Aduanas y big data: las nuevas herramientas de AEAT que generan perfiles de riesgo

En la última memoria publicada por la Agencia Estatal de la Administración Tributaria (en adelante AEAT) encontramos una interesante estadística donde se computa el número de controles documentales y físicos realizados en 2020 a la mercancía sujeta a comercio internacional, tanto en importación como en exportación. El resultado total determina un incremento considerable de los tramites telemáticos frente a los físicos.

En 2019, sin el efecto pandémico, las intervenciones fueron alrededor de 700.000, lo que vendrían a ser unas 1.916 operativas de control diarias. Mientras que, durante el 2020, con varios meses de baja actividad, se rondaron los 1.600 controles diarios.

Y es que, en este escenario modificado tras los efectos de la pandemia, donde los tramites telemáticos han ido ganando terreno a los físicos en muchos ámbitos, se ha pasado de un 92% a un 97% de intervenciones documentales sobre el total.

Aunque las previsiones son un terreno sobre el que es difícil edificar afirmaciones sólidas que se sostengan con el paso del tiempo, los actores económicos tienden a generar cadenas de suministro que mantengan la actividad en crecimiento.

Por ello, para cumplir el mandato de la Comisión Europea en cuanto a protección y seguridad del comercio legítimo y los ciudadanos de la Unión, la AEAT debería ser capaz de seguir el ritmo de estos incrementos de comercio. Para lo cual, sin duda, las herramientas que agilicen el tratamiento masivo de documentos son clave para dicho cumplimiento.

Motivo por el cual, a primeros de 2021, la AEAT adjudicó un contrato por casi 4 millones de euros para mantenimiento y desarrollo de aplicaciones en los ámbitos del sistema de análisis de la información, big data, minería de datos y tecnologías del lenguaje, según figura en el mismo texto de la adjudicación.

Para los responsables de la AEAT, estos modelos no tratan de sustituir los sistemas actuales de selección basados en la experiencia humana adquirida en años acumulados de actuación, sino que son herramientas facilitadoras y complementarias.

Perfiles de riesgo generados a través del análisis de datos históricos

Sin lugar a dudas, en los últimos años, se ha ido incrementando progresivamente la capacidad de recopilación de datos derivada del uso de nuevas fuentes y herramientas de obtención de información.

Así, las Administraciones tributarias cuentan en su poder con una enorme cantidad de datos provenientes tanto de fuentes internas, ya sean de carácter tradicional (vía convenio, por captación o por suministro) o de nuevas fuentes de carácter digital, así como datos transferidos de otros actores económicos nacionales e internacionales, que se encuentran almacenados en distintos formatos estructurados y sin estructurar.

Sin embargo, si toda esta información, cada vez más abundante y completa, no tuviese orden y no estuviese conectada y si sus elementos no pudiesen ser relacionados entre sí, no sería útil, ni gestionable y, por tanto, no serviría a los fines previstos.

Por ello, la AEAT viene desarrollando una potente herramienta denominada Hermes para la gestión de riesgos, que se apoya en la información existente en el sistema complejo de bases de datos ZUJAR, que es capaz de ordenar, filtrar y reproducir información para que pueda ser explotada por el sistema DEDALO (y otros tantos) en la forma en que necesite ser consumida.

Ya no es suficiente con obtener inconsistencias objeto de revisión, partiendo de datos concretos de los declarantes específicos, sino que bajo estas nuevas técnicas se generan índices de riesgo a través de la visión tipificada de ratios y desviaciones estándar, generando perfiles de riesgo que se van perfeccionando con las sucesivas actuaciones que alimentan el sistema.

Las máquinas ya están en proceso de aprendizaje por lo que es cuestión de tiempo que los algoritmos se perfeccionen y detecten desviaciones cada vez menores en los modelos generados con toda esta cantidad de datos históricos que permiten predecir fraude e incorrección en casos similares a los que han alimentado los modelos. Es decir, el sistema predice lo que espera de cada declarante y comprueba si la realidad se ajusta a sus cálculos.

Los operadores económicos se van a ver más obligados que nunca a gestionar su propia información de forma completa, eficiente, contrastada y detallada para mantener su data en los parámetros previsibles de su actividad si no quieren recibir una inoportuna sorpresa.

Ismael Barriuso Gómez

Responsable de procesos logísticos

en VASCO