La inteligencia artificial en la relación entre los obligados y la Administración tributaria

Se examinan los desafíos que representa el uso de la Inteligencia Artificial por parte de la Administración Tributaria, así como los riesgos de vulneración de derechos fundamentales.
Libros
Bernardo D. Olivares Olivares
Diciembre 2022
408 págs.
978-84-9954-797-8
978-84-9954-798-5
CISS
Papel
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La transformación incesante de la realidad tecnológica exige respuestas jurídicas innovadoras que favorezcan nuevos equilibrios entre el ejercicio de las facultades de las administraciones tributarias y los derechos de los contribuyentes.

Esta obra colectiva, impulsada por la Asociación Española de Asesores Fiscales (AEDAF), analiza cómo la irrupción de las aplicaciones de la inteligencia artificial empleadas por las administraciones tributarias plantea importantes disrupciones en la concepción tradicional de la relación jurídico tributaria y propone, en cada una de las áreas abordadas, cómo deberían implementarse y qué hacer ante la problemática que tiene lugar para aportar soluciones concretas que permitan ponderar los intereses en juego.

Los estudios que componen la obra abordan temas prácticos de relevancia máxima: desde el modelo de concepto, diseño y aplicación (garantista) de las aplicaciones de la inteligencia artificial en su creación en el ámbito de la Administración tributaria, hasta un análisis de los principales problemas como el determinismo decisional, la captación de información masiva de fuentes accesibles al público, la inteligibilidad de la inteligencia artificial utilizada en los procedimientos tributarios, las respuestas a los riesgos de los sistemas de IA en el marco jurídico de protección de datos de la UE o los límites a la Administración tributaria electrónica.

En su parte final la obra se nutre de un profundo análisis de Derecho Comparado que examina qué solución han dado países de nuestro entorno (Francia, Italia y Alemania).

La obra se beneficia de un enfoque multidisciplinar e internacional gracias a un elenco de cualificados autores procedentes de entornos profesionales y académicos con amplia experiencia en cada una de las cuestiones que son analizadas.

PRÓLOGO

PRIMERA PARTE

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU DISEÑO EN APLICACIÓN DEL SISTEMA TRIBUTARIO

 

CAPÍTULO I. IMPLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS ALGORITMOS EN EL SECTOR PÚBLICO Y SUS PARTICULARIDADES EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof. Dr. Antonio David BERNING PRIETO

1. INTRODUCCIÓN

2. CONCEPTO DE ALGORITMO

3. LAS RESOLUCIONES AUTOMATIZADAS EN EL SISTEMA JURÍDICO TRIBUTARIO

4. DE LA PUBLICIDAD DEL ALGORITMO

5. LA NECESIDAD DE ESTABLECER UN RÉGIMEN JURÍDICO ADECUADO PARA LOS ALGORITMOS

6. LOS DATOS COMO FUENTE DE RETROALIMENTACIÓN DE LOS ALGORITMOS Y SU INCIDENCIA EN LA MOTIVACIÓN DE LOS ACTOS ADMINISTRATIVOS DE NATURALEZA TRIBUTARIA

7. CONCLUSIONES

8. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO II. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA POR PARTE DE LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA. «COMPLIANCE BY DESIGN» COMO ÚNICA ESTRATEGIA POSIBLE, Prof. Alonso HURTADO BUENO

1. ANTECEDENTES

2. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA POR PARTE DE LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA

3. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR PARTE DE LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS DE OTROS ESTADOS

4. IMPLICACIONES JURÍDICAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA. DEFINICIÓN DE UNA ESTRATEGIA «COMPLIANCE BY DESIGN» EN EL PROCESO DE IMPLANTACIÓN

5. GARANTÍAS DE «COMPLIANCE BY DESIGN» DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. AUDITORÍAS Y SISTEMAS DE CERTIFICACIÓN EXTERNAS

 

CAPÍTULO III. HACIA EL DISEÑO DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GARANTISTA EN EL CONTEXTO TRIBUTARIO, Prof.ª Dra. Elizabeth GIL GARCÍA

1. INTRODUCCIÓN

2. UNA APROXIMACIÓN A LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO

3. DE LOS ERRORES DE REPRESENTACIÓN Y MEDICIÓN EN EL TRAINING DATA A RESULTADOS SESGADOS E INEXACTOS

4. EL TRATAMIENTO DE LOS DATOS DE CARÁCTER PERSONAL DURANTE LA FASE DE ENTRENAMIENTO DEL SISTEMA DE IA

5. CONCLUSIONES

6. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO IV. LA GOBERNANZA DE DATOS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA A RAÍZ DE LA PROPUESTA DE REGLAMENTO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Prof. Yeray VILLEGAS ALMAGRO

1. INTRODUCCIÓN

2. EL NUEVO SISTEMA DE RELACIONES JURÍDICO-TRIBUTARIAS

3. ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS INTELIGENTES

4. LA GOBERNANZA Y GESTIÓN DE DATOS: RETOS Y DESAFÍOS DE LOS ORDENAMIENTOS JURÍDICOS

5. PROPUESTAS DE LEGE FERENDA

6. CONCLUSIONES

7. BIBLIOGRAFÍA

 SEGUNDA PARTE

LOS USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESAFÍOS ANTE LA GESTIÓN TECNOLÓGICA

 

CAPÍTULO V. LA MODERNIZACIÓN DE LA AGENCIA TRIBUTARIA Y LA ASISTENCIA VIRTUAL AL CONTRIBUYENTE COMO MEDIDAS DE PREVENCIÓN CONTRA EL FRAUDE FISCAL, Prof.ª Dra. María del Carmen CÁMARA BARROSO

1. INTRODUCCIÓN

2. LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE PREVENCIÓN DEL FRAUDE FISCAL BASADA EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

3. LA UTILIZACIÓN DE HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DE «BIG DATA» E «INTELIGENCIA ARTIFICIAL» POR LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS EN LA PREVENCIÓN DEL FRAUDE FISCAL: EL CASO ESPAÑOL

4. CONSIDERACIONES FINALES

 

CAPÍTULO VI. DECISIONES AUTOMATIZADAS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof.ª Dra. Begoña PÉREZ BERNABEU

1. CONSIDERACIONES PRELIMINARES

2. AUTOMATED DECISION SYSTEMS VS. DECISION SUPPORT SYSTEMS: ¿PUEDEN LAS DECISIONES TOTALMENTE AUTOMATIZADAS CONSIDERARSE ACTOS ADMINISTRATIVOS?

3. EL MARCO NORMATIVO REGULADOR DE LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS EN ESPAÑA

4. REFLEXIONES FINALES Y PROPUESTAS DE MEJORA

 

CAPÍTULO VII. EL EMPLEO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL DETERMINISMO DECISIONAL, Prof. Dr. José Ángel GÓMEZ REQUENA

1. INTRODUCCIÓN

2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA: EL ESTÍMULO DEL CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO

3. LAS ACTUACIONES AUTOMATIZADAS EN MATERIA TRIBUTARIA: UN EJERCICIO DE INFORMÁTICA DECISIONAL

4. EL OBLIGADO TRIBUTARIO FRENTE AL DETERMINISMO DECISIONAL DE LOS ALGORITMOS EN EL PLANO TRIBUTARIO

5. CONCLUSIONES

6. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO VIII. LA CAPTACIÓN AUTOMATIZADA DE INFORMACIÓN EN INTERNET PARA LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE FISCAL Y LOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS CONTRIBUYENTES, Prof. Dr. Andrés GARCÍA MARTÍNEZ

1. INTRODUCCIÓN

2. LA EXPERIENCIA DE LA AEAT EN EL USO DE BIG DATA E IA PARA LA CAPTACIÓN DE INFORMACIÓN EN FUENTES ABIERTAS

3. LOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS CONTRIBUYENTES FRENTE A ESTA NUEVA FORMA DE CAPTACIÓN AUTOMATIZADA DE INFORMACIÓN DE FUENTES ABIERTAS EN INTERNET: EN ESPECIAL LA PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES DEL CONTRIBUYENTE

 

CAPÍTULO IX. RELEVANCIA DE LA INTELIGIBILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UTILIZADA EN LOS PROCEDIMIENTOS TRIBUTARIOS, Prof.ª Dra. Irune SUBERBIOLA GARBIZU

1. CONTEXTUALIZACIÓN

2. SOBRE EL FUNDAMENTO DE LA MOTIVACIÓN EN LAS RESOLUCIONES ADMINISTRATIVAS Y SU REFLEJO EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO

3. LA INTELIGIBILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO

4. EFECTOS DE LA UTILIZACIÓN DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ININTELIGIBLE

5. CONCLUSIONES

 

CAPÍTULO X. LA TEORÍA DE LAS GARANTÍAS ADECUADAS EN MATERIA DE PROTECCIÓN DE DATOS Y SUS IMPLICACIONE RESPECTO DE LA TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof. Dr. Bernardo D. OLIVARES OLIVARES

1. INTRODUCCIÓN

2. LA TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

3. CONCLUSIONES

4. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO XI. RESPUESTAS A LOS RIESGOS DE LOS SISTEMAS DE IA EN EL MARCO JURÍDICO DE PROTECCIÓN DE DATOS DE LA UE, D.ª Genoveva GIL GARCÍA

1. INTRODUCCIÓN

2. SISTEMAS DE IA, MACHINE LEARNING Y RIESGOS DE LAS HERRAMIENTAS ALGORÍTMICAS DE EVALUACIÓN DE RIESGOS

3. MARCO NORMATIVO DE PROTECCIÓN DE DATOS DE LA UE: INSTRUMENTOS PARA ABORDAR LOS RIESGOS DE LAS HERRAMIENTAS ALGORÍTMICAS DE EVALUACIÓN RIESGOS

4. CONCLUSIONES

5. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO XII. LÍMITES JURÍDICOS A LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA ELECTRÓNICA, Prof.ª Dra. Mercedes NAVARRO EGEA

1. INTRODUCCIÓN

2. HACIA UNA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA DIGITAL PARA EL CIUDADANO

3. DERECHO DE LAS PERSONAS FÍSICAS A ELEGIR EL MEDIO DE COMUNICACIÓN

4. TRANSPARENCIA, ALGORITMOS Y DATOS

5. DERECHO A UNA BUENA ADMINISTRACIÓN DIGITAL

6. A MODO DE CONCLUSIÓN

7. BIBLIOGRAFÍA

TERCERA PARTE

AVANCES JURISPRUDENCIALES Y REGULACIÓN SOBRE EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA EN OTROS PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA

 

CAPÍTULO XIII. EVOLUCIÓN DE LA JURISPRUDENCIA Y LA NORMATIVA SOBRE EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR PARTE DE LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS DE ALEMANIA, Prof. Dr. Robert RISSE y Oleksandr NESTEROV-SURMENKO, LL.M.

1. INTRODUCCIÓN

2. CLASIFICACIÓN FUNCIONAL DE LOS ALGORITMOS DE IA UTILIZADOS POR LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS EN LA UE

3. APLICACIÓN DE ALGORITMOS DE IA Y MÉTODOS MATEMÁTICO-ESTADÍSTICOS POR PARTE DE LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS ALEMANAS

4. NORMATIVA LEGAL DE LOS ALGORITMOS DE IA EN ALEMANIA

5. DESAFÍOS RELATIVOS AL ESTADO ACTUAL DE LA NORMATIVA SOBRE LA UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS DE IA POR PARTE DE LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS ALEMANAS

6. CONCLUSIONES

 

CAPÍTULO XIV. LA PERSPECTIVA ITALIANA, Prof.ª Dra. ALESSIA TOMO

1. CONSIDERACIONES INICIALES

2. EL MARCO DE LA FISCALIDAD ITALIANA Y EL IMPACTO «PERTURBADOR» DEL MUNDO DIGITAL

3. MÁS DATOS Y LA IRRUPCIÓN DE LA NUEVA REALIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, TAMBIÉN EN ÁMBITO TRIBUTARIO: OPORTUNIDADES Y RIESGOS

4. LA CREACIÓN DE LA «ANAGRAFE DEI RAPPORTI FINANZIARI»

5. LA NECESIDAD DE LUCHAR CONTRA LA EVASIÓN FISCAL DE FORMA EFICAZ Y EFICIENTE: LA UTILIZACIÓN DEL MACHINE LEARNING

6. LA VERSIÓN DEFINITIVA DEL DECRETO MINISTERIAL: LA CREACIÓN DEL ALGORITMO «VERA» Y LOS RIESGOS PENDIENTES

7. ¿CONSIDERACIONES CONCLUSIVAS O CUESTIONES ABIERTAS?

8. BIBLIOGRAFÍA

 

CAPÍTULO XV. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DE LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE FISCAL EN FRANCIA, Prof.ª Dra. Marta MORENO CORTE

1. INTRODUCCIÓN

2. EL PROYECTO CFVR

3. EL PROYECTO PILAT

4. EL ART. 154 DE LA LEY DE FINANZAS PARA EL 2020

5. EL PROYECTO «FONCIER INNOVANT»

6. CONCLUSIONES

7. BIBLIOGRAFÍA

 

CONSIDERACIONES FINALES

Director

Dr. Bernardo D. Olivares Olivares

Profesor Contratado Doctor. Universidad Complutense de Madrid

 

Autores

Prof. Dr. Antonio David Berning Prieto

Universidad Pablo Olavide

Prof. Alonso Hurtado Bueno

Socio ÉCIJA. Abogado

Prof.ª Dra. Elisabeth Gil García

Universidad de Alicante

Prof.ª Dra. Carmen Cámara Barroso

UDIMA

Prof. Yeray Villegas Almagro

Universidad de Málaga

Prof. Dr. José Ángel Gómez Requena

Universidad de Castilla y La Mancha

Prof.ª Dra. Begoña Pérez Bernabeu

Universidad de Alicante

Prof. Dr. Andrés García Martínez

Universidad Autónoma de Madrid

Prof.ª Dra. Irune Suberbiola Garbizu

Universidad del País Vasco

Prof.ª Dra. Mercedes Navarro Egea

Universidad de Murcia

Prof. Dr. Bernardo D. Olivares Olivares

Universidad Complutense de Madrid

Dña. Genoveva Gil García

Comisión Europea. Oficina de Protección de Datos

Prof. Dr. Robert Risse

Vienna University of Economics and Business

Prof. Dr. Peter Fettke

Saarland University

Prof.ª Dra. Alessia Tomo

Universidad de Nápoles

Prof.ª Dra. Marta Moreno Corte

Universidad Complutense de Madrid