Computational Approaches to Detecting Tax Avoidance and Evasion

Panel: Computational Approaches to Detecting Tax Evasion and Avoidance

Este panel presentará a investigadores de instituciones internacionales como el Massachusetts Institute of Technology (MIT) y la Universidad Autónoma de México (UNAM) presentarán y discutirán su experiencia aplicando enfoques computacionales y de ciencia de datos para el análisis de comportamientos de evasión y elusión fiscal. La discusión se centrará en el uso de metodologías específicas como: ● Algoritmos genéticos y Aprendizaje adversarial para la detección y predicción de patrones de evasión fiscal. ● Ciencia de redes aplicada al análisis de información fiscal. ● Machine Learning y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en la identificación de irregularidades y la detección de patrones de evasión. Los panelistas compartirán sus experiencias, resultados de investigación y reflexiones sobre los desafíos técnicos y de aplicación del uso de estas herramientas en contextos reales.

Detection of Tax non-compliance in Colombia

Miembros del Grupo de Estudios Fiscales y de Equidad presentarán los resultados premliminares del proyecto Detection of Tax non-compliance in Colombia, en el que se desarrollan herramientas para anticipar la elusión fiscal en Colombia.

Networking & Snack

Al finalizar, tendremos un espacio tranquilo para conversar, intercambiar impresiones con los panelistas y continuar la discusión de manera cercana, acompañado de café y algo para compartir.