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12/07/2020. 04:45:46

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Tax Analytics

Socio. Deloitte Legal

Sin caer necesariamente en el “dataísmo”, mentalidad, filosofía o religión de nuevo cuño que defiende el flujo de información como valor supremo, podemos afirmar que los datos se han convertido ya en uno de los recursos clave y un factor distintivo fundamental para muchos negocios. El valor potencial de ese recurso dependerá del volumen de información, la velocidad con la que seamos capaces de procesarla y la propia calidad o veracidad de los datos.

Tunel de color azul lleno de 0 y 1

La función fiscal no es ajena a la revolución de los datos. Nuestra Agencia Tributaria es quizá la Administración tributaria más avanzada del mundo en cuanto a utilización de nuevas tecnologías aplicadas al procesamiento de datos y parece evidente que de una manera u otra analizará y explotará, en el ámbito de su función de control, la ingente cantidad de datos de la que se alimenta diariamente, pues tiene la capacidad, los medios y la facultad para hacerlo. Pero también los departamentos financieros de las empresas cuentan hoy con niveles de información que, sin duda, cumplen los requisitos de volumen, veracidad y velocidad y una capacidad de procesamiento sin precedentes. Si la materia prima de un analista son los datos, la información que manejan hoy en día los fiscalistas es petróleo.

Un concepto ambiguo

El concepto analytics puede resultar ambiguo. Suele traducirse como "análisis" o "analítica", pero no parecen términos precisos, por cuanto el análisis (entendido como la distinción y separación de las partes de algo para conocer su composición) es solo una parte del proceso de analytics. Y la RAE define "analítico" como "perteneciente o relativo al análisis". A falta de mejor expresión, seguiremos utilizando la terminología inglesa.

El diccionario de Cambridge se refiere a este concepto como un "proceso de examen computacional de información usando metodología matemática con objeto de detectar modelos útiles" y también a la propia "información derivada del análisis".

Así, a diferencia del puro análisis, analytics es un proceso de examen y tratamiento de información, que tiene su origen en la obtención de datos y tiene por objeto extraer conclusiones útiles para la toma de decisiones. Alcanzar esas conclusiones puede requerir un estudio detallado de cada uno de los componentes por separado (análisis), pero no sería posible realizar estudios estadísticos, detectar patrones o hacer previsiones sin una visión agregada o de conjunto (síntesis). La combinación de ambos enfoques forma parte del proceso de analytics.

Las fases del proceso de Data analytics comienzan por obtener los datos con los que se describe la realidad. A continuación, se procesan para producir "información" y ésta, a su vez, se analiza para obtener información de valor, que es la que realmente ayuda a tomar decisiones inteligentes. El procesamiento y tratamiento de datos incluye la identificación, el filtrado, la validación, la agregación, la representación, el análisis y visualización de los datos y, en general, todo aquello que contribuya a interpretar y utilizar los datos para extraer conclusiones.

Aplicado al campo fiscal, "Data analytics" ha sido desde hace años una herramienta al servicio de fiscalistas y asesores para tomar decisiones y mejorar su gestión. Al fin y al cabo, los tributos que gravan la actividad empresarial recaen sobre magnitudes obtenidas de los balances contables, inventarios y listados (libros de facturas, nóminas), que no dejan de ser el reflejo de la capacidad y la evolución económica de una organización expresada en datos.

Tradicionalmente, el procesamiento de datos fiscales para obtener información presentaba algunas dificultades en la práctica, tanto por el volumen de los datos como por su heterogeneidad, derivada de sus múltiples fuentes de origen y la ausencia de normas unificadoras respecto de su formato, presentación y conservación.

Dos factores que han impulsado su aplicación

Sin embargo, en la actualidad confluyen dos factores que han impulsado la aplicación de las metodologías de Data analytics a la función fiscal, dando lugar a lo que llamaremos "Tax analytics":

  • Por un lado, como consecuencia de la revolución tecnológica, existen más herramientas de análisis de datos y más asequibles, capaces de trabajar más rápido y sobre volúmenes mucho mayores de información.
  • Por otro lado, las Administraciones Tributarias han incrementado su nivel de control de las operaciones, y muy en particular la Agencia Tributaria española, que ya obliga a las medianas y grandes empresas a enviar los datos de sus facturas emitidas y recibidas casi en tiempo real en un formato estándar, en virtud de la obligación de Suministro Inmediato de Información. Como consecuencia de ello, la mencionada heterogeneidad de los datos ha dejado de ser un obstáculo.

No solo se trata de Big Data, sino de "Good Data". Enormes volúmenes de datos de alta calidad, homogéneos y estructurados (en particular, datos transaccionales como emisor de la factura, receptor, importe, fecha, descripción de la operación, NIF, tipo de factura, tratamiento fiscal, etc.) que son objeto de control y estudio por parte de la Agencia Tributaria y con los que los propios contribuyentes pueden trabajar.

Mediante Tax analytics las organizaciones pueden analizar sus datos fiscales, libros de facturas y llevar a cabo estudios estadísticos, visualizar modelos, realizar predicciones, descubrir patrones, detectar errores, duplicidades o inconsistencias entre la información suministrada a la Administración y las declaraciones presentadas, además de corregir los posibles errores mediante el contraste rápido de hipótesis.  

En definitiva, hoy es posible procesar y tratar mucha información en poco tiempo que ayude a tomar decisiones y extraer conclusiones útiles para mejorar y, en último término, automatizar la gestión fiscal. Además, los errores ocurren y no parece buena idea esperar a que sea la Administración Tributaria quien, tras un ejercicio de analytics, nos reclame su rectificación.

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