Decisiones automatizadas en la administración tributaria

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Title: Decisiones automatizadas en la administración tributaria
Authors: 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 | Contribuyentes | Automated decision making | Sistemas expertos | Acto administrativo | Intervención humana significativa | Article 29 Working Party | Publicidad | Decisiones semi-automatizadas | Decisiones automatizadas | Algoritmos predictivos | Algoritmos prescriptivos
Issue Date: 2022
Publisher: CISS
Citation: Pérez Bernabeu, Begoña (2022). “Decisiones automatizadas en la administración tributaria”. En: Olivares Olivares, Bernardo D. (dir.). La inteligencia artificial en la relación entre los obligados y la administración tributaria. Retos ante la gestión tecnológica. Las Rozas, Madrid: CISS. ISBN 978-84-9954-797-8, pp. 145-162
Abstract: En este trabajo centramos nuestra atención en una problemática en concreto como es 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. Nos proponemos reflexionar sobre si la actual base jurídica que habilita el uso de la informática decisional por la Administración tributaria o, lo que es lo mismo, la adopción de decisiones automatizadas por la Administración tributaria gracias al empleo de sistemas de decisión automatizada (automated decision-making) es adecuada y suficientemente garantista para la adopción de decisiones automatizadas por la Administración tributaria española. En esta tarea profundizaremos en el análisis de dicha base jurídica desde un punto de vista crítico al objeto de realizar una serie de propuestas de mejora del actual marco jurídico.
Sponsor: Este trabajo se enmarca en el Proyecto de l+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-lnvestigadora 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/10045/139497
ISBN: 978-84-9954-797-8 | 978-84-9954-798-5
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/bookPart
Rights: © CISS
Peer Review: si
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