SAT Plan Maestro con analítica de grafos y machine learning. ¿Objetivo? Identificar redes complejas de elusión y evasión fiscal.

Analítica de grafos en Materia Fiscal

CP., LD. Y MI. JOSÉ DAVID MOJICA HERNÁNDEZ

• Socio del Área de Impuestos de Mojica y Compañía, S.C.

 david@mojica.mx

El 22 de enero de 2024 el Servicio de Administración Tributaria (SAT) dentro de la presentación de su Plan Maestro de aquel año, indicó que se implementarían modelos de analítica de grafos y machine learning, con el objetivo de clasificar a contribuyentes de mayor riesgo, así como para identificar redes complejas de elusión y evasión fiscal, y para detectar inconsistencias en los comprobantes fiscales digitales por internet (CFDI), enfocado principalmente en actividades vulnerables, aplicaciones improcedentes de saldos a favor de IVA, tercerización de pago de nóminas, impuestos internos y de comercio exterior, entre otros.

¿Pero qué es la analítica de grafos? Massachusetts Institute of Technology (MIT) lo define como “un conjunto de técnicas y algoritmos que son diseñados para modelar relaciones complejas y analizar información estructurada, de igual forma se utiliza para extraer patrones, detectar comportamientos, optimizar decisiones y comprender estructuras en datos altamente interconectados”.

Antes de indicar cómo se aplica en materia fiscal, es importante resaltar que un grafo es una estructura matemática que modela relaciones y que está compuesta por “nodos” y “aristas”, el primero puede representar al contribuyente, empresa, persona física y el segundo a la emisión/recepción de CFDIs, transferencias bancarias, coincidencia de domicilios, entre otros.

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Dicho lo anterior, en materia de fiscalización lo que muestra la analítica de grafos visualmente es la conexión de un nodo y sus aristas, ejemplo: el nodo representado por una empresa que factura operaciones simuladas (EFOS) y la arista (relaciones o interacciones) la empresa que deduce operaciones simuladas (EDOS), en este proceso se puede identificar el monto de la operación, la cantidad de transacciones que se realizan con un contribuyente (s), el flujo de los recursos, la relación que existe entre las empresas que emiten y reciben dichas facturas electrónicas.

En este contexto, el SAT podrá mejorar la identificación de un posible esquema de evasión fiscal, a través de los resultados que no pueden ser detectados con las auditorías tradicionales, a su vez, le permite focalizar una revisión directa tanto al emisor del CFDI y al contribuyente que obtiene los beneficios fiscales de una deducción y acreditamiento de IVA.

La aplicación de la analítica de grafos en nuestro país, es posible gracias al avance tecnológico del SAT, a las plataformas, así como a la implementación del CFDI a plenitud en la relación fisco-contribuyente, ya que dentro de dichas facturas electrónicas cada “nodo” contiene información del emisor, receptor, tipo de operación, uso del CFDI, impuestos, tasas, domicilio, entre otros, y gracias al Big Data se puede analizar millones de datos contenidos dentro de dichos CFDIs, identificando patrones, conductas, cantidad de operaciones realizadas a uno o varios contribuyentes.

Cabe señalar que a nivel internacional, el uso de herramientas tecnológicas, fórmulas matemáticas, algoritmos, inteligencia artificial, entre otros, se están utilizando por varias Administraciones Tributarias para fiscalizar a los contribuyentes, tal como lo indica la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) en la cual 29 de sus 38 miembros están utilizando inteligencia artificial (IA) así como analítica de grafos principalmente para identificar conductas de evasión fiscal. (fuente: https://oe.cd/dx/ITTI2024).

La aplicación de la IA por parte de las Administraciones Tributarias miembros de la OCDE se da principalmente en:

• Detección de evasión y fraude fiscal.
• Asistentes virtuales.
• Asistencia para funcionarios de las administracion tributaria en la toma de decisiones administrativas.
• Hacer recomendaciones para la adopción de medidas.

En este entorno de aplicación de la IA y analítica de grafos por parte del SAT para fiscalizar a los contribuyentes es importante que las empresas adopten algunas medidas que contribuyan a disminuir sus riesgos, por ejemplo:

• Elaborar un Compliance Tributario.
• Realizar una auditoría financiera y fiscal.
• Elaborar un diagnóstico focalizado. 
• Conocer su riesgo tributario.
• Capacitar al personal.
• Contar con un equipo de Tecnologías de la Información (TI).

El plan maestro del SAT 2024 incorporó la analítica de grafos, machine learning, sin embargo, en 2025 se adicionaron técnicas analíticas para monitorear y detectar irregularidades en las obligaciones fiscales y patronales, así como modelos de aprendizaje estadístico. Este nuevo entorno obliga a los contribuyentes a verificar la calidad de la información que contiene cada uno de los CFDIs que emiten en:

• Ingresos 
• Egresos
• Traslado
• Nómina

Así como validar la información que se envía a través de avisos electrónicos, declaraciones provisionales, definitivas, anuales, informativas, contabilidad electrónica, así como verificar la información que contienen los CFDIs de los proveedores.

En conclusión, la analítica de grafos es una radiografía del comportamiento de cada contribuyente, que ayuda al SAT a identificar la relación que existe entre una empresa y sus proveedores o terceros, que tipo de operaciones realizan, los montos de las transacciones, verifica el flujo de los recursos, entre otros, dando como resultado un patrón de conductas que pueden llevar a una posible evasión o elusión fiscal.

Descargar Revista #127 Contaduría del Noroeste:

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