Uso de IA del IRS Puede Cerrar la Brecha Fiscal

El 10/12/23, el IRS anunció nuevas proyecciones de la brecha fiscal para los años fiscales 2020 y 2021, que muestran que la brecha fiscal bruta proyectada aumentó a $688 billones en el año fiscal 2021, un aumento de más de $192 billones con respecto a las estimaciones anteriores para los años fiscales 2014-2016 y un aumento de $138 billones con respecto a las proyecciones revisadas para los años fiscales 2017-2019. La Oficina de Responsabilidad Gubernamental (“GAO” o “U.S. Government Accountability Office”)  de los EE. UU. afirma que el uso de IA del IRS puede proporcionar herramientas adicionales para ayudar al IRS a comprender y estimar mejor la brecha fiscal según el reporte fechado 6/6/24.

La brecha fiscal bruta cubre tres áreas clave:

• No presentación de declaraciones, lo que significa impuestos no pagados a tiempo por quienes no presentan sus declaraciones a tiempo: $77 billones en el año fiscal 2021, arriba de los $41 billones en los años fiscales 2017 a 2019, un aumento del 88%.
• Subdeclaración, que refleja impuestos subestimados en declaraciones presentadas a tiempo: $542 billones en el año fiscal 2021, arriba de los $445 mil millones en los años fiscales 2017 a 2019, un aumento del 21%.
• Pago insuficiente, o impuestos que se declararon a tiempo, pero no se pagaron a tiempo: $68 billones en el año fiscal 2021, arriba de los $64 billones en los años fiscales 2017 a 2019, un aumento del 6%.

El uso de IA del IRS está ayudando a cerrar la brecha fiscal

El Reporte de GAO afirma que, además de que la IA ayuda a identificar a los contribuyentes que tienen más probabilidades de omitir o no pagar los impuestos que deben, el uso de IA del IRS se utiliza actualmente en los siguientes extractos del Reporte:

• Auditorías anuales. Cada año, el IRS selecciona un grupo de contribuyentes para auditar como parte de su investigación sobre las tendencias de cumplimiento tributario. Los modelos de IA ya se están utilizando para ayudar a seleccionar una muestra representativa de las declaraciones de los contribuyentes para auditar. La IA también se está utilizando para identificar las declaraciones que tienen más probabilidades de tener errores y de adeudar impuestos adicionales. Después de estas auditorías, el IRS crea una estimación de la brecha fiscal. Esto es importante para ayudar al IRS a comprender mejor las situaciones en las que los contribuyentes no cumplen con las leyes fiscales.
• Créditos reembolsables. El IRS utiliza tanto procesos manuales como IA para ayudar a seleccionar a los contribuyentes que reclaman créditos reembolsables, como el Crédito Tributario por Ingreso del Trabajo, para su auditoría. El IRS planea utilizar un nuevo modelo de IA para ayudarlo a identificar a los contribuyentes para auditoría que tienen más probabilidades de adeudar impuestos adicionales.
• Auditorías de sociedades. Cada vez más empresas se organizan en sociedades, lo que les permite pasar ingresos y pérdidas a sus socios en lugar de pagar impuestos como corporaciones. La cantidad de sociedades grandes ha aumentado en los últimos años (en un 600 % entre 2002 y 2019). Este cambio ha hecho que sea más difícil para el IRS identificar los ingresos imponibles y atrapar a los posibles evasores fiscales.
• El IRS audita pocas declaraciones de impuestos de sociedades grandes porque son complejas. El IRS utiliza actualmente dos modelos de IA para ayudar a priorizar las declaraciones de sociedades para su auditoría. Los modelos están pensados ​​para ayudar a seleccionar las declaraciones de sociedades grandes de mayor riesgo para su auditorí

Aunque el 85% de los impuestos se pagan de forma voluntaria y puntual, el 8/9/23 el IRS anunció nuevos esfuerzos de cumplimiento que centrarán un mayor escrutinio en los contribuyentes de altos ingresos, sociedades, corporaciones y promotores que abusan de las normas fiscales en los libros mediante el uso de la Inteligencia Artificial y tecnología mejorada para identificar esquemas sofisticados para evadir impuestos.

• Las nuevas medidas de cumplimiento del IRS están orientadas a que los equipos de cumplimiento del IRS detecten mejor la evasión fiscal, identifiquen amenazas emergentes de cumplimiento, mejoren las herramientas de selección de casos y reduzcan la brecha fiscal. Las medidas del IRS incluyen:
• Priorización de casos de altos ingresos en el campo de contribuyentes de alto patrimonio y alto saldo adeudado.
• Ampliación del piloto centrado en las asociaciones más grandes que aprovechan la Inteligencia Artificial.
• Mayor enfoque en cuestiones de asociación a través de cartas de cumplimiento.
• Esfuerzos de cumplimiento para abordar los acuerdos abusivos de seguros micro cautivos y los abusos de servidumbres de conservación sindicadas.
• Trabajo ampliado sobre activos digitales.
• Más escrutinio de las violaciones del FBAR.
• Dirigirse a los intermediarios laborales y asegurar una retención adecuada del impuesto sobre la nómina.
• Proteger a los contribuyentes y las empresas de estafas y esquemas agresivos y asegurar la imparcialidad de las auditorías.
• Mejora de la equidad en las auditorías.
• Protección contra el robo de identidad.
• Trabajar con empresas y grupos de socios a través de una variedad de esfuerzos de educación y extensión.
• Fortalecer las protecciones de ciberseguridad y los sistemas de tecnología de la información.

El uso de IA del IRS ayudará al IRS a estimar el incumplimiento no detectado e información sobre sus causas fundamentales

Seleccionar declaraciones de impuestos que representen una muestra representativa de industrias, incluidos fondos de cobertura, sociedades de inversión inmobiliaria, sociedades que cotizan en bolsa, grandes bufetes de abogados, personas con un alto patrimonio neto y otras industrias es una realidad con el uso de IA del IRS.

¿Es usted un contribuyente fuera de cumplimiento?

¿Quién es su profesional de impuestos? ©