Tax rules on wealth imbalance and the investigation of money laundering in Peru / Las reglas tributarias sobre desbalances patrimoniales y la investigación del lavado de activos: el caso peruano / Regras tributárias sobre desproporções patrimoniais e investigação de lavagem de dinheiro: o caso peruano

This study aims to evaluate the feasibility of using the tax methodology for determining unjustified increases in assets in money laundering cases heard in the courts. It also seeks to identify the errors made by the Tax Authority with the purpose of ascertaining whether these errors could hinder the successful application of the methodology in investigations of money laundering cases. In order to achieve these objectives, a mixed research methodology was conducted that included the analysis of rulings issued during the years 2020 and 2021 by the Peruvian Tax Court and sentences issued by the judiciary. This was complemented by semi-structured interviews with experts from the public sector, academia and accounting with relevant experience on the subject. The study found that there are some practical issues in the application of the methodology that can be overcome and that do not represent an insurmountable constraint. The study also found that the tax methodology allows for a more effective clarification of asset imbalances, and concludes that, once implementation errors have been overcome, the tax methodology can be feasibly employed to the benefit of money laundering investigations.

Esta investigación tiene como objetivos evaluar la factibilidad de utilizar la metodología tributaria de determinación de incrementos patrimoniales no justificados en la investigación de desbalances patrimoniales de casos de lavado de dinero ventilados en la vía jurisdiccional e identificar los errores que ha cometido la Administración Tributaria, a fin de establecer si estos representan problemas que pudieran dificultar la aplicación de la metodología a la investigación de casos de lavado de dinero. Con el propósito de lograr estos objetivos se condujo una investigación mixta que incluyó el análisis de las resoluciones emitidas durante los años 2020 y 2021 por el Tribunal Fiscal y sentencias emitidas por el poder judicial. Esto se complementó con entrevistas semiestructuradas a expertos del sector público, la academia y peritos contables con experiencia relevante sobre el tema. La investigación encontró que existen algunos empirismos aplicativos que pueden ser superados y que no representan ninguna restricción que no pueda ser gestionada. Se halló también que la metodología tributaria permite esclarecer de manera más efectiva los desbalances patrimoniales. La investigación concluye que, superados los errores de ejecución, es factible utilizar con ventaja la metodología tributaria en las investigaciones de lavado de dinero.

O objetivo desta pesquisa é avaliar a viabilidade do uso da metodología tributária para determinar aumentos injustificados de patrimônio na investigação de desproporções patrimoniais em casos de lavagem de dinheiro julgados nos tribunais e identificar os erros cometidos pela Administração Tributária, a fim de estabelecer se estes representam problemas que poderiam dificultar a aplicação da metodologia na investigação de casos de lavagem de dinheiro. Para atingir esses objetivos, foi realizada uma pesquisa mista que incluiu a análise de decisões emitidas durante 2020 e 2021 pelo Tribunal Tributário e sentenças emitidas pelo judiciário. Isso foi complementado por entrevistas semiestruturadas com especialistas do setor público, acadêmicos e especialistas em contabilidade com experiência relevante no assunto. A pesquisa constatou que existem alguns empirismos de aplicação que podem ser superados e que não representam nenhuma restrição que não possa ser gerenciada. Também foi constatado que a metodología tributária permite um esclarecimento mais eficaz das desproporções patrimoniais. Na pesquisa, conclui-se que, uma vez superados os erros de implementação, é viável utilizar a metodologia tributária com vantagem nas investigações de lavagem de dinheiro.

Identificação de evasão fiscal utilizando dados abertos e inteligência artificial / Identificación de la evasión fiscal mediante datos abiertos e inteligencia artificial / Tax evasion identification using open data and artificial intelligence

Resumo A evasão fiscal é a consequência da prática da sonegação. Apenas no Brasil, estima-se que ela corresponda a 8% do PIB. Com isso, os governos necessitam de sistemas inteligentes para apoiar os auditores fiscais na identificação de sonegadores. Tais sistemas dependem de dados sensíveis dos contribuintes para o reconhecimento dos padrões, que são protegidos por lei. Com isso, o presente trabalho apresenta uma solução inteligente, capaz de identificar os perfis de potenciais sonegadores com o uso apenas de dados abertos, públicos, disponibilizados pela Receita Federal e pelo Conselho Administrativo Tributário do Estado de Goiás, entre outros cadastros públicos. Foram gerados três modelos que utilizaram os recursos Random Forest, Redes Neurais e Grafos. Em validação depois de melhorias finas, foi possível obter acurácia superior a 98% na predição do perfil inadimplente. Por fim, criou-se uma solução de software visual para uso e validação pelos auditores fiscais do estado de Goiás.

Resumen La evasión fiscal es la consecuencia de la práctica de la defraudación tributaria. En Brasil, se estima que corresponde al 8% del PIB. Por lo tanto, los gobiernos necesitan y utilizan sistemas inteligentes para ayudar a los agentes de hacienda a identificar a los defraudadores fiscales. Dichos sistemas se basan en datos confidenciales de los contribuyentes para el reconocimiento de patrones, que están protegidos por ley. Este trabajo presenta una solución inteligente, capaz de identificar perfiles de potenciales defraudadores fiscales, utilizando únicamente datos públicos abiertos, puestos a disposición por la Hacienda Federal y por el Consejo Administrativo Tributario del Estado de Goiás, entre otros registros públicos. Se generaron tres modelos utilizando random forest y neural networks. En la validación después de finas mejoras, fue posible obtener una precisión superior al 98% en la predicción del perfil moroso. Finalmente, se creó una solución de software visual para uso y validación por parte de los auditores fiscales del estado de Goiás.

Abstract Tax evasion is the practice of the non-payment of taxes. In Brazil alone, it is estimated as 8% of GDP. Thus, governments must use intelligent systems to support tax auditors to identify tax evaders. Such systems seek to recognize patterns and rely on sensitive taxpayer data that is protected by law and difficult to access. This research presents a smart solution, capable of identifying the profile of potential tax evaders, using only open and public data, made available by the Brazilian internal revenue service, the administrative council of tax appeals of the State of Goiás, and other public sources. Three models were generated using Random Forest, Neural Networks, and Graphs. The validation after fine improvements offered an accuracy greater than 98% in predicting tax evading companies. Finally, a web-based solution was created to be used and validated by tax auditors of the State of Goiás.