La DIAN sigue adelantando esfuerzos para aumentar el recaudo de la nación. Recientemente la dirección informó que, mediante el uso de analítica de datos, machine learning y modelos predictivos logró identificar a 8.440 contribuyentes morosos que le adeudan más de $2,2 billones a la nación.
“En una acción sin precedentes, e incorporando un enfoque de analítica de datos y modelos predictivos para focalizar sus acciones de cobro a contribuyentes
morosos, la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN) activó para agosto la campaña nacional ‘Al día con la DIAN, le cumplo al país’, una jornada que se extenderá hasta el día 29 de mes, con el objetivo de gestionar más de $2,2 billones en cartera vencida”, señaló la dirección.
Las herramientas tecnológicas empleadas también le permitieron identificar a la DIAN que estos contribuyentes en mora tienen la capacidad económica para ponerse al día. La dirección resalta que este tipo de tecnologías son capaces de predecir los comportamientos de pago para priorizar casos con alta probabilidad de recuperación, optimizando así los esfuerzos de recaudo.
La tecnología también permite hacer una segmentación predictiva de cartera, lo cual hace posible clasificar las deudas según su antigüedad y enfocar esfuerzos hacia los contribuyentes con mayorcapacidad y disposición de pago.
“Este es un paso decisivo hacia un cobro más inteligente y focalizado. La analítica nos permite actuar con rapidez y precisión para asegurar que los recursos públicos lleguen a donde deben estar”, señaló Luis Eduardo Llinás, director general (e) de la DIAN.
La siguiente es parte de la estrategia que contempla este parquet de medidas:
- 7.890 visitas a contribuyentes con deudas cercanas a $1,2 billones, priorizando obligaciones con entre uno y dos años de antigüedad.
- Gestión de 5.110 depósitos judiciales por un valor de $54.228 millones, derivados de procesos de cobro a 550 contribuyentes.
- Imposición de 3.400 medidas cautelares sobre sumas de dinero, dirigidas a cartera con más de tres años de vencimiento, por un monto cercano a $1 billón.
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