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Good practice

PACC — Detección de fraude fiscal mediante IA en Austria

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El PACC de Austria usa machine learning para detectar fraude y evasión fiscal. En 2023 analizó 6,5 millones de casos recuperando 185 M€; en 2024 examinó 6,6 millones de expedientes y 23,4 millones de controles, generando 354 M€ adicionales.

€185 million
Ingresos fiscales recuperados (2023)
€354 million
Ingresos fiscales recuperados (2024)
6.5 million
Casos fiscales examinados (2023)
6.6 million
Casos fiscales examinados (2024)
27.5 million
Casos de cumplimiento evaluados (2023)
23.4 million
Registros de cumplimiento evaluados (2024)

Detalles

Madurez
Established
Promotor
Austrian Federal Ministry of Finance (BMF) — Predictive Analytics Competence Centre (PACC)
Período
2016-present
Palabras clave
tax fraud detection, VAT fraud, predictive analytics, machine learning, supervised learning, text mining, revenue compliance

Contexto

PACC es una unidad especial dentro del Ministerio Federal de Finanzas de Austria, creada en 2016–17, que utiliza modelos de aprendizaje automático supervisado y minería de texto en cuatro equipos analíticos (Predictive Analytics, Advanced Analytics, Tax Analytics, Customs Analytics) para asignar puntuaciones de riesgo a casos de impuesto sobre la renta, impuesto de sociedades, IVA y aduanas; las puntuaciones de riesgo orientan a los equipos humanos de auditoría, que conservan la autoridad final de decisión.

Resultados

En 2023, los modelos de PACC examinaron aproximadamente 6,5 millones de casos fiscales y 27,5 millones de casos de cumplimiento, generando alrededor de 185 millones de euros en ingresos fiscales recuperados. En 2024 se evaluaron 6,6 millones de casos fiscales y 23,4 millones de registros de cumplimiento, generando 354 millones de euros en ingresos fiscales adicionales.

Implementación

Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.

Fuentes de datos

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

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