Más de 170 millones de relaciones familiares no declaradas en nuestro país. Eso es lo que ha conseguido “destapar” la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT), gracias a la utilización de algoritmos, big data e inteligencia artificial. 

Además, entre otros hallazgos, los algoritmos han permitido detectar que “el 6 por ciento más rico de la población posee parte de su riqueza indirectamente, a través de un entramado de empresas que no cotizan en bolsa. Se trata de 2.532.964 ciudadanos cuya riqueza es mucho mayor que la aparente por su participación en estas sociedades”, según una investigación realizada por Ignacio González, de la AEAT; y Alfonso Mateos, de la Universidad Politécnica de Madrid. Las conclusiones han sido recogidas en un artículo publicado en el Observatorio Social de ‘la Caixa’.  

La tecnología permite una precisión inimaginable hace pocos años 

Riqueza real 

Uno de los objetivos de las administraciones es “diseñar de forma óptima los dos componentes de cualquier política fiscal –los ingresos y los gastos–”, como explican a El Telescopio desde el Departamento de Inspección de la Agencia Tributaria. Para conseguirlo, “es preciso conocer la distribución de la riqueza, así como identificar a las personas físicas y jurídicas que la poseen, para evitar la evasión de impuestos”.  

La utilización de tecnologías como las señaladas más arriba permite detectar “con una precisión inimaginable hace pocos años, tanto la riqueza que se pretende ocultar bajo una red de empresas, como los distintos mecanismos de fraude fiscal”, nos explican desde la AEAT. 

Los algoritmos detectan la riqueza oculta, la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude 

La mejor base de datos 

La base de datos gestionada por la Agencia Tributaria para la aplicación de los tributos es una de las más completas del país. “Las fuentes de información de las que se nutre son muy numerosas, de manera que se puede hablar de manejo de ‘big data’ en un sentido amplio”, nos cuentan. Su importancia hace que para su mantenimiento la AEAT realice“fuertes inversiones periódicas”. 

Toda esa gran cantidad de datos e informaciones “tiene por finalidad específica la gestión del sistema tributario y aduanero español”, incluida “la asistencia al contribuyente y la lucha contra el fraude fiscal”. 

El resultado merece la pena: “Los algoritmos detectan la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude”, señalan González y Mateos en su estudio. 

Riqueza real 

De hecho, “a través de todas las declaraciones tributarias, se había calculado que la riqueza de todos los contribuyentes alcanzaba los 3,6 billones de euros. Mediante algoritmos se ha podido identificar a los propietarios reales de más de medio billón de euros adicional, escondido tras los entramados de empresas”.  

Como se recoge en el estudio, el modus operandi de muchas personas que buscan defraudar o blanquear capitales, se basa en crear sociedades que, a su vez, constituyen otras. “De este modo, conforman una red de empresas relacionadas entre sí por su capital”.  

Además las sociedades se crean a nombre de familiares que, a su vez, forman otra red de empresas. “Se genera, así, una cadena de relaciones oculta que solo se puede desvelar a través de sofisticados algoritmos basados en inteligencia artificial”. 

El mayor número de nuevas relaciones se ha detectado entre hermanos: 56,78 millones 

Algoritmos eficaces 

Los algoritmos han demostrado su eficacia a la hora de desentrañar estas tramas “por dos motivos: ayudan a identificar la red familiar de una persona (información que no es obligatorio declarar) y permiten sumar la riqueza que controla una persona a través de su red de empresas y la que controla a través de sus familiares”.  

Según las cifras de la investigación, el mayor número de nuevas relaciones se ha detectado entre hermanos (56,78 millones). Les siguen otras entre tíos (3,67 millones), sobrinos y sobrinos políticos (3,6 millones), cuñados (3,3 millones), ascendientes o descendientes de la pareja (2,6 millones) y primos (1,7 millones). “Además, hay 15 tipos de relaciones no declaradas con más de 500.000 casos. Por ejemplo, las establecidas entre excuñados, que representan 505.575 casos”, se detalla. De esa forma, se ha podido identificar al top: una misma persona ha llegado a participar en 382 sociedades.  

El patrimonio neto positivo medio es de 141.000 euros por cada contribuyente 

Activos 

Gracias a los algoritmos, “se ha detectado que unos 37 millones de ciudadanos son propietarios de algún activo, como la cuenta bancaria donde ingresan la nómina. Esta cifra corresponde al 79,5 por ciento de los habitantes, con un patrimonio neto positivo medio de 141.000 euros por cada contribuyente”.  

El uso de la tecnología ha hecho posible incluir por primera vez "el cálculo de la distribución de la riqueza que se posee en empresas no cotizadas en bolsa, tanto si el contribuyente es directamente socio de estas empresas como si participa indirectamente en ellas a través de otras empresas”.  

Un dato relevante, porque representa el 11,37% del total de la riqueza en España y, sin embargo, “hasta ahora no se disponía de estos datos y, sin ellos, el cálculo de la distribución de la riqueza era impreciso, ya que este no permitía apreciar la capacidad económica real de los más ricos”. 

La AEAT ha realizado un enorme esfuerzo en el desarrollo de sistemas de información avanzados 

Tecnología punta 

"La AEAT ha realizado un enorme esfuerzo en el desarrollo de sistemas de información avanzados, con herramientas de ‘big data’ y de análisis de relaciones y redes. En este proyecto se ha avanzado en la comprensión de las ventajas de utilizar nuevas tecnologías de Social Network Analysis, y de análisis de los grafos de relaciones como complemento de las anteriores. Desde el punto de vista técnico ha sido muy interesante verificar la aplicabilidad de estas herramientas, que servirán de base a nuevos desarrollos”, nos explican desde su Departamento de Inspección. 

Por otro lado, “las técnicas de cálculo del valor del patrimonio disponible indirectamente a través de sociedades se han visto favorecidas por las técnicas de análisis de redes” (el citado Social Network Analysis, no confundir con análisis de redes sociales. Se trata de “la ciencia que analiza estructuras sociales subyacentes a partir de las relaciones establecidas entre personas”); así como por “la multiplicidad de relaciones personales, societarias y de otro tipo existentes en el sistema informático de la Administración Tributaria. Ahora es posible aproximarse más al conocimiento de la realidad patrimonial de los contribuyentes”.