Identificación de evasión tributaria en empresas fachada y créditos ilegales del ICMS

Resumen

Las empresas que emiten documentos tributarios para defraudar al fisco con la transferencia de crédito del ICMS (impuesto a las operaciones relacionadas con la circulación. de bienes y de prestación de servicios interestatales, interurbanos y de comunicaciones) sin movimiento de mercancías causan daños al erario público y, por ende, a la sociedad en su conjunto. Varias iniciativas para combatir el fraude fiscal han utilizado con éxito técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático. Este trabajo buscó investigar el uso de estas técnicas en la identificación de una práctica específica de fraude fiscal, practicada por empresas conocidas popularmente como ‘empresas factureras’, constituidas exclusivamente para emitir créditos no vencidos del ICMS. A partir del análisis documental y la consulta a auditores y especialistas, se identificaron tipologías y variables relevantes para la identificación de eventos de evasión fiscal realizados por empresas factureras. En torno a estas variables se recolectaron y prepararon datos desde la Secretaría de Hacienda del Distrito Federal. Con estos datos fue posible explorar el uso de modelos predictivos basados en machine learning capaces de señalar comportamientos potencialmente fraudulentos. Los buenos resultados obtenidos por estos modelos demuestran su potencial como parte de un seguimiento sistemático y auditorías fiscales por parte de las autoridades tributarias.

Palabras clave:
ICMS; factureras; aprendizaje automático; empresas de fachada; evasión de impuestos