) y reconocer patrones en ellos. Una sola devolución de impuestos que reclama el Crédito por Ingresos del Trabajo podría no parecer sospechosa, sin embargo, si 1,500 devoluciones solicitando el crédito son presentadas por el mismo contador y todas las partidas presupuestarias se ven exactamente igual, entonces ahí hay algo sospechoso.

En el análisis de grandes números de transacciones o devoluciones, se pueden emplear varias técnicas de analítica avanzada:

• Con el Modelado Predictivo es posible identificar las devoluciones sospechosas de acuerdo con los patrones de solicitud conocidos de los defraudadores.
• Con la Detección de Anomalías se pueden responder a preguntas como: “¿Esta devolución de impuestos es relativamente parecida a la de años anteriores?”. Utiliza agrupación de iguales y crea perfiles del comportamiento normal y anormal.
• Con Análisis de Vínculos, también llamado “Análisis de Redes”, se identifican las relaciones entre los contribuyentes, las devoluciones de impuestos, preparadores de impuestos y otros involucrados como ejecutivos corporativos. La gente puede estar vinculada mediante una dirección común, una empresa, un familiar, una cuenta bancaria, entre otros.

La banca ha utilizado la analítica avanzada para detectar fraudes desde hace algunos años. De hecho, cada vez que alguien utiliza una tarjeta de crédito, seguramente el banco está aplicando modelos analíticos de detección de anomalías, a veces en tiempo real, para ver si la transacción es consistente con sus hábitos de compra o es parecida a un fraude. Y de ser necesario, esta detección se realiza en milisegundos, que son los tiempos requeridos.

De hecho, la detección sucede mucho más rápido, especialmente en comparación con el procesamiento nocturno en lote que algunas agencias tributarias aún practican. Sin embargo, el tiempo de devoluciones puede alargarse debido a que una mejor detección puede significar más alertas que investigar.

Las estructuras fiscales difieren ampliamente, pero en su mayoría, los gobiernos cobran impuestos por las mismas cosas: ingresos (personal y comercial), consumo (IVA y ventas), productos (alcohol y tabaco) y propiedades. Las técnicas y soluciones de detección de fraudes son básicamente las mismas y definitivamente pueden trasladarse a otros países.

Una de las dificultades es el Impuesto al Valor Agregado. Debido a la complejidad para calcularlo, hay más oportunidades de cometer fraudes a través de él. Otro desafío es que la capacidad de las agencias tributarias para obtener y usar datos varía. 

La “cultura del cumplimiento” es otra gran diferencia. En los países desarrollados, las obligaciones fiscales generalmente están bien entendidas, lo que no suele ocurrir en los países en vías de desarrollo. En todo caso, el acceso a los datos y la capacidad de explorarlos puede aportar una nueva visión de lo que ocurre en el pago y reclamación de impuestos y prevenir comportamientos fraudulentos.

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