Inteligencia artificial y administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes
Sinopsis del Libro
La inteligencia artificial y el uso del Big Data por parte de las Administraciones tributarias han supuesto una verdadera revolución en los procedimientos tributarios. Esta obra pretende, entre otros objetivos, dar pautas tanto a las Administraciones en la aplicación de la IA, del Machine Learning o del Big Data, como a los contribuyentes que afrontan procedimientos basados en algoritmos y en el uso de datos. En el ámbito de las Administraciones tributarias, aunque no se puede generalizar, se ha constatado un uso intensivo de datos en las funciones de control e inspección fiscal, desarrollando un sinfín de técnicas y métodos basados en la información. Es, por ello, que en el necesario equilibrio entre eficiencia administrativa y respeto a los derechos y garantías de los contribuyentes se analizan los derechos fundamentales y los principios de transparencia, publicidad e intimidad, como límites al empleo de inteligencia artificial en los procedimientos tributarios. Resulta fundamental pues establecer unas líneas maestras en lo que se refiere a la gobernanza de la información, como materia prima de las técnicas de IA por las Administraciones tributarias, que deben redundar, entre otras consecuencias, en la depuración de los datos a utilizar, y en la eliminación de las black boxes y de los sesgos discriminatorios. Otros procedimientos también se han visto muy afectados por las nuevas técnicas de la gestión de riesgos, como por ejemplo, lo que se refiere a la mejora del cumplimiento tributario, y los procedimientos de recaudación y de resolución de reclamaciones. En conclusión, con esta monografía hemos pretendido cubrir las distintas experiencias internacionales, determinar las tendencias e identificar los derechos y las garantías de los contribuyentes en este ámbito, y las fórmulas para su mejor defensa.
Ficha del Libro
Número de páginas 592
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Formatos Disponibles:
MOBI, EPUB, PDF
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