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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79428Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Varona Taborda, María Alejandra | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_acevedo_y_gómez | |
| dc.creator | Diaz Orozco, Fredy Mauricio | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-09T20:31:27Z | |
| dc.date.available | 2026-03-09T20:31:27Z | |
| dc.date.created | 2026-03-08 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79428 | |
| dc.description.abstract | La brecha tributaria en Colombia es un problema estructural que afecta la sostenibilidad del país, especialmente en Bogotá, donde se genera gran parte del recaudo nacional. Esta investigación estudia cómo el uso de la analítica de datos y la inteligencia artificial pueden modernizar el control fiscal para seleccionar a quienes evaden impuestos. A través de una revisión sistemática de diversas fuentes académicas, se identificó cómo las nuevas herramientas digitales mejoran la vigilancia y el cumplimiento tributario. Los resultados muestran que el uso de la información de la Facturación Electrónica permite detectar irregularidades con mucha más precisión que las auditorías tradicionales. Se resalta que el uso de modelos inteligentes y la protección de datos personales permiten crear sistemas de control más efectivos y seguros. Se concluye que aplicar estas tecnologías en sectores económicos de alto riesgo es clave para reducir la evasión, mejorar los ingresos del estado y aumentar la transparencia en la gestión pública digital. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Perfilamiento de contribuyentes que evaden o eluden impuestos en Bogotá, aprovechando los beneficios de la Analítica de Datos | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.subject.keywords | Analítica de datos | |
| dc.subject.keywords | Bogotá | |
| dc.subject.keywords | Control fiscal digital | |
| dc.subject.keywords | Evasión fiscal | |
| dc.subject.keywords | Machine learning | |
| dc.description.abstractenglish | The tax gap in Colombia is a structural problem affecting the country's sustainability, especially in Bogota, where a large portion of national revenue is generated. This research studies how the use of data analytics and artificial intelligence can modernize fiscal control to select tax evaders. Through a systematic review of various academic sources, it was identified how new digital tools improve tax oversight and compliance. The results show that using Electronic Invoicing information allows for detecting irregularities much more accurately than traditional audits. It is highlighted that the use of intelligent models and personal data protection enables the creation of more effective and secure control systems. The study concludes that applying these technologies in high-risk economic sectors is key to reducing evasion, improving state revenue, and increasing transparency in digital public management. | |
| dc.subject.category | Investigación | |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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