Ciencia de datos para identificar evasión fiscal
#FormamosElFuturo

Ciencia de datos para identificar evasión fiscal

Líderes del proyecto

Fernanda Sobrino, Profesora e Investigadora en la Iniciativa de Inteligencia Artificial para el Valor Público (IAVP)

Edmundo Molina, Líder del Centro de Investigación en Ciencia de Decisiones (CDD

Socios y aliados

Tesorería de la Ciudad de México

Banco Interamericano de Desarrollo (BID)

Este proyecto busca aplicar el poder de las técnicas de ciencia de datos para la detección, la prevención y el combate de la evasión fiscal en el ámbito de influencia de la Tesorería de la Ciudad de México. 

Para ello, recolecta y procesa datos de esta institución así como de fuentes externas como locales en la red de Airbnb y hoteles de la capital mexicana. El objetivo ulterior de esta iniciativa es ayudar a aumentar la recaudación fiscal al contribuir a identificar las vías de evasión y prevenirlas, a la vez que se reducen los costos asociados con las investigaciones fiscales.

El alcance del proyecto comienza con la Ciudad de México pero se espera expandirlo a otros estados de la República. 

Blog

Consulta los artículos sobre la investigación y temas de especialización de nuestra comunidad.

Conoce más
Seminarios de Investigación

Conoce la discusión académica que realiza nuestra facultad.

Conoce más
Noticias

Sigue todas las novedades de la actividad en la Escuela de Gobierno y Transformación Pública.

Conoce más