Automatización en la identificación de posibles SSCO y su impacto en la reducción de riesgos operacionales vinculados al crédito fiscal en empresas de agua potable
| dc.contributor.advisor | Talla Ramos, Sabino | |
| dc.contributor.author | Aguirre Gutierrez, Katherine Gisel | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-09T14:45:57Z | |
| dc.date.available | 2026-06-09T14:45:57Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | El presente Trabajo de Suficiencia Profesional tuvo como objetivo mejorar y optimizar la eficiencia en la determinación del crédito fiscal mediante la implementación de un proceso automatizado orientado a la identificación de proveedores que presentan características asociadas a los Sujetos Sin Capacidad Operativa (SSCO) en una empresa prestadora de servicios de agua potable. La metodología aplicada se enmarcó en un enfoque cualitativo con alcance descriptivo; para ello, se utilizaron el análisis documental y la observación directa como principales técnicas de recolección de información. Asimismo, se revisaron las disposiciones normativas emitidas por la Administración Tributaria, así como antecedentes relacionados con los SSCO y su implicancia en la determinación y aplicación del crédito fiscal. Como parte de la propuesta, se implementó un sistema automatizado de validación y monitoreo de proveedores, apoyado en herramientas de inteligencia artificial y automatización robótica de procesos (RPA), que permitió identificar proveedores que no declaran trabajadores ante la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT), constituyendo un indicio relevante para su evaluación tributaria. Los resultados evidenciaron una reducción significativa en el tiempo destinado a la revisión mensual del registro de compras, así como una mejora en la detección oportuna de proveedores riesgosos. En conclusión, la implementación de herramientas tecnológicas en los procesos de revisión tributaria contribuyó a fortalecer el control interno de la empresa, permitiendo anticipar riesgos fiscales asociados a proveedores calificados como SSCO y optimizando el cumplimiento de las obligaciones tributarias. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Aguirre, K. (2025). Automatización en la identificación de posibles SSCO y su impacto en la reducción de riesgos operacionales vinculados al crédito fiscal en empresas de agua potable. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Contables, Escuela Profesional de Gestión Tributaria]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/30207 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Automatización de procesos | |
| dc.subject | Cumplimiento tributario | |
| dc.subject | Crédito fiscal | |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 | |
| dc.title | Automatización en la identificación de posibles SSCO y su impacto en la reducción de riesgos operacionales vinculados al crédito fiscal en empresas de agua potable | |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| renati.advisor.dni | 06213891 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0009-0001-4593- 0960 | |
| renati.author.dni | 74870568 | |
| renati.discipline | 41702249 | |
| renati.juror | Orellano Antúnez, Juan Carlos | |
| renati.juror | Alarcón Vargas, Freddy | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | |
| thesis.degree.discipline | Gestión Tributaria | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Contables. Escuela Profesional de Gestión Tributaria | |
| thesis.degree.name | Contadora Pública |
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