En entrevista con EL UNIVERSAL, el director general de CPA Visión, proveedora de soluciones tecnológicas para asuntos fiscales, destacó que con el uso intensivo y generalizado de la factura electrónica, el país se coloca a la vanguardia en almacenamiento de datos. “México está muy a la vanguardia, pues es el que más utiliza la factura electrónica”, señaló. Dijo que la autoridad fiscal están cazando talentos para encontrar ese tipo de expertis, que normalmente son matemáticos, actuarios, y ahora a los egresados de una nueva carrera: Ciencia de Datos.
Big Data. El especialista aseguró que primero es importante ver en dónde estamos parados. De entre los retos para la conformación de información en BigData, armó que de los cinco problemas generales que se deben resolver para usar y explotar al máximo la inteligencia artificial, el Servicio de Administración Tributaria (SAT) ya solventó tres:
- Tener información a velocidad para que llegue en tiempo real.
- Datos accesibles y convertirlos en información estructurada.
- Creación de algoritmos.
Prácticamente México ya está ahí, sostuvo.
Después hay que poner de relieve que en la historia de la humanidad, hasta 2017 se generaron 4.4 trillones de gigabytes (unidades de almacenamiento de información) en cualquier dato electrónico.
Para 2020, añadió, se espera que se generen 44 trillones de gigabytes, es decir, que en tres años va a aumentar por 10 la información. La e-Factura.Dijo que en la parte scal la factura electrónica tiene en México volúmenes impactantes. Mencionó que para 2019 se estima que puede haber un total de 12 billones de facturas emitidas.
“Ese archivo que viaja por todos lados (e-Factura) contiene mucha información valiosa”, ponderó. Tiene datos que permiten verificar y obtener más información, aseguró, pero lo relevante es que servirán para solventar cualquier problema o para que el SAT mejore la fiscalización, manifestó.
Aprendizaje automático. Rafael Lores detalló que entre los algoritmos para explorar en materia fiscal está lo que se denomina en el argot como machine learning. En el contexto de la factura electrónica, aseguró que puede identificar patrones de consumo de una persona física.
Se puede definir por el giro de empresa o conceptos que vende, su consumo; es decir, lo que debe adquirir una empresa que compra y vende televisiones, explicó.
Hizo ver que dado que las facturas tienen un contenido alto de información se puede definir por empresa cuáles son sus patrones de consumo a través de la tecnología machine learning. Así, expuso que en el momento en que esos patrones se rompen, el fisco tendrá la posibilidad de señalar el dato inmediatamente.
Dijo que si se le añade el complemento de pago y el CoDi en la parte de bancarización, se tiene la posibilidad de darle seguimiento no nada más a quién le vendiste, sino toda la cadena y el flujo de dinero.
En su opinión, con la aplicación de la inteligencia artificial, los tiempos de las auditorías se reducirán, porque se tendrá información en tiempo real. Además, será una herramienta eficaz contra la evasión y para integrar más personas que están en la informal.
