Desarrollo de un sistema experto para la identificación de motivos de detracción de IGV en los pagos a proveedores efectuados en el Sistema de Tesorería de la Empresa de Seguros Pacífico Vida S.A.

• Autores: Palma Ataupillco, Ricardo Jino, Yáñez Cárdenas, Víctor Hugo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2006
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16061
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/16061
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas de almacenamiento y recuperación de la información - Impuestos; Sistemas expertos (Computación); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La SUNAT constantemente está creando nuevas modalidades de recaudar los impuestos tributarios tratando de ser lo más efectivo posible. Una de estas modalidades es el Proceso de Detracciones de IGV, el cual consiste en retener un porcentaje del pago que una empresa realiza a su proveedor. El presente trabajo tiene por objetivo implementar un sistema experto para permitir la elección correcta del motivo de detracción de IGV al momento de realizar el pago a los proveedores. Para ello se analizó el Sistema de Tesorería, que ha desarrollado la consultora Gesfor Osmos para la empresa Pacífico Vida. Se identificó que la empresa solo considera 8 motivos de detracción de IGV de la totalidad de motivos publicados por la SUNAT el 1 abril del 2006. Debido a que se debía elegir correctamente el motivo de detracción de IGV a aplicar y teniendo en cuenta que el personal encargado de registrar los pagos no necesariamente tiene los conocimientos necesarios, se optó por brindar una solución mediante un Sistema Experto para la identificación de patrones. Se concluye que existe una gran dependencia de la forma como el usuario digita la glosa, pues si no escribiese correctamente las palabras se corre el riesgo de no aplicarle la detracción de IGV a un pago que si está afecto a ello. Un intento por subsanar esta dependencia sería sofisticar más el sistema experto para detectar palabras claves dentro de palabras mal escritas.