PRÓLOGO
PRIMERA PARTE
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU DISEÑO EN APLICACIÓN DEL SISTEMA TRIBUTARIO
CAPÍTULO I. IMPLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS ALGORITMOS EN EL SECTOR PÚBLICO Y SUS PARTICULARIDADES EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof. Dr. Antonio David BERNING PRIETO
1. INTRODUCCIÓN
2. CONCEPTO DE ALGORITMO
3. LAS RESOLUCIONES AUTOMATIZADAS EN EL SISTEMA JURÍDICO TRIBUTARIO
4. DE LA PUBLICIDAD DEL ALGORITMO
5. LA NECESIDAD DE ESTABLECER UN RÉGIMEN JURÍDICO ADECUADO PARA LOS ALGORITMOS
6. LOS DATOS COMO FUENTE DE RETROALIMENTACIÓN DE LOS ALGORITMOS Y SU INCIDENCIA EN LA MOTIVACIÓN DE LOS ACTOS ADMINISTRATIVOS DE NATURALEZA TRIBUTARIA
7. CONCLUSIONES
8. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO II. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA POR PARTE DE LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA. «COMPLIANCE BY DESIGN» COMO ÚNICA ESTRATEGIA POSIBLE, Prof. Alonso HURTADO BUENO
1. ANTECEDENTES
2. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA POR PARTE DE LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA
3. USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR PARTE DE LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS DE OTROS ESTADOS
4. IMPLICACIONES JURÍDICAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA. DEFINICIÓN DE UNA ESTRATEGIA «COMPLIANCE BY DESIGN» EN EL PROCESO DE IMPLANTACIÓN
5. GARANTÍAS DE «COMPLIANCE BY DESIGN» DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. AUDITORÍAS Y SISTEMAS DE CERTIFICACIÓN EXTERNAS
CAPÍTULO III. HACIA EL DISEÑO DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GARANTISTA EN EL CONTEXTO TRIBUTARIO, Prof.ª Dra. Elizabeth GIL GARCÍA
1. INTRODUCCIÓN
2. UNA APROXIMACIÓN A LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO
3. DE LOS ERRORES DE REPRESENTACIÓN Y MEDICIÓN EN EL TRAINING DATA A RESULTADOS SESGADOS E INEXACTOS
4. EL TRATAMIENTO DE LOS DATOS DE CARÁCTER PERSONAL DURANTE LA FASE DE ENTRENAMIENTO DEL SISTEMA DE IA
5. CONCLUSIONES
6. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO IV. LA GOBERNANZA DE DATOS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA A RAÍZ DE LA PROPUESTA DE REGLAMENTO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, Prof. Yeray VILLEGAS ALMAGRO
1. INTRODUCCIÓN
2. EL NUEVO SISTEMA DE RELACIONES JURÍDICO-TRIBUTARIAS
3. ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS INTELIGENTES
4. LA GOBERNANZA Y GESTIÓN DE DATOS: RETOS Y DESAFÍOS DE LOS ORDENAMIENTOS JURÍDICOS
5. PROPUESTAS DE LEGE FERENDA
6. CONCLUSIONES
7. BIBLIOGRAFÍA
SEGUNDA PARTE
LOS USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESAFÍOS ANTE LA GESTIÓN TECNOLÓGICA
CAPÍTULO V. LA MODERNIZACIÓN DE LA AGENCIA TRIBUTARIA Y LA ASISTENCIA VIRTUAL AL CONTRIBUYENTE COMO MEDIDAS DE PREVENCIÓN CONTRA EL FRAUDE FISCAL, Prof.ª Dra. María del Carmen CÁMARA BARROSO
1. INTRODUCCIÓN
2. LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE PREVENCIÓN DEL FRAUDE FISCAL BASADA EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
3. LA UTILIZACIÓN DE HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DE «BIG DATA» E «INTELIGENCIA ARTIFICIAL» POR LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS EN LA PREVENCIÓN DEL FRAUDE FISCAL: EL CASO ESPAÑOL
4. CONSIDERACIONES FINALES
CAPÍTULO VI. DECISIONES AUTOMATIZADAS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof.ª Dra. Begoña PÉREZ BERNABEU
1. CONSIDERACIONES PRELIMINARES
2. AUTOMATED DECISION SYSTEMS VS. DECISION SUPPORT SYSTEMS: ¿PUEDEN LAS DECISIONES TOTALMENTE AUTOMATIZADAS CONSIDERARSE ACTOS ADMINISTRATIVOS?
3. EL MARCO NORMATIVO REGULADOR DE LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS EN ESPAÑA
4. REFLEXIONES FINALES Y PROPUESTAS DE MEJORA
CAPÍTULO VII. EL EMPLEO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL DETERMINISMO DECISIONAL, Prof. Dr. José Ángel GÓMEZ REQUENA
1. INTRODUCCIÓN
2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA: EL ESTÍMULO DEL CUMPLIMIENTO TRIBUTARIO
3. LAS ACTUACIONES AUTOMATIZADAS EN MATERIA TRIBUTARIA: UN EJERCICIO DE INFORMÁTICA DECISIONAL
4. EL OBLIGADO TRIBUTARIO FRENTE AL DETERMINISMO DECISIONAL DE LOS ALGORITMOS EN EL PLANO TRIBUTARIO
5. CONCLUSIONES
6. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO VIII. LA CAPTACIÓN AUTOMATIZADA DE INFORMACIÓN EN INTERNET PARA LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE FISCAL Y LOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS CONTRIBUYENTES, Prof. Dr. Andrés GARCÍA MARTÍNEZ
1. INTRODUCCIÓN
2. LA EXPERIENCIA DE LA AEAT EN EL USO DE BIG DATA E IA PARA LA CAPTACIÓN DE INFORMACIÓN EN FUENTES ABIERTAS
3. LOS DERECHOS Y GARANTÍAS DE LOS CONTRIBUYENTES FRENTE A ESTA NUEVA FORMA DE CAPTACIÓN AUTOMATIZADA DE INFORMACIÓN DE FUENTES ABIERTAS EN INTERNET: EN ESPECIAL LA PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES DEL CONTRIBUYENTE
CAPÍTULO IX. RELEVANCIA DE LA INTELIGIBILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL UTILIZADA EN LOS PROCEDIMIENTOS TRIBUTARIOS, Prof.ª Dra. Irune SUBERBIOLA GARBIZU
1. CONTEXTUALIZACIÓN
2. SOBRE EL FUNDAMENTO DE LA MOTIVACIÓN EN LAS RESOLUCIONES ADMINISTRATIVAS Y SU REFLEJO EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO
3. LA INTELIGIBILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ÁMBITO TRIBUTARIO
4. EFECTOS DE LA UTILIZACIÓN DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ININTELIGIBLE
5. CONCLUSIONES
CAPÍTULO X. LA TEORÍA DE LAS GARANTÍAS ADECUADAS EN MATERIA DE PROTECCIÓN DE DATOS Y SUS IMPLICACIONE RESPECTO DE LA TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS EN LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA, Prof. Dr. Bernardo D. OLIVARES OLIVARES
1. INTRODUCCIÓN
2. LA TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS
3. CONCLUSIONES
4. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO XI. RESPUESTAS A LOS RIESGOS DE LOS SISTEMAS DE IA EN EL MARCO JURÍDICO DE PROTECCIÓN DE DATOS DE LA UE, D.ª Genoveva GIL GARCÍA
1. INTRODUCCIÓN
2. SISTEMAS DE IA, MACHINE LEARNING Y RIESGOS DE LAS HERRAMIENTAS ALGORÍTMICAS DE EVALUACIÓN DE RIESGOS
3. MARCO NORMATIVO DE PROTECCIÓN DE DATOS DE LA UE: INSTRUMENTOS PARA ABORDAR LOS RIESGOS DE LAS HERRAMIENTAS ALGORÍTMICAS DE EVALUACIÓN RIESGOS
4. CONCLUSIONES
5. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO XII. LÍMITES JURÍDICOS A LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA ELECTRÓNICA, Prof.ª Dra. Mercedes NAVARRO EGEA
1. INTRODUCCIÓN
2. HACIA UNA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA DIGITAL PARA EL CIUDADANO
3. DERECHO DE LAS PERSONAS FÍSICAS A ELEGIR EL MEDIO DE COMUNICACIÓN
4. TRANSPARENCIA, ALGORITMOS Y DATOS
5. DERECHO A UNA BUENA ADMINISTRACIÓN DIGITAL
6. A MODO DE CONCLUSIÓN
7. BIBLIOGRAFÍA
TERCERA PARTE
AVANCES JURISPRUDENCIALES Y REGULACIÓN SOBRE EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR LA ADMINISTRACIÓN TRIBUTARIA EN OTROS PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA
CAPÍTULO XIII. EVOLUCIÓN DE LA JURISPRUDENCIA Y LA NORMATIVA SOBRE EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR PARTE DE LAS ADMINISTRACIONES TRIBUTARIAS DE ALEMANIA, Prof. Dr. Robert RISSE y Oleksandr NESTEROV-SURMENKO, LL.M.
1. INTRODUCCIÓN
2. CLASIFICACIÓN FUNCIONAL DE LOS ALGORITMOS DE IA UTILIZADOS POR LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS EN LA UE
3. APLICACIÓN DE ALGORITMOS DE IA Y MÉTODOS MATEMÁTICO-ESTADÍSTICOS POR PARTE DE LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS ALEMANAS
4. NORMATIVA LEGAL DE LOS ALGORITMOS DE IA EN ALEMANIA
5. DESAFÍOS RELATIVOS AL ESTADO ACTUAL DE LA NORMATIVA SOBRE LA UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS DE IA POR PARTE DE LAS AUTORIDADES TRIBUTARIAS ALEMANAS
6. CONCLUSIONES
CAPÍTULO XIV. LA PERSPECTIVA ITALIANA, Prof.ª Dra. ALESSIA TOMO
1. CONSIDERACIONES INICIALES
2. EL MARCO DE LA FISCALIDAD ITALIANA Y EL IMPACTO «PERTURBADOR» DEL MUNDO DIGITAL
3. MÁS DATOS Y LA IRRUPCIÓN DE LA NUEVA REALIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, TAMBIÉN EN ÁMBITO TRIBUTARIO: OPORTUNIDADES Y RIESGOS
4. LA CREACIÓN DE LA «ANAGRAFE DEI RAPPORTI FINANZIARI»
5. LA NECESIDAD DE LUCHAR CONTRA LA EVASIÓN FISCAL DE FORMA EFICAZ Y EFICIENTE: LA UTILIZACIÓN DEL MACHINE LEARNING
6. LA VERSIÓN DEFINITIVA DEL DECRETO MINISTERIAL: LA CREACIÓN DEL ALGORITMO «VERA» Y LOS RIESGOS PENDIENTES
7. ¿CONSIDERACIONES CONCLUSIVAS O CUESTIONES ABIERTAS?
8. BIBLIOGRAFÍA
CAPÍTULO XV. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DE LA LUCHA CONTRA EL FRAUDE FISCAL EN FRANCIA, Prof.ª Dra. Marta MORENO CORTE
1. INTRODUCCIÓN
2. EL PROYECTO CFVR
3. EL PROYECTO PILAT
4. EL ART. 154 DE LA LEY DE FINANZAS PARA EL 2020
5. EL PROYECTO «FONCIER INNOVANT»
6. CONCLUSIONES
7. BIBLIOGRAFÍA
CONSIDERACIONES FINALES
Director
Dr. Bernardo D. Olivares Olivares
Profesor Contratado Doctor. Universidad Complutense de Madrid
Autores
Prof. Dr. Antonio David Berning Prieto
Universidad Pablo Olavide
Prof. Alonso Hurtado Bueno
Socio ÉCIJA. Abogado
Prof.ª Dra. Elisabeth Gil García
Universidad de Alicante
Prof.ª Dra. Carmen Cámara Barroso
UDIMA
Prof. Yeray Villegas Almagro
Universidad de Málaga
Prof. Dr. José Ángel Gómez Requena
Universidad de Castilla y La Mancha
Prof.ª Dra. Begoña Pérez Bernabeu
Universidad de Alicante
Prof. Dr. Andrés García Martínez
Universidad Autónoma de Madrid
Prof.ª Dra. Irune Suberbiola Garbizu
Universidad del País Vasco
Prof.ª Dra. Mercedes Navarro Egea
Universidad de Murcia
Prof. Dr. Bernardo D. Olivares Olivares
Universidad Complutense de Madrid
Dña. Genoveva Gil García
Comisión Europea. Oficina de Protección de Datos
Prof. Dr. Robert Risse
Vienna University of Economics and Business
Prof. Dr. Peter Fettke
Saarland University
Prof.ª Dra. Alessia Tomo
Universidad de Nápoles
Prof.ª Dra. Marta Moreno Corte
Universidad Complutense de Madrid
