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    Automatización del procedimiento de fiscalización del incremento patrimonial no justificado mediante scripts en Python para la administración tributaria, Perú 2025
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Garcia Pilco, Carlos Alberto; Díaz Pérez, Fernando Santiago
    El presente trabajo de investigación tiene como finalidad presentar una propuesta de automatización de procedimientos de auditoría realizados por la Administración Tributaria en la fiscalización del incremento patrimonial no justificado, mediante el desarrollo de códigos en lenguaje Python. Al respecto, la justificación del presente trabajo de suficiencia profesional radica en la necesidad de eliminar o reducir tareas repetitivas, con un enfoque tecnológico actual que mejore la eficiencia en la labor del auditor en el marco del incremento patrimonial no justificado. La metodología empleada tiene un enfoque cualitativo, basado en el análisis documental y en el desarrollo de una herramienta tecnológica validada mediante su aplicación en un entorno simulado de fiscalización con documentación bancaria real. En tal sentido, para el desarrollo de la presente propuesta tecnológica, se partió desde su diseño, tomando en cuenta las necesidades del auditor tributario en la fiscalización de incrementos patrimoniales no justificados; para tal efecto, se desarrollaron scripts en Python haciendo uso de diversas funciones obtenidas con la utilización de librerías y módulos, tales como Tabula-py. Pandas y Os. Los resultados mostraron que, los scripts desarrollados en Python tienen la capacidad de realizar la lectura, extracción y estructuración uniforme de datos bancarios, así como la realización de papeles de trabajo preliminares con aplicaciones directas de criterios establecidos en la normativa tributaria vigente. Por consiguiente, los scripts desarrollados en Python contribuyen con la optimización en el tratamiento de documentación, así como la reducción de tiempos incurridos en tareas manuales y facilitan la aplicación de la normativa tributaria correspondiente.