Los contribuyentes ante las decisiones automatizadas de la administración tributaria
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http://hdl.handle.net/10045/139463
| Título: | Los contribuyentes ante las decisiones automatizadas de la administración tributaria |
|---|---|
| Autor/es: | Pérez Bernabeu, Begoña |
| Grupo/s de investigación o GITE: | Derecho Financiero y Tributario |
| Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Disciplinas Económicas y Financieras |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial | Contribuyentes | Decisiones automatizadas | Machine Learning | Automated Decision Systems | Informática jurídica decisional | Sistemas expertos | Decisiones semi-automatizadas | Rubber-stamp decisions | Validación formal | Intervención humana de carácter significativo | Explicación | Early intervention | Intervención directa | Syri | CEDH |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| Editor: | Aranzadi |
| Cita bibliográfica: | Pérez Bernabeu, Begoña (2023). “Los contribuyentes ante las decisiones automatizadas de la administración tributaria”. En: Pita Grandal, Ana María, Malvárez Pascual, Luis Alberto; Ruiz Hidalgo, Carmen (dirs.). La digitalización en los procedimientos tributarios y el intercambio automático de información. Cizur Menor, Navarra: Aranzadi. ISBN 978-84-1125-318-5, pp. 235-254 |
| Resumen: | La adopción de decisiones por la Administración tributaria de forma totalmente automatizadas sobre la base de sistemas algorítmicos que no necesitan de la intervención humana para ofrecer una determinada decisión que pone fin a un procedimiento administrativo se configura como una de las principales amenazas que actualmente se cierne sobre los derechos y garantías de los contribuyentes. El objetivo de este trabajo es profundizar en el estudio del marco jurídico aplicable a las decisiones adoptadas por la Administración tributaria de forma totalmente automatizada analizando la idoneidad de este marco jurídico para garantizar la protección de los derechos y garantías de los obligados tributarios. |
| Patrocinador/es: | Este trabajo se enmarca en el Proyecto de I+D+i "Data Science y Machine Learning en el ámbito tributario", del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PID2019-108963RB-I00) del que la autora es co-Investigadora Principal. Además la autora es también miembro investigador del Grupo de Investigación que ha recibido las Ayudas para Grupos de Investigación de Excelencia del Programa PROMETEO 2020, "El Derecho Financiero y Tributario ante el reto de la innovación Científica y Tecnológica", (Resolución de concesión de 8 de julio de 2020, Expediente PROMETEO/2020/092), financiado por la Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte de la Generalitat Valenciana y cuya investigadora principal es Amparo Navarro Faure. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10045/139463 |
| ISBN: | 978-84-1125-318-5 |
| Idioma: | spa |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/bookPart |
| Derechos: | © Aranzadi |
| Revisión científica: | si |
| Aparece en las colecciones: | INV - DFT - Capítulos de Libros |
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| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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