Durante los últimos años la SUNAT ha acelerado un proceso de transformación digital que cambió por completo la manera en la que se detectan, supervisan y fiscalizan riesgos tributarios. Este cambio se basa en:
Consolidación de sistemas electrónicos obligatorios
- PLE – Libros Electrónicos: Estandariza información contable para hacerla legible por algoritmos.
- SEE (Factura electrónica, OSE, XML–CDR): Cada comprobante es un dato estructurado perfecto para minería.
- SIRE y SIRE-SOL: Declaraciones preelaboradas basadas en algoritmos de cruces automáticos.
- Guía de remisión electrónica: Seguimiento inteligente de bienes en tránsito.
SUNAT ya no fiscaliza por solo por denuncias o aleatoriedad. Fiscaliza por modelos predictivos que combinan:
- Machine Learning
- Algoritmos de red neuronal
- Identificación de patrones históricos
Esto permite a la Administración evaluar en segundos si una empresa presenta señales de riesgo, operaciones inconsistentes, devoluciones sospechosas, “proveedores de riesgo”, impuestos no congruentes, trazas contables inusuales, etc.
En base a este contexto de evolución tecnológico que viene implementando la Administración Tributaria ¿Por qué las empresas necesitan gestión de riesgo fiscal basada en IA? En este nuevo entorno, la pregunta no es si te fiscalizarán, sino cuándo y con qué evidencia digital lo harán.
La IA aplicada al riesgo fiscal permite a una empresa:
- Detectar inconsistencias internas antes que la SUNAT, mediante cruces automáticos entre los registros de compras y ventas y la información que posee la Administración Tributaria a través de los comprobantes de pago electrónicos.
- Identificar patrones anómalos en compras, ventas, detracciones y operaciones recurrentes.
- Evaluar proveedores sin capacidad operativa y alertar sobre operaciones con potencial riesgo de reparo.
- Identificar de manera eficiente los posibles reparos, así como las multas e intereses asociados, permitiendo que la Gerencia mida el riesgo fiscal que asumiría ante una eventual fiscalización.
- Prevenir perfiles de cumplimiento D o E, mediante un seguimiento continuo de la calificación otorgada por la Administración Tributaria y del análisis de las variables que influyen en dicha calificación.
- Reducir significativamente los costos de fiscalización y las contingencias mediante una gestión preventiva basada en evidencia digital.
“La IA identifica un proveedor recurrente con patrones de riesgo” – Casuística
Situación
La empresa tiene 48 facturas de un proveedor que:
- Está recién constituido
- No tiene trabajadores, según la consulta RUC (información pública)
- No cuenta con bienes afectos al giro
- Presenta ventas a múltiples empresas con montos similares
- Cambió de domicilio dos veces en seis meses
El sistema identifica:
- Probabilidad del 88% de ser proveedor sin capacidad operativa
- Riesgo potencial de reparo por crédito fiscal
- Exposición a tasa adicional del 5% (dividendos presuntos)
- Alertas sobre falta de evidencia operativa
Recomendación:
- Aplicar la matriz de verificación de capacidad operativa para evaluar la razonabilidad del proveedor, considerando elementos como infraestructura, personal, activos, historial y volumen de operaciones.
- Solicitar evidencia operativa y contractual que sustente la prestación real del servicio o la entrega de bienes, tales como: contratos, correos, órdenes de compra, informes, Ficha RUC actualizada, fotografías o reportes operativos, así como copia de la declaración jurada presentada por el proveedor en el último periodo fiscal.
- En caso se detecte que las adquisiciones podrían estar sustentadas con facturas emitidas por un proveedor que presenta indicios de no contar con capacidad operativa, se recomienda calcular el impacto tributario potencial en el IGV y en el Impuesto a la Renta. Este análisis permitirá anticipar un eventual reparo por parte de la Administración Tributaria, considerando la tendencia actual de SUNAT a fiscalizar operaciones sin sustento económico real. Asimismo, como medida de control interno, será necesario identificar al área usuaria involucrada y revisar el proceso seguido para la selección del proveedor, a fin de ajustar y fortalecer los procedimientos internos de la Compañía.
Hoy la fiscalización es predictiva, preventiva. Por eso las empresas necesitan auditorías internas que hablen el mismo idioma que SUNAT: datos, patrones, trazabilidad y evidencia digital.
Lleva este conocimiento al siguiente nivel
Si quieres aprender a aplicar estas técnicas y herramientas en tu propia gestión contable y tributaria —desde la automatización básica hasta el uso estratégico de IA, modelos predictivos y análisis inteligente— te invitamos a participar en nuestro Taller Especializado:
“De la Automatización a la Inteligencia: Aplicaciones Prácticas de IA en la Gestión Contable y Tributaria”
Un programa diseñado para contadores, auditores, administradores y profesionales que quieren dominar la nueva forma de trabajar con SUNAT.
En este taller aprenderás a:
- Automatizar tareas repetitivas y procesos clave.
- Implementar IA en análisis contable y tributario.
- Identificar riesgos fiscales con herramientas digitales.
- Usar modelos predictivos aplicados a compras, ventas, proveedores y cumplimiento.
- Construir una contabilidad preventiva basada en datos.
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