Business intelligence para la gestión tributaria en el cálculo de impuestos en el sector financiero, Lima Metropolitana 2024
Descripción del Articulo
El presente Trabajo de Suficiencia Profesional se basa en la aplicación de Business Intelligence en los procesos operativos mediante el uso de herramientas digitales en búsqueda de mejoras en la gestión tributaria con un enfoque corporativo en las empresas del sector financiero en Lima Metropolitana...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad de San Martín de Porres |
| Repositorio: | USMP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/20030 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12727/20030 |
| Nivel de acceso: | acceso embargado |
| Materia: | Herramientas digitales Automatización en tiempo real Mejora de procesos Gestión tributaria e inteligencia empresarial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.09.02 |
| Sumario: | El presente Trabajo de Suficiencia Profesional se basa en la aplicación de Business Intelligence en los procesos operativos mediante el uso de herramientas digitales en búsqueda de mejoras en la gestión tributaria con un enfoque corporativo en las empresas del sector financiero en Lima Metropolitana. El problema principal por tratar es la ineficiencia en la gestión tributaria para el cálculo de impuestos debido a la presencia de procesos manuales y de digitación, lo que produce equivocaciones al registrar la información y, por ende, realizar una declaración inconsistente. Asimismo, la inexistencia de controles y validaciones automatizadas, genera mayor tiempo de trabajo, es decir, mayor carga laboral al personal encargado al revisar manualmente y asegurarse que la información esté bien presentada, también se tratará sobre la falta de alertas o cambios normativos a medida que la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT) suba a la plataforma para dar a conocer públicamente las actualizaciones. Todo lo anteriormente mencionado atrae deficiencias a la empresa en cuánto al factor tiempo, productividad, exactitud, confiabilidad y toma de decisiones empresariales a nivel tributario financiero. El objetivo general es demostrar cómo optimizar la gestión tributaria en una empresa, resolverá gran parte operativa que antes resultaba trabajosa y engorrosa, y cómo la implementación de herramientas brinda múltiples beneficios. Como propuesta de mejora en búsqueda de soluciones al problema identificado se implementaron herramientas como el código de Python y Power BI en los procesos operativos, esperando que se brinde la información de manera completa, ordenada y precisa. Una vez implementado esto, se apreciará un gran cambio en cuánto al cálculo de impuestos y todo lo que conlleva detrás, ya que, cada proceso se dará de manera automática, siguiendo características y estándares establecidos, que uno como empresa brindará para que posterior a ello, las herramientas puedan hacer su trabajo, según los ajustes que se hayan planteado. Se logró reducir el tiempo empleado en los registros del cierre, los errores humanos disminuyeron y aumentó la confianza de la información procesada para la adecuada toma de decisiones gerenciales, tributarias o de planeación, gracias a la inserción de una nueva forma de trabajo y a la adaptación de procesos modernos que se centren en las últimas tendencias y tecnologías del mercado. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).