Inteligencia artificial, compliance risk management y conflictividad tributaria

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Title: Inteligencia artificial, compliance risk management y conflictividad tributaria
Authors: Martín López, Jorge | Pérez Bernabeu, Begoña
Research Group/s: Derecho Financiero y Tributario
Center, Department or Service: Universidad de Alicante. Departamento de Disciplinas Económicas y Financieras
Keywords: Inteligencia artificial | Compliance risk management | Selección de contribuyentes | Conflictividad tributaria
Issue Date: 2021
Publisher: Aranzadi
Citation: Martín López, Jorge; Pérez Bernabeu, Begoña. “Inteligencia artificial, compliance risk management y conflictividad tributaria”. En: Moreno González, Saturnina; Carrasco Parrilla, Pedro José (dirs.). Cumplimiento cooperativo y reducción de la conflictividad: hacia un nuevo modelo de relación entre la Administración tributaria y los contribuyentes. Cizur Menor: Aranzadi, 2021. ISBN 978-84-1345-844-1, pp. 577-591
Sponsor: La presente comunicación se basa en la memoria científico-técnica del Proyecto "Data Science y Machine Learning en el ámbito tributario", elaborada por Jorge Martín López y Begoña Pérez Bernabeu en calidad de investigadores principales y presentada en octubre de 2019, en el marco de la convocatoria de Proyectos de I+D+i del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, correspondiente al año 2019 (modalidad "Retos Investigación"), habiéndose notificado en septiembre de 2020 la oportuna resolución definitiva de concesión (PID2019-108963RB-I00), Además, ambos son también miembros investigadores 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/10045/130519
ISBN: 978-84-1345-844-1
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/bookPart
Rights: © Aranzadi
Peer Review: si
Appears in Collections:INV - DFT - Capítulos de Libros

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