Mejoramiento del proceso de atención y asistencia a contribuyentes en Servicio de Impuestos Internos mediante business intelligence

• Main Author: Contador Salazar, Matías Alejandro
• Other Authors: Ríos Pérez, Sebastián
• Language: es
• Published: Universidad de Chile 2016
• Subjects: Administración de empresas - Innovaciones tecnológicas; Segmentación del mercado; Optimización matemática; Servicio al cliente - Control de calidad; Inteligencia de negocios
• Online Access: http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/137752

Magíster en Gestión de Operaciones === Ingeniero Civil Industrial === El presente trabajo se enmarca en un estudio de mejoramiento de la Plataforma de Atención y Asistencia a Contribuyentes desarrollada el año 2008 por el Servicio de Impuestos Internos (S.I.I.) y que actualmente opera en las distintas oficinas a lo largo del país, en la cual cuatro de las seis más importantes del país están ubicadas en Santiago (Sur, Oriente, Centro y Poniente) las cuales son objeto de este trabajo y concentran el 68,4% del total de atenciones de la región metropolitana y el 31% del total país. El problema observado en estas oficinas, es que se ha visto sobrepasada en su demanda de atenciones en días específicos del año, y que por restricciones de espacio es difícil poder ampliar su capacidad, traduciendo esto en esperas y atenciones superior al rango propuesto como máximo (30 minutos). Dicho lo anterior, el objetivo del estudio es encontrar un modelo de atención aplicable en el corto plazo y que mejore los indicadores de espera y atención de los contribuyentes en base a un número óptimo de recursos disponibles. En este trabajo, se aplicaron herramientas de Business Intelligence, permitiendo la obtención de información desde un gran volumen de datos captados por el dispensador electrónico de números de atención (Total Pack) considerando un año de atenciones (cerca de 1,3 MM de datos). Con esta data, se aborda el problema desde la minería de datos mediante CRISP-DM, metodología usada en este tipo de problemas y que busca obtener un modelamiento del problema en base a los datos disponibles. Además, se aplicó un análisis de clusters de datos en base al tipo de contribuyente y trámite a realizar, arrojando cinco clusters (filas). Con esto, se determinó la cantidad de cajas óptimas para cada fila de atención en base a simulación en distintos casos según indicadores de espera y atenciones por día. Usando simulación de procesos se evaluaron tres modelos de atención, estos modelos, en cinco de seis casos, reducen la espera promedio ponderada entre un 35%-98%, y en 16 de 24 casos con menos recursos que en la actualidad, permitiendo liberar funcionarios para fiscalización en terreno con una atención más rápida a los contribuyentes, o en su defecto, generando un beneficio económico avaluado en 0,5 MM$ fijos de habilitación y entre 1 MM$ y 1,5 MM$ variables por salario (estimados entre $150 MM y $200 MM anuales).