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Good practice

Canada Revenue Agency — AI-driven detection of unwarranted GST/HST refund claims

Canada · Ottawa · See the Canada profile

Canada Revenue Agency uses ML and AI-powered analytics to detect unwarranted GST/HST refund claims. Since 2017–18, over C$1.1 billion in carousel-scheme fraud identified; compliance activities now flag over C$1.5 billion in suspicious refund claims annually.

C$1.1 billion+
Reembolsos indebidos de esquemas tipo carrusel identificados desde 2017–18 (2017–18 to present)
C$1.5 billion+
Solicitudes de reembolso sospechosas señaladas anualmente (2023–24)
C$42 million
Monto que superó el objetivo del Presupuesto 2021 (2023–24)
C$425.7 million
Inversión total en cumplimiento (Presupuestos 2016/2017/2018/2021)

Details

Maturity
Established
Promoter
Canada Revenue Agency (CRA) / Agence du revenu du Canada
Period
2018-present
Keywords
tax compliance, machine learning, GST/HST fraud, carousel fraud, risk scoring, data analytics

Context

La Agencia Tributaria de Canadá (Canada Revenue Agency) utiliza modelos de aprendizaje automático y de puntuación de riesgo basados en IA — cruzando las declaraciones de GST/HST con datos bancarios, de nóminas, de redes de proveedores y de importación/exportación — para señalar solicitudes de reembolso sospechosas, en particular el fraude tipo 'carrusel', antes de que se paguen los reembolsos; auditores humanos revisan todas las declaraciones señaladas por la IA, y el sistema opera bajo la Directive on Automated Decision-Making del Consejo del Tesoro.

Results

Desde 2017–18, las actividades de cumplimiento asistidas por IA han identificado más de C$1.100 millones en reembolsos indebidos vinculados a esquemas de tipo carrusel; para 2023–24 el sistema señala anualmente más de C$1.500 millones en solicitudes sospechosas, y el Informe de Resultados Departamentales 2023–24 de la CRA confirma que superó en C$42 millones el objetivo del Presupuesto 2021, que era identificar C$250 millones en reembolsos indebidos, en ese ejercicio fiscal.

Implementation

Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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