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Eloy Vicente, de Sopra Steria en el marco del VLCSOFTING organizado por ITI

La AEAT detecta 200 tramas de blanqueo de capitales que mueven 450 millones anuales

El problema es la falta de recursos: lamentablemente solo pocas decenas se pueden inspeccionar a tiempo por la Oficina Nacional de Investigación del Fraude

La multinacional Sopra Steria es la aliada de la Agencia Tributaria (AEAT) para detectar patrones de fraude a partir del análisis de datos.

Es este un ejemplo claro de cómo la tecnología está cambiando profundamente nuestra manera de relacionarnos, integrándose en todos los aspectos de la vida y de la cadena de valor de empresas y organismos, tal y como se ha puesto de relieve en la V Edición de VLCSOFTING organizado por ITI (Instituto Tecnológico de la Informática).

Durante el encuentro, Eloy Vicente Cestero, licenciado en matemáticas, doctor en Inteligencia Artificial y actualmente responsable del Área de Data Science de Sopra Steria ha explicado cómo un grupo multidisciplinar (formado por informáticos, matemáticos y físicos) lleva cuatro años trabajando en el desarrollo de algoritmos de detección de fraudes tributarios.

De este modo se detectan unas 200 tramas de blanqueo de capitales anuales que mueven más de 450 millones de euros de media en nuestro país.

“Se trata de analizar los datos de forma masiva y generar algoritmos híbridos entre Redes Complejas y Machine Learning o métodos de Estadística Multivariante con el objetivo de encontrar patrones de fraude fiscal y automatizar los procesos de detección y predicción de los mismos”, ha explicado Eloy Vicente a Economía 3 poco antes del evento.

-¿Cómo se aterriza todo ese trabajo para que lo entendamos?

– Partimos de dos hipótesis, la primera es que los defraudadores se parecen entre sí y se distinguen de los honrados, lo cual nos lleva a implementar algoritmos de aprendizaje automático, Machine Learning, para encontrar esas similitudes a partir de los datos. Nos basamos en un conjunto de datos de más de 30.000 variables vinculadas a los campos de los diferentes modelos de la declaración de los impuestos. De este modo los algoritmos que utilizamos, por ejemplo, nos permiten reconocer los perfiles de empresas que emiten facturas falsas, agrupándolas y clasificándolas.

Y en segundo lugar, creemos que los defraudadores colaboran entre sí y aprenden unos de otros, lo cual nos lleva a implementar algoritmos de análisis de redes para encontrar las relaciones que se establecen entre ellos.

En la Agencia Tributaria tenemos constancia de más de 300 millones de relaciones que declaran los contribuyentes (transacciones comerciales, relaciones familiares, relaciones societarias entre personas físicas y empresas…), por tanto teniendo en cuenta todas estas relaciones y a partir de los patrones de fraude que hemos detectado previamente con el aprendizaje automático implementamos técnicas de análisis de redes, que nos permiten estudiar las relaciones y encontrar tramas de fraude, o lo que es lo mismo, asociaciones de defraudadores.

– ¿Cuántas tramas es capaz de encontrar la Agencia Tributaria gracias a esta solución de Sopra?

– Por ejemplo tramas de blanqueo de capitales, que es por volumen un tipo muy común, detectamos unas 200 tramas anuales en las que se mueven en conjunto unos 450 millones de euros al año.

No todo ese dinero es recaudable pero solo recaudando una pequeña cantidad está más que justificado este proyecto.

– ¿Además de unir fuerzas, los defraudadores son reincidentes?

– Sí, normalmente son prácticas que venían efectuándose ya otros ejercicios.

– ¿Podría ponernos un ejemplo de un tipo de trama sencillo?

– Un ejemplo interesante y real que hemos detectado es un bucle de relaciones comerciales que, comercialmente, no tienen ningún sentido. Por ejemplo, una empresa le compra algo a otra empresa por un valor determinado, en concreto 25.410 euros, mientras que una tercera empresa le compra a esta otra por la misma cantidad, de modo que se va formando un bucle y el dinero al final acaba en la empresa inicial.

– Visto así tiene toda la pinta de que podría tratarse de blanqueo de capitales porque es cierto que no tiene ningún sentido desde el punto de vista comercial…

– Sí, y lo curioso es que ese bucle lo forman siete empresas que pertenecen solo a dos personas físicas y casualmente son marido y mujer, con lo cual es muy probable que estén construyendo este tipo de entramados para un fin fraudulento.

– ¿Por tanto, el perfil del defraudador es muy amplio, en este caso no es muy sofisticado, un matrimonio?

– Sí, en este tipo de tramas podemos encontrar cualquier perfil. En este proyecto sobre todo trabajamos analizando impuestos que se derivan de empresas más que de personas físicas, pero es cierto que cuando cruzamos los datos de las empresas, de su actividad y de las personas físicas que hay detrás detectamos que al final de la cadena puede estar cualquiera, no necesariamente un millonario.

– No obstante, seguro que han caído tramas famosas de las que nos hemos hecho eco la prensa…

– Sí, obviamente no puedo hacer referencia a ello pero sí que podríamos hablar de empresarios “grandes”, no necesariamente españoles, que han cometido blanqueo de capitales y que hemos sido capaces de detectarlos a partir del análisis de redes.

– ¿Y cómo se procede?

– Nosotros detectamos las semillas, afinamos el tiro, pero luego el inspector es el que va a estudiar esas semillas que nosotros le damos para determinar si realmente se ha cometido un tipo de fraude o no, y llevarlo a un juez.

– ¿Y de los casos detectados cuántos realmente se investigan o se llevan ante el juez?

– El problema es que no hay capacidad por parte de la inspección para poder manejar los casos en un plazo adecuado. Estamos saturando de resultados al cuerpo de inspección. De esas 200 tramas anuales, tenemos feed-back sobre unas pocas decenas que se han podido investigar a tiempo y han confirmado que realmente estaban cometiendo fraude y están ya judicializadas.

– Veo que faltan muchas manos por la parte de la inspección entonces…

– Efectivamente.

– ¿A quién compete la inspección concretamente?

– A los inspectores de la Oficina Nacional de Investigación del Fraude (ONIF), un departamento de inspección de la Agencia Tributaria y si se deriva a la propia Unidad Central Operativa (UCO) de la Guardia Civil.

– ¿Tenéis algún proyecto más de este tipo para detectar otros fraudes?

– También estamos desarrollando uno basado asimismo en análisis de redes, para detectar personas físicas, grandes contribuyentes, que cometen alzamiento de bienes.

Por otra parte, las consecuencias éticas de irrupción de la Inteligencia Artificial, la Ciberseguridad, el papel de la mujer en el sector TIC, y la importancia de la filosofía Ágile en la cultura organizativa han sido otras de las temáticas que se han puesto sobre la mesa en este congreso de desarrollo de software, que ha congregado a alrededor de 320 asistentes de empresas referentes con sede en la Comunitat Valenciana en la Ciudad Politécnica de la Innovación.

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