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Buena práctica Importada

eDIS de la FURS — Los modelos de aprendizaje automático de Eslovenia para la detección del fraude del IVA

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La FURS opera dos modelos de ML en eDIS — uno señala devoluciones de IVA irregulares desde 2019, otro puntúa toda declaración de IVA por riesgo de fraude desde 2022 — sin evaluación de impacto en derechos ni datos, según una auditoría civil.

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
Finančna uprava Republike Slovenije (FURS) — Financial Administration of the Republic of Slovenia
Período
2019-present
Región (NUTS)
SI041
Palabras clave
tax administration, VAT compliance, fraud detection, risk analysis

Contexto

La Administración Financiera de Eslovenia (FURS) opera la plataforma eDIS, que desde 2019 ejecuta un modelo de riesgo de devolución de IVA (VAT-R) que señala solicitudes de devolución irregulares de contribuyentes extranjeros de la UE, y desde 2022 un modelo de control de IVA que puntúa cada declaración nacional de IVA de 0 a 1 según el riesgo de fraude o error.

Objetivos

Los casos señalados se derivan a personal humano de FURS para la decisión final; la plataforma también respalda la clasificación de documentos asistida por IA y un chatbot para contribuyentes, desarrollando cerca de 1.000 modelos candidatos de aprendizaje automático por área de riesgo, filtrados iterativamente hasta un único modelo de producción.

Actividades

La infraestructura compartida eDIS que sustenta estos modelos costó 16,19 millones de euros. El Digital Government Scan 2026 de la OCDE sobre Eslovenia documenta el despliegue del sistema y la inversión en infraestructura como parte de una revisión más amplia de la digitalización gubernamental.

Conclusiones

El Registro independiente de la sociedad civil sobre el Uso de IA en el Sector Público Esloveno, mantenido por la ONG Danes je nov dan, encontró que ninguno de los dos modelos ha sido objeto de una evaluación publicada de impacto sobre derechos humanos o protección de datos, y que FURS no ha divulgado detalles de los datos de entrenamiento de ninguno de los modelos — una brecha de transparencia documentada que persiste desde su despliegue.

Implementación

Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
Finančna uprava Republike Slovenije (FURS) — operates and maintains both risk models, Human FURS staff make final decisions on flagged cases

Condiciones para el éxito

  • Shared eDIS infrastructure (€16.19 million) supporting multiple AI use cases including a taxpayer chatbot and document classification
  • Iterative model development — roughly 1,000 candidate models per risk area filtered to one production model

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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