Rentas Córdoba: logran predecir en un 85% el comportamiento de los contribuyentes
Crearon un modelo predictivo de comportamiento de contribuyentes a través de un algoritmo de Inteligencia Artificial en convenio con investigadores de la FAMAF de la UNC.
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Se trata de la aplicación de tecnología de inteligencia artificial y machine learning entre la Facultad de Astronomía, Matemática, Física y Computación (FAMAF) de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y el organismo provincial recaudatorio.
Martin Domínguez, docente e investigador de FAMAF, y Ezequiel Romano, director de Gobierno Electrónico de la Secretaría de Ingresos Públicos de la provincia de Córdoba, explicaron los alcances en Crónica Matinal de Canal 10.
Consistió en la vinculación tecnológica entre Rentas y Famaf para la provisión de servicios y de transferencias de conocimientos.
El trabajo comenzó en noviembre del 2020 y finalizó a principios del marzo del 2021.
"El objetivo fue buscar una política pública más adecuada. Queríamos detectar cuando una persona es más probable que pague", destacó Romano.
En este sentido, Domínguez señaló que lograron "encontrar un modelo que nos facilite los tiempos para saber qué está reclamando la gente".
Las primeras dos etapas permitieron identificar a más de 150 mil potenciales interesados en pagar Rentas con débito automático y el análisis de sentimientos de los usuarios y contribuyentes.
En esta segunda etapa, las conclusiones fueron contundentes: "Se consiguió en general una precisión entre 80 y 85 % para los modelos de los distintos canales".
Usos del modelo predictivo
Los modelos proveen información valiosa a la hora de tomar decisiones de acción.
Por ejemplo, el modelo informa sobre gente de la cual se puede recuperar pagos, enfocando el esfuerzo sobre estas personas a la hora de intentar un cobro.
Además, aporta información sobre en qué momento dedicar más acciones sobre un sujeto, para lograr un pago.