Evaluar la exactitud y exhaustividad de la información declarada por los contribuyentes es una función esencial de las administraciones tributarias. En este capítulo se analiza más en profundidad la labor de las administraciones tributarias en este ámbito, incluyendo las acciones que llevan a cabo para comprender y gestionar los riesgos de cumplimiento, así como las medidas destinadas a prevenir el incumplimiento. Por último, se analiza el desempeño de las administraciones tributarias a la hora de abordar los casos de incumplimiento.
Administración tributaria 2025
Información comparativa sobre los países de la OCDE y otras economías avanzadas y emergentes
Resumen
La función de inspección, verificación e investigación evalúa la exactitud y exhaustividad de la información declarada por los contribuyentes. Esta función emplea, en promedio, a cerca del 30 % del personal de las administraciones tributarias, cuya tarea principal consiste en verificar que se han cumplido las obligaciones tributarias. Aunque a menudo esta labor se realiza a través de las funciones de inspección, cada vez es más frecuente el uso de controles electrónicos automatizados, validaciones y cruces de información de los contribuyentes. La adopción y visibilidad de estas y otras actuaciones dirigidas a garantizar el cumplimiento son fundamentales para respaldar el cumplimiento voluntario, entre otras razones por su influencia en la percepción de equidad del sistema tributario, así como por el efecto disuasorio que generan. Por ello, este capítulo examina:
la forma en que las administraciones tributarias gestionan los riesgos de cumplimiento, incluidos los distintos enfoques adoptados para prevenir el incumplimiento; y
la ejecución de las actuaciones dirigidas a garantizar el cumplimiento realizadas por las administraciones tributarias, analizando los controles de cumplimiento electrónicos, las inspecciones y las investigaciones de delitos fiscales.
El proceso de gestión de los riesgos de cumplimiento, descrito en la nota de orientación Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance (OECD, 2004[1]) de 2004 de la OCDE, se ha mantenido en gran medida sin cambios a lo largo de los años. Sus principales etapas, ilustradas en el Gráfico 6.1., siguen constituyendo un modelo de referencia para la gestión de los riesgos de cumplimiento. Desde entonces, diversos informes de la OCDE han analizado distintos aspectos de este marco, proporcionando orientaciones y ejemplos de buenas prácticas. Asimismo, el informe de 2017 The Changing Tax Compliance Environment and the Role of Audit (OECD, 2017[2]) examinó una serie de cambios graduales en las administraciones tributarias que, en conjunto, estaban transformando el entorno del cumplimiento tributario y permitiendo enfoques de cumplimiento más focalizados y gestionados.
Fuente: OECD (2004), Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-issues/tax-administration/compliance-risk-management-managing-and-improving-tax-compliance.pdf (consultado el 1 de octubre de 2025).
Esta sección examina cómo las administraciones tributarias están organizando sus procesos en este ámbito, analizando los enfoques que utilizan para comprender y gestionar los riesgos de cumplimiento, así como algunas de las medidas adoptadas para prevenir el incumplimiento.
Comprensión y gestión de los riesgos de cumplimiento tributario
Comprender los riesgos de cumplimiento tributario es fundamental para las administraciones tributarias, ya que les permite identificar los ámbitos en los que es más probable que se produzcan incumplimientos, ya sea por error, negligencia o actuación deliberada. Mediante el análisis y la gestión de estos riesgos, las administraciones pueden asignar los recursos de manera más eficaz, adaptar sus estrategias de control y diseñar programas orientados a mejorar el cumplimiento voluntario. Como se señala en la edición de 2024 de esta serie, alrededor del 85 % de las administraciones indican contar con una estrategia formal de gestión de los riesgos de cumplimiento, y casi todas ellas disponen de enfoques específicos para identificar, evaluar y priorizar los principales riesgos de cumplimiento. (OECD, 2024[3])
Mayor disponibilidad de datos
El fuerte incremento en la cantidad de datos disponibles para las administraciones tributarias con fines de control del cumplimiento está contribuyendo a mejorar la comprensión de las áreas de riesgo y a promover el cumplimiento tributario. A medida que cada vez más datos se almacenan en formato electrónico, y que la transferencia, el almacenamiento y la integración de datos se han vuelto más sencillos gracias a la aplicación de nuevas técnicas y procesos, las administraciones tributarias recurren cada vez con mayor frecuencia a diversas fuentes de información, tales como:
Datos procedentes de dispositivos: Los datos pueden recopilarse a partir de dispositivos que registran transacciones, como cajas registradoras en línea y ordenadores de a bordo para taxis y camiones, así como registros de paso en barreras y básculas de pesaje. Como se ilustra en la Tabla 6.1., algo más de la mitad de las administraciones reciben datos de dispositivos fiscales electrónicos o cajas registradoras, y en dos tercios de esos casos la información se transmite automáticamente. Un número reducido de administraciones también recibe datos de otros dispositivos, como taxímetros.
Datos procedentes de bancos, comerciantes o intermediarios de pago y proveedores de servicios: Este tipo de información permite verificar directamente los ingresos o activos declarados por el contribuyente. Algunas jurisdicciones reciben periódicamente los detalles o totales de las transacciones de contribuyentes.
Datos procedentes de proveedores: La recopilación de datos de proveedores, ya sea directamente o a través del contribuyente, permite obtener una visión más completa de las actividades y los ingresos del contribuyente. Así lo evidencia el creciente uso de los sistemas de facturación electrónica (véase la Tabla 6.1.) que, como se comenta en el Capítulo 4, permite a algunas administraciones tributarias precumplimentar las declaraciones de impuestos.
Datos procedentes de clientes: Esto resulta más sencillo cuando el número de clientes es limitado y conocido, pero cada vez se utilizan más mecanismos para aprovechar los datos de los clientes, por ejemplo en la verificación de los ingresos en efectivo.
Datos desestructurados relativos al contribuyente: Tanto en Internet como en las redes sociales pueden encontrarse rastros electrónicos relacionados con actividades y transacciones comerciales.
Datos procedentes de otros organismos públicos: Los datos que poseen otros organismos públicos, por ejemplo para fines de licencias, regulación o seguridad social, pueden ser relevantes para verificar las declaraciones tributarias o para realizar evaluaciones de riesgo.
Datos procedentes de socios internacionales: Los intercambios internacionales de datos en el marco de los International Standards for Automatic Exchange of Information in Tax Matters (OECD, 2023[4]) y del Country-by-Country Reporting (OECD, 2015[5]) están incrementando considerablemente la cantidad de datos disponibles sobre las actividades internacionales y proporcionando información útil para los procesos de inspección y selección de casos, así como, en algunos casos, para la precumplimentación de las declaraciones tributarias.
Porcentaje de administraciones
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas A.105 Enfoques de cumplimiento: Facturación electrónica, y A.106 Enfoques de cumplimiento: Dispositivos que registran transacciones, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
México: Digitalización de los procedimientos de comercio exterior
Uno de los principios rectores del Plan Maestro del Servicio de Administración Tributaria (SAT) es la digitalización de los trámites de comercio exterior, con el objetivo de simplificar los procedimientos y facilitar a los contribuyentes su presentación mediante diversas herramientas tecnológicas.
Esta transición digital ha permitido al SAT facilitar y simplificar los procedimientos. Además, ahorra tiempo a los contribuyentes, ya que ya no tienen que desplazarse a las oficinas del SAT para realizar los trámites de forma presencial, y garantiza el cumplimiento de las obligaciones fiscales y aduaneras, puesto que la presentación digital asegura que se realicen en el formato correcto. Además, permite al SAT tener un mayor control de la información generada en estos trámites, ya que se almacena digitalmente, lo que facilita su acceso cuando se realizan análisis en el marco de actuaciones de inspección. Por último, también beneficia al medio ambiente al reducir el uso de papel.
Reino Unido: Documentos comerciales electrónicos
La Agencia Tributaria y Aduanera del Reino Unido (HMRC, por sus siglas en inglés) ha realizado avances significativos en la digitalización de los procesos comerciales, lo cual resulta especialmente útil dado que una proporción importante de los datos contenidos en los documentos comerciales electrónicos es necesaria para los procesos tributarios. Esto también facilita el comercio para las empresas del Reino Unido, especialmente para las pequeñas y medianas empresas, lo que a su vez contribuye al crecimiento económico.
Asimismo, permite a la HMRC acceder a estos datos y utilizarlos con mayor rapidez para sus necesidades operativas. Esto no solo mejorará los procesos de gestión del riesgo y de cumplimiento, sino que también reducirá la carga administrativa para las empresas. Por ejemplo, una factura comercial en forma de Electronic Transferable Record (ETR) permitiría respaldar la información relativa al IVA. Este enfoque podría aplicarse también a la facturación electrónica. La innovación podría demostrar la viabilidad de tratar una factura electrónica del mismo modo que un ETR y aplicar así los principios de un «sistema fiable», con posibles aplicaciones en la declaración del IVA.
Con este objetivo, la HMRC está identificando las dificultades actuales tanto para usuarios internos como externos, con el fin de analizar el potencial de los documentos comerciales electrónicos para mejorar el diseño y la gestión de los procesos tributarios y comerciales, tanto para las empresas como para la administración pública. A tal efecto, se están llevando a cabo estudios con usuarios, tanto con empresas como con funcionarios de la administración tributaria.
Fuentes: México (2025) y Reino Unido (2025).
A medida que las administraciones tributarias gestionan volúmenes cada vez mayores de datos, la implantación de mecanismos para protegerlos y gestionarlos se ha generalizado hasta convertirse en una función crítica. Estos mecanismos respaldan procesos más amplios de gobernanza de los datos y, a su vez, contribuyen a mantener la confianza de los contribuyentes en el sistema, además de facilitar el cumplimiento de las obligaciones legales (véase la Tabla 6.2.). El Recuadro 6.2 destaca algunos ejemplos en este ámbito. Por otra parte, a medida que los sistemas de datos están cada vez más interconectados, la ciberseguridad va cobrando mayor importancia. La edición de 2023 de esta publicación incluía algunos ejemplos de administraciones tributarias en este ámbito; véase el Recuadro 10.5. de Tax Administration 2023. (OECD, 2023[6])
Porcentaje de administraciones que cuentan con el proceso correspondiente
Fuente: OCDE (2025), Tax Administration Digitalisation and Digital Transformation Initiatives, Tabla 4.1., https://doi.org/10.1787/c076d776-en.
Australia: Marco de ética de datos para el conjunto de la administración pública
El Marco de ética de datos para el conjunto de la administración pública proporciona orientaciones para que el Servicio Público Australiano amplíe de forma segura y adecuada el uso de datos y analítica mediante enfoques innovadores, al tiempo que refuerza la confianza de los ciudadanos en que sus datos se utilizan de manera ética. El marco también identifica los próximos pasos para ampliar los usos actuales de los datos a medida que surgen y se adoptan nuevas tecnologías, lo que resulta especialmente relevante para la Oficina Tributaria Australiana (ATO, por sus siglas en inglés) en su proceso continuo de transformación digital basada en datos.
El marco incluye:
principios de ética de datos;
orientaciones sobre cómo aplicar dichos principios para identificar riesgos;
funciones y responsabilidades;
ejemplos prácticos que ilustran en qué situaciones puede aplicarse el marco.
Para más información sobre el marco, véase: https://www.finance.gov.au/government/public-data/public-data-policy/data-ethics-framework (consultado el 1 de octubre de 2025).
Noruega: Un futuro basado en los datos
La Administración Tributaria de Noruega (NTA, por sus siglas en inglés) es una organización orientada al uso de datos y, en los últimos años, ha reforzado su eficacia mediante iniciativas de gestión de contribuyentes basadas en datos. No obstante, hasta ahora estas iniciativas se han aplicado a una escala relativamente reducida. Por ello, con el fin de mejorar aún más su eficiencia, la NTA está tratando de ampliar el uso de sus soluciones basadas en datos.
Para lograrlo, ha creado una plataforma de datos y analítica basada en la nube, que incorpora capacidades de analítica, ciencia de datos y aprendizaje automático, así como paneles de control y herramientas de elaboración de informes. Actualmente, la plataforma se utiliza para una amplia gama de proyectos de analítica y elaboración de informes, que abarcan ámbitos como las criptomonedas, la calidad de los datos y la detección de fraude. La NTA también utiliza la plataforma para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático, y está explorando soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, con resultados prometedores, especialmente en el ámbito de la atención al contribuyente y en la mejora del tratamiento de documentos no estructurados.
La adopción de medidas eficaces de gobernanza de los datos es fundamental para ampliar el uso de estas soluciones basadas en datos. Entre ellas se incluyen la creación de nuevas funciones, la implantación de mecanismos de seguridad y de procesos jurídicos, así como la garantía de la calidad de los datos. La NTA pone a disposición información analítica a través de productos de datos, es decir, conjuntos de datos fácilmente accesibles que abarcan desde información de los contribuyentes hasta datos de carácter más administrativo. Hasta la fecha se han desarrollado cerca de 200 productos de datos, y está previsto que se creen muchos más. Conscientes de la magnitud de este cambio impulsado por los datos, también se ha puesto en marcha una iniciativa de alfabetización en datos en toda la organización, destinada a acompañar al personal en este proceso de cambio y mejorar la comprensión del uso de los datos.
España: Metodología para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial
La Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT) ha establecido una metodología específica para apoyar el desarrollo de sus proyectos de inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar su calidad y asegurar una adecuada gestión de estos. Esta metodología se ha diseñado específicamente para proyectos de IA y abarca todas las fases de su ciclo de vida.
A diferencia de los enfoques centrados en el desarrollo de software, no pone el foco en los aspectos técnicos de la programación, sino en los distintos elementos que deben analizarse en cualquier proyecto de IA, como las fuentes de datos, los posibles sesgos o el reentrenamiento periódico de los modelos.
La metodología define una serie de etapas y tareas, y establece los roles y actores que intervienen en cada una de ellas. De este modo, la mayoría de los departamentos de la AEAT —entre ellos los de tecnologías de la información, las áreas operativas, seguridad y servicios jurídicos— pueden aportar sus conocimientos y perspectivas al proyecto de IA. Asimismo, se examinan todos los aspectos relevantes del proyecto, como la calidad de los datos, la posible existencia de sesgos, la transparencia del modelo y su integración con los sistemas de información de la organización.
Si el proyecto no obtiene la aprobación de todas las partes por incumplir los estándares éticos, jurídicos o de calidad establecidos por la AEAT, no puede continuar. La aplicación de esta metodología a cada proyecto permite asegurar su adecuada supervisión y generar la documentación necesaria para dejar constancia de todo el proceso. Además, la metodología se revisa periódicamente para adaptarse a los cambios tecnológicos y jurídicos que puedan surgir.
Fuentes: Australia (2025), Noruega (2025) y España (2025).
Análisis de datos
En los últimos años, el uso de analítica avanzada para la gestión y la identificación de riesgos se ha vuelto cada vez más común.
En la Tabla 6.3. se muestra que el 87% de las administraciones tributarias afirman utilizar big data en su labor, y que la mayoría de ellas lo emplean para mejorar sus actuaciones en materia de cumplimiento. El big data también se utiliza para hacer previsiones y para una variedad de otros fines, como puede observarse en la Tabla 6.3. correspondiente y en el ejemplo del Recuadro 6.3.
De las 58 administraciones tributarias estudiadas en este informe, casi todas declaran utilizar herramientas de ciencia de datos o analítica, mientras que las restantes se encuentran en proceso de preparar el uso de estas herramientas en el futuro (véase la Tabla 6.4.).
Asimismo, la mayoría de las administraciones ya utiliza inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automático, para la evaluación de riesgos y la detección del fraude (véase la Tabla 6.3.).
Porcentaje de administraciones
Fuente: OCDE (2025), Tax Administration Digitalisation and Digital Transformation Initiatives, Tabla 4.11., https://doi.org/10.1787/c076d776-en.
Australia: panel centralizado de información
La Oficina Tributaria Australiana (ATO, por sus siglas en inglés) ha desarrollado Centrl, un panel de control que reúne en un único entorno datos procedentes de múltiples sistemas para ayudar al personal que trabaja con empresas públicas, privadas y multinacionales a gestionar los casos que tiene asignados. Desarrollado por un equipo multidisciplinar procedente de las áreas operativas y de datos, Centrl se conecta con los sistemas de gestión de casos de la ATO, el repositorio de datos de declaraciones tributarias y las herramientas de perfilado de contribuyentes.
Los funcionarios de la ATO pueden utilizar Centrl para diversas funciones, entre ellas:
Consultar una lista de sus casos a nivel de grupo de contribuyentes, con la información clave mostrada de forma inmediata.
Recibir alertas cuando entidades de un grupo de contribuyentes realizan determinadas acciones (por ejemplo, presentar una declaración tributaria) o cuando se detectan coincidencias con nuevos datos (como transacciones inmobiliarias).
Publicar notas para otros participantes en el caso, independientemente del equipo o área al que pertenezcan, para compartir información y establecer recordatorios de plazos que faciliten el seguimiento de un caso en curso.
Acceder a un canal de novedades con información sobre actualizaciones de los sistemas, cambios en los procedimientos o determinados riesgos que conviene tener en cuenta en la gestión de los casos.
Acceder directamente, a través de un panel de aplicaciones, a los sistemas de uso más frecuente, que se abren con los datos del grupo de contribuyentes o de la entidad seleccionada ya cargados.
Buscar un contribuyente por nombre, número de empresa australiano (Australian Business Number, ABN) o número de identificación fiscal.
Acceder directamente, mediante enlaces en la parte inferior del panel, a determinados sistemas corporativos, herramientas y recursos externos pertinentes.
Centrl evita que el personal tenga que supervisar manualmente múltiples sistemas para detectar eventos relevantes para sus casos. Además, facilita la colaboración con otros funcionarios y permite recibir información específica relacionada con su trabajo. Esto les permite dedicar más tiempo a la interpretación y aplicación de la normativa tributaria.
China (República Popular): Uso de datos tributarios al servicio de la gestión pública
La Administración Tributaria Estatal de la República Popular China (STA, por sus siglas en inglés) utiliza de forma intensiva los datos tributarios para profundizar en sus análisis fiscales y económicos, que posteriormente pueden compartirse con el conjunto de la administración pública. Esta iniciativa tiene como objetivo establecer una plataforma que contribuya a la modernización del sistema tributario y a una gobernanza más eficaz.
En el plano macro, la STA ha utilizado datos procedentes de la contabilidad de facturación electrónica para elaborar un modelo que refleja tendencias macroeconómicas en función de variables como el tiempo, el tipo de impuesto, el sector económico o la región. Esto proporciona una base sólida para la formulación de políticas macroeconómicas por parte del gobierno central.
En el plano intermedio, se ha establecido un sistema comparativo de análisis fiscal que permite realizar automáticamente comparaciones entre distintas regiones, ciudades y provincias, tanto a nivel nacional como internacional. Este sistema ayuda a identificar regiones y grupos con contribuciones tributarias significativas y permite a los gobiernos locales comprender mejor el desarrollo económico de sus territorios.
En el plano micro, la agregación en tiempo real de los datos empresariales por contribuyente permite obtener una visión completa de las operaciones empresariales, los pagos de impuestos, las facturas emitidas, los riesgos asociados y los estados financieros de las empresas. Este enfoque proporciona información valiosa sobre los patrones, tendencias y riesgos subyacentes de la actividad económica.
En los últimos años, la STA ha elaborado más de diez mil informes analíticos al año, que sirven de apoyo a la toma de decisiones macroeconómicas, al análisis del funcionamiento de la economía y a la evaluación de la situación empresarial.
Fuentes: Australia (2025) y China (República Popular) (2025).
Porcentaje de administraciones que usan esta tecnología
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas A.108 Tecnologías innovadoras: Implementación y uso - Blockchain, inteligencia artificial y computación en la nube, y A.109 Tecnologías innovadoras: Implementación y uso - Ciencia de datos, automatización robótica de procesos y API, https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180897 (consultado el 1 de octubre de 2025).
Este uso cada vez más sofisticado de la analítica en conjuntos de datos cada vez más amplios está dando paso a un perfeccionamiento de la gestión de riesgos, así como al desarrollo de una amplia gama de actuaciones dirigidas a garantizar el cumplimiento, incluso mediante procesos automatizados. El Recuadro 6.4. presenta diversos ejemplos del uso de técnicas avanzadas de análisis de datos por parte de las administraciones tributarias.
Por otra parte, el informe de la OCDE Advanced Analytics for Tax Administration: Putting data to work (OECD, 2016[7]) aporta pautas de orientación práctica sobre el modo en que las administraciones tributarias pueden utilizar la analítica para respaldar el cumplimiento y la prestación de servicios.
A medida que el uso de la analítica se ha convertido en una parte habitual e integrada del funcionamiento de las administraciones tributarias en todo el mundo, tanto en países desarrollados como en países en desarrollo, el Foro sobre Administración Tributaria (FTA) de la OCDE ha desarrollado el Modelo de madurez analítica (OECD, 2022[8]) para ayudar a las administraciones tributarias a autoevaluar su nivel actual de madurez en el uso de la analítica y en el desarrollo de sus capacidades analíticas. Este modelo proporciona información sobre su situación actual al identificar tanto áreas de debilidad como fortalezas.
Australia: Análisis de datos no estructurados
La Oficina Tributaria Australiana (ATO, por sus siglas en inglés) está desarrollando diversas herramientas para facilitar un uso y un análisis más rápidos y fiables de los grandes volúmenes de datos que recopila en formatos no estructurados. Entre ellas se incluyen modelos de inteligencia artificial, automatización robótica de procesos y funcionalidades de búsqueda.
Un ejemplo es una nueva herramienta utilizada en el programa Justified Trust, destinado a verificar el cumplimiento tributario de las 1 000 principales empresas públicas y multinacionales con una actividad económica significativa relacionada con Australia. Tras completar la comprobación del cumplimiento, se elabora un informe detallado que recoge las conclusiones de la ATO y sus recomendaciones para cada uno de los ámbitos analizados. Hasta ahora, el carácter no estructurado de la información limitaba la capacidad de la ATO para extraer información útil de los cientos de informes generados por el programa. La nueva capacidad analítica permite, sin embargo, extraer información de estos informes mediante inteligencia artificial, que identifica los elementos relevantes e indexa el contenido. La herramienta dispone de una interfaz que permite filtrar y realizar búsquedas en el conjunto de informes.
Esto permite a los equipos responsables de los casos identificar con mayor facilidad contribuyentes con problemáticas similares y realizar con mayor eficiencia futuras comprobaciones, al tiempo que se mantiene la coherencia en el tratamiento del conjunto de contribuyentes analizados. Asimismo, esta herramienta ha mejorado la capacidad de elaboración de informes de la ATO, al disponer de análisis con mayor nivel de detalle y desagregación. A su vez, esto facilita que la ATO proporcione orientaciones más claras a los contribuyentes a través de su informe anual Findings Report. Las áreas de análisis de riesgos también pueden identificar con mayor facilidad tendencias y nuevas áreas de riesgo, gracias a una mejor visibilidad de los resultados de las comprobaciones.
Australia: Plataforma en la nube de analítica avanzada
La ATO ha implantado la Advanced Analytics Platform Cloud (AAP Cloud) que proporciona un entorno seguro para que científicos de datos e ingenieros desarrollen modelos de aprendizaje automático. La infraestructura de la AAP Cloud está alojada en una nube privada y permite acceder de forma segura a los datos almacenados en los sistemas de la ATO.
Para su desarrollo se han utilizado servicios de código abierto, lo que permite reducir costos y ofrece flexibilidad para adaptarse a la aparición de nuevas tecnologías o a cambios en los requisitos. La computación en la nube permite además ampliar de forma dinámica la capacidad de procesamiento cuando es necesario, lo que supone una ventaja frente a otras alternativas, como la infraestructura local.
Los modelos de aprendizaje automático que operan en la AAP Cloud se utilizan para identificar posibles incumplimientos. Además, la capacidad de desarrollar y desplegar inteligencia artificial a gran escala ha contribuido a mejorar la gestión de riesgos, especialmente en el ámbito del fraude, donde los comportamientos de riesgo han evolucionado con rapidez. Estos modelos también permiten una interacción más personalizada con los contribuyentes y sus representantes en tiempo real, lo que contribuye a mejorar el servicio que la ATO presta a los contribuyentes.
China (República Popular): Integración de la información geográfica en la gestión tributaria
En 2024, la Administración Tributaria Estatal de la República Popular China (STA, por sus siglas en inglés) puso en marcha el Taxation-Geographic Information System (T-GIS), un sistema que integra la tecnología de información geográfica en la gestión tributaria. Este sistema mejora la experiencia de los contribuyentes al presentar sus declaraciones y facilita una gestión más eficiente de los riesgos fiscales y la toma de decisiones por parte de los funcionarios tributarios.
En primer lugar, T-GIS transforma el proceso de presentación de declaraciones mediante herramientas de visualización. Para ello, se ha creado una base de datos con 38,5 millones de ubicaciones y numerosas direcciones de contribuyentes, integradas en la plataforma en línea E-Tax. Gracias a ello, los contribuyentes pueden visualizar automáticamente información sobre sus bienes inmuebles, las tasas impositivas aplicables e incluso medir la superficie de los terrenos. El resultado ha sido una mejora significativa de la eficiencia y la precisión de las declaraciones tributarias.
En segundo lugar, mediante la geocodificación de las direcciones registradas de los contribuyentes y la cartografía de las propiedades sujetas a tributación en materia de vivienda y terrenos, T-GIS permite a los funcionarios tributarios identificar a distancia riesgos de cumplimiento utilizando IA y técnicas de comparación de modelos. La inteligencia artificial puede identificar automáticamente terrenos sujetos a tributación en distintas formas y permite un seguimiento inteligente de las fuentes tributarias a partir de imágenes remotas. Al mismo tiempo, la comparación de modelos superpone y contrasta en el mapa distintos tipos de información tributaria para detectar posibles riesgos de evasión o elusión fiscal.
En tercer lugar, T-GIS proporciona a los funcionarios herramientas de análisis multidimensional que abarcan nueve categorías impositivas y permiten analizar la información desde una perspectiva que va de lo macro a lo micro. De este modo, pueden realizar análisis macro sobre la recaudación tributaria, las fuentes de ingresos fiscales y el comportamiento económico de determinados impuestos, así como análisis más detallados mediante imágenes satelitales y la localización precisa de las fuentes tributarias.
Italia: Innovaciones para combatir el fraude en el impuesto sobre el valor agregado
La Administración Tributaria italiana (IRA, por sus siglas en inglés) ha puesto en marcha diversas iniciativas innovadoras para combatir el fraude en el IVA.
Desde 2024, la IRA trabaja en un proyecto que tiene como objetivo identificar y analizar situaciones de evasión intensiva del IVA mediante técnicas avanzadas de análisis de datos. El modelo clasifica a los contribuyentes en distintos grupos según su nivel de riesgo. Esto permite a la IRA prever posibles casos de evasión del IVA entre contribuyentes de alto riesgo y prevenir pérdidas de recaudación.
Además, se ha desarrollado una nueva herramienta, TaxnetVA, que integra diversas fuentes de datos y permite visualizar las relaciones existentes entre distintas entidades económicas. Esta herramienta facilita la identificación de cadenas de operaciones sospechosas, características de los fraudes intracomunitarios del IVA. La información se presenta mediante gráficos fáciles de interpretar. Las entidades económicas se representan como puntos (denominados «nodos»), y las relaciones entre ellas se muestran en forma de «aristas». Cada nodo incluye un conjunto de atributos, como la actividad económica, el volumen de negocio o la forma jurídica. De manera similar, cada arista incorpora información como el importe de la operación y del IVA, el porcentaje de participación accionarial o el papel desempeñado en la estructura empresarial. Los nodos y las aristas se representan con distintos colores y tamaños según sus características específicas (por ejemplo, si la empresa está activa o ha cesado su actividad, o si se trata de una sociedad personalista o de una sociedad mercantil), lo que permite identificar con claridad el nivel de riesgo asociado a cada entidad.
Japón: Uso de inteligencia artificial y análisis de datos para mejorar la recaudación tributaria
La Agencia Tributaria Nacional de Japón (NTA, por sus siglas en inglés) está trabajando para mejorar la recaudación tributaria mediante el uso de IA para analizar una amplia gama de datos y determinar la forma más adecuada de actuar ante contribuyentes que no cumplen sus obligaciones, teniendo en cuenta sus circunstancias.
En concreto, mediante herramientas de analítica empresarial y lenguajes de programación, la NTA ha desarrollado un modelo capaz de predecir el método más eficaz para contactar con cada contribuyente incumplidor. Este modelo permite determinar si resulta más efectivo realizar llamadas telefónicas, efectuar visitas presenciales o enviar comunicaciones escritas, basándose en distintos tipos de información, como los registros de contactos anteriores, los datos de las declaraciones tributarias o el tipo de actividad del contribuyente, con el objetivo de mejorar la eficacia de la recaudación.
Además, la NTA ha desarrollado un modelo de predicción de respuesta que analiza información sobre contribuyentes que no cumplen sus obligaciones, incluidos sus registros de contacto anteriores, para identificar los días de la semana y las franjas horarias en las que es más probable que respondan a las llamadas telefónicas. Como resultado, la tasa de respuesta aumentó en 8,6 puntos porcentuales en comparación con los casos en los que no se utilizó IA durante el período comprendido entre julio de 2023 y junio de 2024.
Tailandia: Mejora de la clasificación de ingresos y facturas
La administración tributaria de Tailandia ha incorporado técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar y agilizar la clasificación de los ingresos sujetos a tributación y de los datos de facturación electrónica.
Anteriormente, el tratamiento manual de los formularios de retención en la fuente y de las facturas requería mucho tiempo y era propenso a errores, debido a la variedad y al nivel de detalle de las descripciones proporcionadas por los contribuyentes. La aplicación de NLP ha permitido aumentar en un 60 % la precisión en la clasificación de los ingresos recogidos en los datos de retenciones, lo que mejora la evaluación de riesgos. El sistema también permite detectar discrepancias, como inconsistencias entre los ingresos declarados en las retenciones y los declarados a efectos del IVA. Asimismo, permite identificar contribuyentes que no han presentado su declaración anual a pesar de tener ingresos sujetos a retención.
Además, el NLP desempeña un papel fundamental en los esfuerzos por ampliar la base imponible mediante la clasificación de los datos de facturación electrónica. Al clasificar de forma eficiente las facturas entre gastos personales y gastos relacionados con actividades empresariales, el sistema facilita la identificación de empresas que no están registradas en el sistema tributario y promueve su inscripción. Esta información permite orientar actuaciones posteriores, como el envío de notificaciones a posibles entidades incumplidoras. En conjunto, la integración de estas herramientas contribuye a mejorar el cumplimiento tributario y proporciona a los funcionarios un instrumento fiable para realizar inspecciones tributarias exhaustivas y eficientes.
La metodología se basa en modelizar cada fase del proceso mediante una distribución de probabilidad adecuada. La metodología se basa en modelizar cada fase del proceso mediante una distribución de probabilidad adecuada. Estos modelos se combinan posteriormente para calcular una puntuación que refleja la rentabilidad global de la actividad inspectora en relación con cada contribuyente seleccionado.
Fuentes: Australia (2025), China (República Popular) (2025), Italia (2025), Japón (2025) y Tailandia (2025).
Programas dirigidos a segmentos específicos de contribuyentes
Otro enfoque para la gestión focalizada de riesgos consiste en crear departamentos dedicados al análisis de los asuntos fiscales de determinados segmentos de contribuyentes. Entre los segmentos de contribuyentes cuya gestión diferenciada ha resultado especialmente ventajosa para las administraciones tributarias destacan las grandes empresas y los individuos con alto patrimonio neto (IAPN). La razón para concentrar recursos administrativos en la gestión de estos grupos se basa principalmente en los siguientes aspectos:
Importancia de los riesgos de cumplimiento: debido a la naturaleza y el tipo de transacciones, las actividades offshore, así como las oportunidades y estrategias para minimizar las obligaciones fiscales. En el caso de las grandes empresas, también influyen las diferencias entre los beneficios contables y los beneficios calculados a efectos fiscales.
Complejidad de sus estructuras empresariales y fiscales: especialmente por la amplitud de sus intereses empresariales y, en el caso de los IAPN, por la interrelación entre sus asuntos privados y fiscales.
Integridad del sistema tributario: la importancia de poder ofrecer garantías a los distintos actores sobre la actuación de la administración respecto de estos contribuyentes de alto perfil.
El Servicio de Impuestos Internos (SII) ha implantado un nuevo marco de evaluación de riesgos que introduce indicadores de zonas de riesgo para supervisar grupos empresariales multinacionales, individuos con alto patrimonio neto (IAPN) e industrias estratégicas. Este sistema tiene como objetivo reforzar la transparencia y el cumplimiento tributario mediante la evaluación del comportamiento fiscal de contribuyentes que realizan operaciones internacionales o que están clasificados como individuos con alto patrimonio neto.
El marco establece tres niveles de riesgo —bajo, medio y alto—, con métricas específicas adaptadas a cada categoría:
Grupos empresariales del sector minero: La clasificación del riesgo se basa en cuatro indicadores principales: la tasa efectiva del impuesto sobre sociedades, la tasa efectiva global, la contribución tributaria total y la carga fiscal media a tres años. Cada uno de estos indicadores se evalúa utilizando rangos intercuartílicos específicos del sector.
Individuos con alto patrimonio neto (IAPN): Están sujetos a un proceso de evaluación en dos fases. En primer lugar, se clasifican en función de su patrimonio total. Posteriormente, se calcula una tasa efectiva teniendo en cuenta todas las fuentes de ingresos, con independencia de su tratamiento fiscal, con el fin de determinar su nivel de riesgo.
Sectores industriales con operaciones de precios de transferencia: En sectores como el de vehículos de motor, maquinaria, sanidad y electrónica, las zonas de riesgo se determinan analizando la relación entre el perfil funcional de la empresa, la titularidad de los activos y la asunción de riesgos en las actividades de distribución.
Este marco integral refuerza la capacidad del SII para identificar y gestionar los riesgos de cumplimiento tributario, al tiempo que proporciona a los contribuyentes una orientación más clara sobre su situación de riesgo. Mediante la aplicación de estos criterios de evaluación específicos, el SII pretende mejorar la supervisión tributaria y fomentar un mayor cumplimiento entre los contribuyentes con actividad internacional.
Fuente: Chile (2025).
Por otro lado, en el caso de los grandes contribuyentes, a pesar de su reducido número, suelen representar una parte desproporcionadamente elevada de los ingresos tributarios recaudados. Aunque las oficinas o programas de grandes contribuyentes solo gestionan el 2,7% de los contribuyentes del impuesto sobre sociedades, en promedio representan el 44 % del total de los ingresos netos recaudados, incluidas las retenciones practicadas sobre las remuneraciones de los empleados (Tabla 6.5.). Si se analizan los datos a nivel de país, se observa que en la mayoría de las jurisdicciones entre el 30 % y el 60 % del total de los ingresos netos procede de contribuyentes incluidos en los programas para grandes contribuyentes (véase Gráfico 6.2.).
Nota: La tabla muestra los porcentajes promedio correspondientes a las jurisdicciones que proporcionaron la información.
Fuentes: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas D.17 Indicadores relativos a oficinas o programas de grandes contribuyentes: Equivalentes a tiempo completo (ETC), y D.18 Indicadores relativos a oficinas o programas de grandes contribuyentes: Contribuyentes del IS, liquidaciones complementarias resultantes, e ingresos netos administrados, https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consultado el 1 de octubre de 2025).
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla D.18 Indicadores relativos a oficinas o programas de grandes contribuyentes: Contribuyentes del IS, liquidaciones complementarias resultantes, e ingresos netos administrados, https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consultado el 1 de octubre de 2025).
Si bien es frecuente que la gestión de estos grupos de contribuyentes se lleve a cabo en forma de programa, en muchas jurisdicciones estos programas también cuentan con una estructura organizativa propia, como una Oficina de Grandes Contribuyentes o un departamento dedicado exclusivamente a los IAPN. Como puede observarse en la Tabla 6.6., en el caso de las oficinas o programas de grandes contribuyentes el alcance de sus funciones varía considerablemente, desde la realización de actividades tradicionales de inspección hasta enfoques de «servicio integral», que pueden incluir también programas de cumplimiento cooperativo (véase el Capítulo 8 para profundizar en esta cuestión). No obstante, en promedio alrededor del 60 % del personal de estas oficinas o programas trabaja en funciones de inspección, investigación u otras actuaciones de comprobación (véase la Tabla 6.5.).
Porcentaje de administraciones
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas A.34 Oficinas / programas de grandes contribuyentes: Existencia e ingresos recaudados, A.35 Oficinas / programas de grandes contribuyentes: Funciones — registro, tramitación de declaraciones y pagos, y servicios, y A.36 Oficinas / programas de grandes contribuyentes: Funciones — inspección, cobro de deudas y resolución de controversias, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
Porcentaje de administraciones
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla A.40 Oficina o programa para individuos con alto patrimonio neto: Existencia e ingresos recaudados, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
Planificación de riesgos futuros
Si bien es fundamental que las administraciones tributarias comprendan los riesgos de cumplimiento actuales y preparen estrategias de respuesta adecuadas, resulta igualmente importante anticipar y prevenir los riesgos que puedan surgir en el futuro. La mayor disponibilidad de datos, junto con la mejor capacidad de las administraciones tributarias para gestionarlos y analizarlos, permite a las administraciones tributarias evaluar con mayor precisión los futuros riesgos fiscales.
La capacidad de detectar, comprender y gestionar los riesgos en un entorno que cambia rápidamente es un elemento clave para una administración tributaria eficaz y resistente. En la Tabla 6.3. se destaca el elevado número de administraciones tributarias que realizan labores de previsión, lo que les permite evaluar dónde podrían surgir nuevos riesgos de cumplimiento y desarrollar estrategias de mitigación adecuadas. Esto está dando lugar a la creación de programas avanzados de gestión de riesgos que integran esta función en toda la organización —e incluso en el conjunto de la administración pública—, en lugar de abordarla de forma aislada, como ilustra el ejemplo de Francia del Recuadro 6.6.
Francia ha puesto en marcha un nuevo proyecto denominado Signaux Faibles («señales débiles»), cuyo objetivo es facilitar la coordinación entre la Dirección General de Finanzas Públicas (DGFiP, por sus siglas en francés) y otros organismos públicos para detectar a las empresas en dificultades y prestarles apoyo lo antes posible, para adoptar medidas tendentes a evitar su quiebra.
Este proyecto digital se basa en la colaboración entre cinco organismos públicos franceses implicados en el apoyo a las empresas: la DGFiP, el Banco de Francia, la Dirección General de Empresas, la Delegación General de Empleo y la Seguridad Social. Estas entidades comparten sus datos para alimentar un algoritmo predictivo de inteligencia artificial, que cruza distintos tipos de información fiscal y de seguridad social. El objetivo del sistema es identificar empresas —generalmente pequeñas y medianas— con probabilidad de entrar en insolvencia en un plazo de dieciocho meses. Cada trimestre, el algoritmo se actualiza con los datos más recientes y genera una lista de empresas con riesgo de insolvencia.
La plataforma Signaux Faibles es accesible para aproximadamente 1 000 funcionarios autorizados de los organismos públicos participantes y permite:
Consultar la lista trimestral de empresas identificadas por el algoritmo como potencialmente en riesgo de quiebra.
Acceder a datos sobre las empresas.
Intercambiar información sobre las medidas de apoyo a empresas en dificultades, con el fin de asegurar que todos los participantes dispongan de la información pertinente, mejorar la coordinación entre los distintos actores y registrar las actuaciones realizadas.
Una vez que las empresas identificadas han sido objeto de un análisis adicional, complementado con datos y evaluaciones internas, se contacta con ellas de manera proactiva para ofrecer apoyo y proponer distintas soluciones.
Fuente: Francia (2025).
Prevención del incumplimiento
Las administraciones tributarias dependen en gran medida de la actitud responsable de los contribuyentes a la hora de declarar y pagar sus impuestos. Esto es lo que habitualmente se denomina «cumplimiento voluntario». Estas actitudes resultan especialmente importantes en aquellos sistemas en los que las administraciones tributarias dependen en gran medida de que los propios contribuyentes declaren de forma completa y correcta sus rentas y hechos imponibles, y efectúen los pagos correspondientes.
Como se señala en el Capítulo 5, el cumplimiento fiscal puede verse muy influido por factores que escapan al control de la administración tributaria. No obstante, estas pueden recurrir a diversas actuaciones basadas en servicios para fomentar el cumplimiento voluntario y prevenir el incumplimiento. Por lo general, estas actuaciones se desarrollan antes de la presentación de las declaraciones e incluyen, entre otras:
Recordar a los contribuyentes los plazos para presentar declaraciones y efectuar pagos.
Facilitar el acceso de los contribuyentes a datos de terceros ya recopilados, por ejemplo mediante sistemas de precumplimentación de declaraciones o a través del portal del contribuyente.
Realizar campañas específicas para fomentar el cumplimiento.
Ofrecer iniciativas informativas y de apoyo.
Además de estas medidas basadas en servicios, las administraciones tributarias también disponen de otros instrumentos para influir en el comportamiento de cumplimiento. Entre ellos se incluye informar a los contribuyentes sobre posibles actuaciones de control previamente definidas. Saber que cabe la posibilidad de que se produzca una intervención puede animar a los contribuyentes a prestar más atención al cumplimiento de sus obligaciones tributarias.
Análisis conductual e intervenciones conductuales
Otro enfoque para prevenir el incumplimiento pasa por recurrir al análisis conductual. El análisis conductual es un ámbito de investigación interdisciplinar que aplica principios de las ciencias del comportamiento —como la psicología, la neurociencia o la economía del comportamiento— para comprender cómo las personas perciben, procesan y reaccionan ante la información. Estos principios pueden emplearse para diseñar políticas e intervenciones prácticas basadas en el comportamiento humano. Su potencial puede resultar especialmente eficaz cuando se combina con la información obtenida del análisis de los crecientes volúmenes de datos de que disponen las administraciones tributarias, tanto internos como procedentes de fuentes externas. Un ejemplo de ello son los mensajes de aviso que se muestran durante el proceso de cumplimentación de la declaración, indicando al contribuyente posibles inconsistencias o errores en la información que está introduciendo.
Como se señala en la tabla 10.4 de la edición de 2024 de esta publicación, alrededor de la mitad de las administraciones declaran contar con especialistas en análisis conductual (OECD, 2024[3]). Asimismo, el informe Behavioural Insights for Better Tax Administration: A Brief Guide publicado en 2021 por la Behavioural Insights Community of Interest del FTA, contiene numerosos ejemplos de su aplicación práctica (OECD, 2021[9]). El Recuadro 6.7. presenta algunos ejemplos de cómo las administraciones utilizan el análisis conductual y las intervenciones conductuales para concienciar a los contribuyentes sobre sus obligaciones tributarias y fomentar el cumplimiento.
Canadá: analítica conductual de los contribuyentes
Los servicios digitales de la Agencia Tributaria de Canadá (CRA) permiten a los ciudadanos canadienses suscribirse a notificaciones por correo electrónico al crear una cuenta CRA My Account. Tras el registro, los usuarios reciben un correo electrónico de confirmación en el que se les anima a completar la configuración de su cuenta si aún no lo han hecho.
Con el fin de aumentar las inscripciones en My Account, la CRA llevó a cabo una campaña de análisis conductual en colaboración con una institución de educación superior. Este experimento, desarrollado a lo largo de cuatro semanas en junio de 2022, se dirigió a aproximadamente 900 000 participantes, que recibieron uno de nueve correos electrónicos distintos en los que se ensayaban diversas intervenciones conductuales. La iniciativa tuvo un gran éxito, ya que dio lugar a más de 90 000 nuevas altas en My Account y aportó información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios.
En marzo de 2024, la CRA puso en marcha un nuevo servicio de Validación Digital de la Identidad, que permite a los ciudadanos canadienses registrarse y acceder en tiempo real a los servicios de inicio de sesión de la CRA, eliminando así la necesidad de esperar hasta diez días hábiles para recibir por correo un código de seguridad.
A partir de este éxito, en enero de 2025 la CRA inició, en colaboración con el ámbito académico, la segunda fase del experimento. Esta fase se dirigió a personas que se habían suscrito a notificaciones por correo electrónico, pero que no habían completado su registro en My Account. Mediante el uso del nuevo servicio de validación digital de la identidad, la CRA buscaba animar a estos usuarios a completar su registro y acceder a su correspondencia en línea, con el fin de mejorar su experiencia general con los servicios de la CRA.
Türkiye: Medidas dirigidas a garantizar el cumplimiento del IVA y de los derechos de timbre
La Administración Tributaria de Türkiye envía periódicamente mensajes informativos por SMS para animar a los contribuyentes a presentar sus declaraciones de IVA y efectuar los pagos tanto de los derechos de timbre como del IVA antes de la fecha límite. Esta estrategia de comunicación, basada en análisis conductual, tiene por objetivo aumentar la concienciación de los contribuyentes y ayudarles a cumplir sus obligaciones.
Estos mensajes han demostrado ser una herramienta eficaz para mejorar los niveles de cumplimiento. Los mensajes destacan las consecuencias jurídicas, las posibles pérdidas económicas y las sanciones que pueden derivarse del incumplimiento de las obligaciones, con el fin de ayudar a los contribuyentes a tomar decisiones informadas. Además, los SMS ofrecen información práctica sobre cómo cumplir estas obligaciones, lo que facilita el proceso para los contribuyentes.
En 2024 se enviaron notificaciones por SMS a un total de 7 295 513 contribuyentes del IVA. De ellas, 1 211 782 se referían a obligaciones principales del IVA, y 6 083 731 a obligaciones relativas a los derechos de timbre. Cada mes se enviaron recordatorios por SMS a los contribuyentes que no habían efectuado el pago en los cinco días posteriores al vencimiento del plazo. Aproximadamente cinco días después del envío del SMS, se miden las tasas de recaudación o devengo en función de los pagos realizados por los contribuyentes. Los resultados muestran un incremento promedio del 13,37 % en la tasa de recaudación/devengo del IVA y del 15,30 % para los derechos de timbre, lo que demuestra los efectos positivos de este enfoque.
Fuentes: Canadá (2025) y Türkiye (2025).
Programas de calificación de contribuyentes
En los últimos años, un número creciente de administraciones tributarias ha informado de la implantación de programas de calificación de contribuyentes, concebidos para fomentar el cumplimiento mediante el refuerzo del sentido de responsabilidad en el pago de los impuestos y la puesta a disposición de indicadores que permiten a los contribuyentes evaluar su grado de cumplimiento de las obligaciones tributarias. Para incentivar aún más el cumplimiento, en algunos casos estos programas se complementan con sistemas de incentivos dirigidos a los contribuyentes que mantienen un alto nivel de cumplimiento. En el Recuadro 6.8. se presenta una actualización de uno de estos programas implantado en Letonia.
En la edición 2024 de esta publicación (OECD, 2024[3]), el Servicio de Recaudación del Estado (SRS, por sus siglas en inglés) presentó su sistema de calificación de contribuyentes para empresas, que permite a estas seguir su desempeño en materia de cumplimiento y mejorarlo. Cada empresa puede consultar su calificación y la explicación de cómo se determina en su perfil del Sistema Electrónico de Declaraciones.
Este sistema se encuentra en constante desarrollo y sigue incorporando mejoras. En la actualidad, cualquier persona interesada puede consultar la evaluación global de la calificación tributaria de una empresa en la base de datos pública del SRS. La información más detallada sobre los indicadores utilizados para determinar la calificación solo está disponible para cada empresa en su perfil del Sistema Electrónico de Declaraciones y no es pública. Estos indicadores permiten a las empresas identificar en qué ámbitos pueden mejorar su calificación y cómo hacerlo. No obstante, las empresas pueden compartir esta información detallada con socios comerciales y organismos públicos, lo que contribuye a reforzar la confianza en el sistema tributario. El SRS ofrece ventajas en la relación con la administración a las empresas con calificaciones más altas, mientras que se aplican determinadas restricciones a aquellas con calificaciones más bajas.
Para reforzar la transparencia, el sitio web del SRS también publica una descripción detallada del sistema de calificación de contribuyentes y de los criterios utilizados para su evaluación. El sistema de calificación de contribuyentes continúa evolucionando e incorpora mejoras periódicas en los criterios de evaluación y en el algoritmo de cálculo.
Fuente: Letonia (2025).
En lo que respecta a la prevención del incumplimiento, es importante señalar que muchos de los otros capítulos también incluyen información sobre la labor que realizan las administraciones tributarias para influir positivamente en el cumplimiento tributario, por ejemplo mediante regímenes de precumplimentación (Capítulo 4), servicios a los contribuyentes (Capítulo 5) o mecanismos para prevenir controversias (Capítulo 8). No obstante, es importante tener en cuenta que esto solo ofrece una visión parcial de la labor que realizan las administraciones tributarias para garantizar el cumplimiento.
Las administraciones tributarias determinan si un contribuyente incumple sus obligaciones mediante una combinación de métodos y herramientas. Para ello pueden servirse de programas de cotejo de datos; análisis de datos y el uso de algoritmos, por ejemplo, como parte de los modelos de riesgo de cumplimiento; el intercambio de información entre organismos públicos y jurisdicciones; y las revisiones de riesgos, en las que los funcionarios pueden examinar registros públicos y redes sociales.
Sobre la base de estos métodos y herramientas, una administración tributaria puede solicitar información adicional u ofrecer al contribuyente la posibilidad de realizar una declaración voluntaria. Cuando se considere necesario, se iniciará una actuación dirigida a garantizar el cumplimiento con el fin de determinar si los contribuyentes han declarado correctamente sus impuestos.
Controles de cumplimiento electrónicos
La creciente disponibilidad de datos, junto con la introducción de modelos analíticos avanzados y de inteligencia artificial, está permitiendo a las administraciones tributarias identificar con mayor precisión declaraciones, solicitudes o transacciones que pueden requerir una comprobación adicional o presentar indicios de fraude. Además, muchos de estos modelos pueden operar en tiempo real, lo que permite a las administraciones realizar controles automatizados sobre todas las declaraciones o sobre determinados tipos de transacciones.
El uso de estos controles automatizados, así como de enfoques basados en reglas para abordar riesgos específicos —por ejemplo, denegar automáticamente una solicitud, enviar una comunicación o cotejar una transacción— ofrece a las administraciones formas más eficaces y eficientes de llevar a cabo estas tareas. Como se indica en la Tabla 6.8., más del 90 % de las administraciones utilizan controles de cumplimiento electrónicos como parte del proceso de presentación de declaraciones:
Alrededor de dos tercios los aplican durante la cumplimentación de la declaración o en el momento de su presentación, por ejemplo mediante avisos o indicaciones en tiempo real que señalan que falta información o que las deducciones son excesivas.
Más del 85 % realizan controles electrónicos tras la presentación de la declaración.
Porcentaje de administraciones que aplican el enfoque correspondiente
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla A.86 Actividad de verificación / inspección: Controles de cumplimiento electrónicos, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
Inspecciones
En promedio, la tasa de inspecciones con ajuste se ha mantenido relativamente estable, en torno al 60 %, durante el período 2018-2023 (véase la Tabla 6.9.). No obstante, como se muestra en el Gráfico 6.3., existen diferencias significativas entre las administraciones tributarias analizadas en este informe.
Nota: La tabla muestra la tasa media de inspecciones con ajuste y las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones (excluidos los controles de cumplimiento electrónicos) para aquellas jurisdicciones que proporcionaron información para los años 2018 a 2023. El número de jurisdicciones con datos disponibles se indica entre paréntesis.
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla D.46 Indicadores de inspección: tasa de inspecciones con ajuste y liquidaciones complementarias, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla D.46 Indicadores de inspección: tasa de inspecciones con ajuste y liquidaciones complementarias, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
No es posible realizar una comparación directa de la tasa de inspecciones con ajuste para el período de diez años comprendido entre 2014 y 2023, ya que los datos de ISORA de 2014 distinguían entre diferentes tipos de actuación inspectora, y la tasa de inspecciones con ajuste para el número total de inspecciones finalizadas solo está disponible para un número reducido de jurisdicciones. No obstante, al observar la tasa de inspecciones con ajuste por tipo de actuación inspectora, que se muestra en la Tabla 6.10., parece que las cifras de 2014 son muy similares a la tasa global de inspecciones con ajuste comunicada en la Tabla 6.9. para el período 2018-2023.
Fuente: OCDE (2017), Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies, Tabla A.16, https://doi.org/10.1787/tax_admin-2017-en.
La importancia de las inspecciones puede apreciarse al analizar las liquidaciones complementarias resultantes de las inspecciones. Entre 2018 y 2023, las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones representaron entre el 3 % y el 4,2 % de la recaudación tributaria total. No obstante, aunque este porcentaje se mantuvo relativamente estable entre 2018 y 2021, descendió de forma apreciable en 2022 y 2023 (véase la Tabla 6.9.). Si se examinan los datos a nivel de jurisdicción, se observa que existen diferencias significativas entre las 54 administraciones que proporcionaron datos (véase el Gráfico 6.4.).
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla D.46 Indicadores de inspección: tasa de inspecciones con ajuste y liquidaciones complementarias, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
El Gráfico 6.5.muestra la distribución de la relación entre las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones y la recaudación tributaria en las distintas jurisdicciones para los principales tipos de impuestos. Los recuadros representan el segundo y el tercer cuartil (es decir, el 50 % central de las jurisdicciones), mientras que la línea central indica el valor de la mediana. De este análisis se desprende lo siguiente:
La dispersión de los valores es mayor en el caso del IS, con una mediana de alrededor del 4 %;
En el caso del IRPF y del IVA, los valores son muy similares para el 50 % central de las jurisdicciones: entre el 0,3 % y el 2,8 % en el IRPF, y entre el 0,6 % y el 2,7 % en el IVA.
Los valores más bajos corresponden a las retenciones a cuenta sobre los salarios, con valores entre el 0,05 % y el 0,8 % para el 50 % central de las jurisdicciones.
Existen algunos valores atípicos significativos, y conviene señalar que en el caso del IS el gráfico no muestra dos valores atípicos superiores al 20 %.
En muchas jurisdicciones, las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones realizadas por OGC/PGC representan una proporción significativa del total de liquidaciones complementarias derivadas de inspecciones (véase el Gráfico 6.6.). Por término medio, las OGC/PGC contribuyen aproximadamente a una tercera parte del total de liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones (véase la Tabla 6.5.).
Nota: En lo que respecta al IS, el gráfico no muestra los valores atípicos superiores al 20 %, aunque esos datos se utilizaron en los cálculos subyacentes.
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas D.47 Indicadores de inspección: liquidaciones complementarias por tipo de impuesto - IS e IRPF, y D.48 Indicadores de inspección: liquidaciones complementarias por tipo de impuesto - retenciones a cuenta sobre los salarios e IVA, https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180903 (consultado el 1 de octubre de 2025).
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla D.18 Indicadores relativos a oficinas o programas de grandes contribuyentes: Contribuyentes del IS, liquidaciones complementarias resultantes, e ingresos netos administrados, https://data.rafit.org/regular.aspx?key=74180900 (consultado el 1 de octubre de 2025).
Los datos de la ISORA permiten analizar la evolución de las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones por tipo de impuesto durante el período de diez años comprendido entre 2014 y 2023. Como puede observarse en la Tabla 6.11., los valores promedio disminuyeron de forma significativa en el IRPF, el IS y el IVA, lo que podría indicar la eficacia de los programas de cumplimiento aplicados en fases tempranas y una mejora en el comportamiento de cumplimiento de los contribuyentes. Esta evolución podría reflejar, entre otros factores, la mejora de los servicios y de los programas de educación tributaria, así como un posible efecto disuasorio asociado al creciente volumen de datos del que disponen las administraciones tributarias.
Nota: La tabla muestra el promedio de las liquidaciones complementarias resultantes de inspecciones como porcentaje de la recaudación tributaria en las jurisdicciones que proporcionaron información para los años 2014 y 2023. El número de jurisdicciones con datos disponibles se indica entre paréntesis.
Fuentes: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tablas D.47 Indicadores de inspección: Liquidaciones complementarias por tipo de impuesto - IS e IRPF, y D.48 Indicadores de inspección: Liquidaciones complementarias por tipo de impuesto - Retenciones a cuenta sobre los salarios e IVA, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025), y cálculos basados en OCDE (2017), Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies, Tablas A.17, A.28, A.29, A.161 y A.162, https://doi.org/10.1787/tax_admin-2017-en.
Investigación de delitos fiscales
Como se señala en el Capítulo 2, cerca de dos tercios de las administraciones tributarias incluidas en esta publicación participan en la realización de investigaciones de delitos fiscales. La encuesta ISORA solicitó a estas administraciones información sobre el número de casos remitidos para su enjuiciamiento penal.
En la Tabla 6.12. se muestra el número total de casos remitidos para su enjuiciamiento penal durante el ejercicio fiscal en las 30 administraciones responsables de llevar a cabo investigaciones de delitos fiscales que proporcionaron datos para el período 2018-2023. La reducción anual del número total de casos remitidos para su enjuiciamiento penal observada entre 2018 y 2022 se interrumpió en 2023, cuando el número total de casos aumentó un 15 % respecto a 2022. No obstante, el valor registrado en 2023 sigue situándose muy por debajo de los niveles observados entre 2018 y 2021.
Nota: Solo incluye los datos de las administraciones que tienen competencias en la investigación de delitos fiscales y han podido facilitar la información para los años 2018 a 2022.
Fuente: BAsD, CIAT, OIAT, FMI, OCDE, Encuesta Internacional sobre Administración Tributaria, Tabla A.88 Investigaciones de delitos fiscales: Número de casos, http://isoradata.org (consultado el 1 de octubre de 2025).
Esto también se refleja en los datos a nivel de jurisdicción, que muestran que el 60 % de las administraciones responsables de realizar investigaciones de delitos fiscales informó de un aumento en el número de casos remitidos para su enjuiciamiento penal entre 2022 y 2023 (véase la Tabla A.88).
Si se considera el período de diez años comprendido entre 2014 y 2023, los datos correspondientes a 23 jurisdicciones muestran que en casi tres cuartas partes de las administraciones el número de casos remitidos para su enjuiciamiento penal disminuyó. (Cálculo basado en la Tabla A.135 de la edición de 2017 (OECD, 2017[10]) y en la Tabla A.88 de la base de datos ISORA.)
Bibliografía
[3] OECD (2024), Tax Administration 2024: Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/2d5fba9c-en.
[4] OECD (2023), International Standards for Automatic Exchange of Information in Tax Matters: Crypto-Asset Reporting Framework and 2023 update to the Common Reporting Standard, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/896d79d1-en.
[6] OECD (2023), Tax Administration 2023: Comparative Information on OECD and other Advanced and Emerging Economies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/900b6382-en.
[8] OECD (2022), Analytics Maturity Model, OECD, Paris, https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/comparative-analysis-of-tax-administrations/tax-maturity-models.html (accessed on 1 October 2025).
[9] OECD (2021), Behavioural Insights for Better Tax Administration: A Brief Guide, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/582c283e-en.
[10] OECD (2017), Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/tax_admin-2017-en.
[2] OECD (2017), The Changing Tax Compliance Environment and the Role of Audit, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264282186-en.
[7] OECD (2016), Advanced Analytics for Better Tax Administration: Putting Data to Work, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264256453-en.
[5] OECD (2015), Transfer Pricing Documentation and Country-by-Country Reporting, Action 13 - 2015 Final Report, OECD/G20 Base Erosion and Profit Shifting Project, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264241480-en.
[1] OECD (2004), Compliance Risk Management: Managing and Improving Tax Compliance, OECD, Paris, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-issues/tax-administration/compliance-risk-management-managing-and-improving-tax-compliance.pdf (accessed on 1 October 2025).