التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Los riesgos y oportunidades en el uso de técnicas de machine learning por parte de la administración tributaria |
| المؤلفون: |
Gil García, Elizabeth |
| المساهمون: |
Universidad de Alicante. Departamento de Disciplinas Económicas y Financieras, Derecho Financiero y Tributario |
| بيانات النشر: |
Instituto de Estudios Fiscales |
| سنة النشر: |
2024 |
| المجموعة: |
RUA - Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante |
| مصطلحات موضوعية: |
Inteligencia Artificial, Aprendizaje automático, Datos de entrenamiento, Datos personales, Explicabilidad, Artificial Intelligence, Machine learning, Training data, Personal data, Explainable AI |
| الوصف: |
Cuando se cumplen dos décadas de la aprobación de la Ley General Tributaria y ante la creciente implementación de sistemas de Inteligencia Artificial por parte de la Administración tributaria, nos planteamos cuál es el tratamiento jurídico del uso de dichas técnicas. Aunque no exista una habilitación legal específica, la observancia de ciertas garantías puede minimizar los riesgos de sesgos e imprecisiones en las decisiones adoptadas mediante la aplicación de mo delos de aprendizaje automático, así como limitar el uso que de nuestros datos personales se hace y salvaguardar los derechos de los contribuyentes a partir de modelos de aprendizaje que resulten explicables. ; After 20 years of the approval of the General Tax Act and because of the increasing implementation of Artificial Intelligence systems in the Tax Administration, this work tackles the legal treatment of the use of such techniques. Truly, there is not a specific legal basis, but certain guarantees should be considered for minimizing risks of bias and inaccuracies in the decisionmaking process of machine learning models and for ensuring an appropriate use of personal data and the protection of taxpayers’ rights. ; Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto «Revisión crítica de la Ley General Tributaria tras veinte años de su aprobación» del Instituto de Estudios Fiscales, cuyos investigadores principales son los profesores Rafael Sanz y José Miguel Martín, así como bajo el paraguas del proyecto «Data Science y Machine Learning» (PID2019-108963RB-100) del Ministerio de Ciencia e Innovación, cuyos investigadores principales son los profesores Begoña Pérez y Jorge Martín. |
| نوع الوثيقة: |
article in journal/newspaper |
| اللغة: |
Spanish; Castilian |
| تدمد: |
1578-0244 |
| العلاقة: |
https://www.ief.es/Destacados/publicaciones/documentosIEF.vbhtmlTest; info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-108963RB-I00; Documentos de Trabajo del Instituto de Estudios Fiscales. 2024, 3: 48-76; http://hdl.handle.net/10045/143639Test |
| الإتاحة: |
http://hdl.handle.net/10045/143639Test |
| حقوق: |
© Instituto de Estudios Fiscales ; info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: |
edsbas.3ADB501C |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
