Читать книгу Inteligencia artificial y administración tributaria: eficiencia administrativa y defensa de los derechos de los contribuyentes - Fernando Serrano Antón - Страница 8

La actividad de una Administración Tributaria tiene dos componentes. Por una parte, la de facilitar el cumplimiento de las obligaciones tributarias mediante actividades de asistencia y de información y, por otra, la lucha contra el fraude fiscal.

En cuanto a las actividades de información y asistencia, su objetivo es el de hacer una discriminación positiva al obligado tributario que quiere cumplir con sus obligaciones.

Tras haber realizado diversas sesiones de co-ideación con ciudadanos y empresas que se relacionan con distintos servicios de la Administración Pública, se ha llegado a la conclusión de que existen tres demandas principales en estos momentos.

La primera, consiste en ofrecer el canal de interacción que mejor se ajuste a sus necesidades. El segundo, tiene que ver con la personalización de los servicios y el tercero, es la de aliviar la “carga” de tener que leer la información que la Administración Pública en sus diferentes canales, mediante la capacidad de diálogo con una persona o con un asistente virtual (chatbot).

Se describe a continuación como se podría aplicar la inteligencia artificial para la construcción de chatbots, también conocidos como asistentes virtuales.

Un asistente virtual permite entender (U) la expresión, que utiliza un usuario para preguntar una cuestión o, también, para realizar un trámite. Asimismo, permite requerir, vía conversación, las precisiones, que sean necesarias para responder a la pregunta u ofrecer el servicio solicitado. El conocimiento, en el que se basa una asistente virtual, para comprender lo que se solicita, consta de una serie de intenciones (cuestiones o servicios) y una serie de expresiones para cada intención.

La introducción de estas expresiones es el entrenamiento del asistente virtual. Obviamente, si un usuario utiliza alguna de estas expresiones, el asistente virtual podrá deducir qué cuestión o servicio está solicitando. Pero, además, es capaz de entender otras expresiones, que se “parezcan” a las expresiones entrenadas. Este proceso de ampliación de la capacidad de comprensión se llama “expansión”.

La figura siguiente sirve para explicar este concepto. Supóngase que es una asistente virtual que responda preguntas de IVA. Se muestran tres intenciones con colores diferentes: ¿la operación lleva IVA?, ¿Quién está obligado al IVA?, ¿Qué tipo de IVA hay que aplicar?

Cada intención se ha entrenado con cuatro expresiones. Supóngase, ahora, que la expresión utilizada no es ninguna de ellas. Por ejemplo: ¿Qué IVA lleva una obra?

El asistente virtual realiza un análisis de afinidad con cada intención e identifica que la expresión utilizada tiene un nivel de afinidad del 85% con la tercera intención, del 12% con la primera y del 5% con la segunda. A partir de este análisis el asistente decide que la más apropiada es la tercera.

Para contestar a esta pregunta, es necesario disponer de más información. ¿Qué tipo de obra es: Construcción, Rehabilitación, Reparación o Urbanización?, primero, y luego ¿Sobre qué se hace la obra: Vivienda, Local…? Para ello el asistente va preguntando y se crea un diálogo y, finalmente, se da una respuesta final.

Otro caso de uso, que puede tener interés, es el relativo a la aplicación de las capacidades de NLU a las solicitudes, escritos y comunicaciones que se presentan por el Registro de Entrada. A partir de la Ley 11/2007 y con el reforzamiento dado por la Ley 39/2015, el expediente administrativo, asociado a todo procedimiento, está formado por un conjunto de documentos electrónicos. Ello obliga a digitalizar los documentos que se presentan por Registro. Aplicando las capacidades de NLU a estos documentos digitalizados, se puede extraer información de los mismos, ayudando a realizar su calificación, para poder asignárselos a la unidad administrativa competente para su tramitación. Ello contribuye a agilizar la tramitación del asunto planteado por el obligado tributario proporcionando un mejor servicio.

Las capacidades de la IA en este caso pueden extenderse incluso a identificar los tipos de documentos que integran una colección documental mediante un algoritmo entrenado para ello y aplicar luego otros algoritmos especialmente entrenados para cada tipo de documentos que extraen los dato buscados.

Así por ejemplo cuando se presenta por Registro un recurso de reposición se aportan distintos tipos de documentos:

• Escrito de interposición del recurso.

• Copia de la resolución administrativa donde se recoge el acto administrativo.

• Documentos justificativos de las alegaciones como escrituras públicas, facturas…

El primer algoritmo identificaría los diferentes tipos de documentos aportados, y el segundo tipo de algoritmos extraería los datos buscados de cada tipo de documento.

Cada uno de estos algoritmos habría de ser entrenado con documentos de cada tipo, identificando para el primer algoritmo de qué tipo de documento se trata, y para los segundos, en cada uno de los tipos de documentos, los datos a extraer.