Informativo abril 2020 - deloitte.com · Informativo Gerencial Abril 2020 | Índice de Progreso...

Abril| 2020

Creando un impacto significativo

InformativoGerencial

Alerta para Consejeros 2020

Board Member Alert 2020

02

Contenido

Informativo Gerencial Marzo 2020 | Contenido

03El Futuro Análisis de la Inteligencia

The Future of Intelligence Analysis

05Avanzando en la Inversión Ambiental, Social y de Gobierno

Advancing Enviromental, Social and Governance Investing

09

Registros Oficiales

Official Gazette

11Cifras económicas

Economic Indicators

13

03

L Digital transformation brings about new strategic, ethical, cultural, reputational, reporting, talent, and conduct risks, to name just a few. With these come a burst of opportunities and challenges. How can the board and the organization that they oversee innovate to embrace the benefits and mitigate the risks associated with digital disruption?

Explore this year's emerging areas of focus for boards.

While we focus on the disruptive forces that cognitive techno-logies and intelligent automation have unleashed within the business environment in our 2020 Directors’ Alert, it would be a mistake to see this primarily as a technology issue. It’s bigger than that. It goes beyond the organization to impact not only each and every stakeholder, but the entire marketplace, society, and global community.

Look before leaping (into the future):Reassessing culture, conduct, and reputation in the digital ageIn a blink of an eye, digital disruption can transform an organization into something different and possibly unfamiliar.

This calls for the board to look toward the horizon and pay close scrutiny of the course management has chosen. Both entail overseeing risks and clarifying opportunities that may escape management’s attention, including those related to culture, conduct, and reputation. Each of these factors can be profoundly influenced by digital transformation or even a single intelligent automation initiative. Is your board ready to break down these barriers and oversee true digital transformation?

Informativo Gerencial Abril 2020 | Índice de Progreso Social 2019

Alerta para Consejeros 2020

a transformación digital trae consigo nuevos riesgos estratégicos, éticos, culturales, de reputación, de presentación de informes, de talento y de conducta, por nombrar solo algunos. Con éstos viene una explosión de oportunidades y desafíos. ¿Cómo pueden los Consejos y la organización que supervisan innovar para abarcar los beneficios y mitigar los riesgos asociados con la disrupción digital?

Explore las áreas de enfoque emergentes de este año para los Consejos de Administración.

Si bien nos enfocamos en las fuerzas disruptivas que las tecnologías cognitivas y la automatización inteligente han desatado dentro del entorno empresarial en nuestra Alerta de Directores 2020, sería un error ver esto principalmente como un problema tecnológico. Esto es más grande que eso. Va más allá de la organización para impactar no solo a todas las partes interesadas, sino a todo el mercado, la sociedad y la comuni-dad global.

Observe antes de saltar (hacia el futuro): Reevaluar la cultura, la conducta y la reputación en la era digital.En un abrir y cerrar de ojos, la disrupción digital puede transformar una organización en algo diferente y posiblemente desconocido.

Esto requiere que los Consejos miren hacia el horizonte y pongan en un escrutinio minucioso la gestión del curso que ha elegido. Ambos implican supervisar riesgos y aclarar oportunidades que pueden escapar de la atención de la gerencia, incluidas las relacionadas con la cultura, la conducta y la reputación. Cada uno de estos factores puede verse profundamente influenciado por la transformación digital o incluso por una sola iniciativa de automatización inteligente. ¿Está su Consejo listo para romper estas barreras y supervisar la verdadera transformación digital?

Para acceder al estudio completo, ingresa a www.deloitte.com/ec/es/pages/risk/articles/alerta-consejeros-2020.html

Informativo Gerencial Abril 2020 | Índice de Progreso Social 2019

04

El auge de la máquina inteligente: Repensar el riesgo corporativo en torno a la automatización inteligenteLas tecnologías de inteligencia artificial pueden llevar a una organización a aguas desconocidas. Inicialmente, muchos miembros del Consejo pueden encontrar la IA misteriosa o intimidante, pero los fundamentos del riesgo corporativo y la supervisión generalmente aplican.

Las oportunidades son tan reales como los riesgos, y el Consejo es en última instancia responsable de supervisar que la gerencia haya identificado y abordado ambos. ¿Está su Consejo equipado para supervisar la IA?

La función financiera y la auditoría del futuro: Redefinir el uso de tecnología para informes financieros y auditoríasLas funciones de contabilidad y finanzas están adaptando tecnologías avanzadas y cognitivas para respaldar su papel expansivo en el desarrollo y el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento y riesgo, analizar los riesgos y ayudar a la administración a alcanzar los objetivos de la organización, todo esto aunado a las responsabilidades de los informes financieros. Si bien los beneficios son muchos, también lo son los riesgos. ¿Está preparada su organización?

The rise of the smart machine: Rethinking risk governance around intelligent automationAI technologies can take an organization into uncharted waters. TMany board members may initiall find AI mysterious or intimidating, but the fundamentals of risk governance and oversight generally apply.

The opportunities are as real as the risks, and the board is ultimately responsible for overseeing that management has identified and addressed both. Is your board equipped to oversee AI?

The finance function and the audit of the future: Redefining technology usage for financial reporting and auditsAccounting and finance functions are adapting advanced and cognitive technologies to support their expanding role in developing and tracking key performance and risk indicators, analyzing risks, and assisting management achieve organizational goals all in addition to financial reporting responsibilities. While the benefits are many, so are the risks. Is your organization prepared?

Informativo Gerencial Abril 2020 | Tendencias de Tecnología 2020

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El Futuro Análisis de la Inteligencia

ow will artificial intelligence impact inteligence analysis and, specifically, the intelligence community workforce? Learn what organizations can do to integrate AI most effectively and play to the strengths of humans and machines.

The Future is already here

In the last decade, artificial intelligence (AI) has progressed from near-science fiction to common reality across a range of business applications. In intelligence analysis, AI is already being deployed to label imagery and sort through vast troves of data, helping humans see the signal in the noise. But what the intelligence community (IC) is now doing with AI is only a glimpse of what is to come. These early applications point to a future in which smartly deployed AI will supercharge analysts’ ability to extract value from information.

The adoption of AI has been driven not only by increased computational power and new algorithms but also the explosion of data now available. By 2020, the World Economic Forum expects there to be 40 times more bytes of digital data than there are stars in the observable universe. For intelligence analysts, that proliferation of data means surefire information overload. Human analysts simply cannot cope with that much data. They need help.

Intelligence leaders know that AI can help cope with this data deluge but they may also wonder what impact AI will have on their work and workforce. According to surveys of private sector companies, there is a significant gap between the introduction of AI and understanding its impact. Nearly 20 percent of workers report experiencing a change in roles, tasks, or ways of working as a result of implementing AI, yet nearly 50 percent of companies have not measured how workers are being impacted by AI implementation.

Cómo la inteligencia artificial impacta el análisis de inteligencia y, específicamente, la fuerza de trabajo de la comunidad de inteligencia? Aprenda qué pueden hacer las organizaciones para integrar la IA más efectivamente y jugar a las fortalezas de humanos y máquinas.

El futuro ya está aquí

En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha progresado desde casi ciencia ficción hasta una realidad a través de un rango de aplicaciones de negocio. En el análisis de inteligencia, la IA ya está siendo desplegada para etiquetar imágenes y clasificar enormes cantidades de datos, ayudando a que los humanos vean la señal en el ruido. Pero lo que la comunidad de inteligencia [intelligence community (IC) está haciendo ahora con la IA es solo un vislumbrar de lo que viene. Esas aplicaciones tempranas señalan un futuro en el cual la IA desplegada inteligentemente sobrealimentará la capacidad de los analistas para extraer valor de la información.

La adopción de la IA ha estado orientada no solo por incrementado poder computacional y nuevos algoritmos, sino también por la explosión de los datos ahora disponibles. Para el año 2020, el World Economic Forum espera que haya 40 veces más bytes de datos digitales que las estrellas que hay en el universo observable. Para los analistas de inteligencia, esa proliferación de datos significa una segura sobrecarga de información. Los analistas humanos simplemente no pueden hacer frente a tantos datos. Ellos necesitan ayuda.

Los líderes de la inteligencia saben que la IA puede ayudar a hacer frente a este diluvio de datos, pero también pueden preguntarse qué impacto tendrá la IA en su trabajo y en la fuerza de trabajo. De acuerdo con encuestas del sector privado, hay una brecha importante entre la introducción de la IA y el entendimiento de su impacto. Cerca del 20 por ciento de los trabajadores reportan experimentar un cambio en roles, tareas, o maneras de trabajar como resultado de la implementación de la IA, pero casi el 50 por ciento de las compañías no han medido cómo los trabajadores están siendo impactados por la implementación de la IA.

H¿Para acceder al estudio completo, ingresa a www.deloitte.com/ec/es/pages/public-sector/articles/el-futuro-del-analisis-de-inteligencia-.html


Este artículo comienza a hacer frente a esas preguntas, ofreciendo una mirada a nivel de tareas respecto de cómo la IA puede cambiar el trabajo para los analistas de inteligencia. También ofrecerá ideas para las organizaciones que busquen acelerar las tasas de adopción y moverse desde pilotos hacia escala plena. La IA ya está aquí; veamos cómo le dará forma al futuro del análisis de inteligencia.

¿Que entendemos por IA?

El término “inteligencia artificial” puede significar una enorme variedad de cosas dependiendo del contexto. Para ayudar a que los lectores entiendan tal panorama amplio, es útil distinguir entre los tipos de clases modelo de IA, y las aplicaciones de IA. Los primeros son las clasificaciones basadas en cómo la IA funciona; el segundo se basa en qué tareas la IA hace.

La IA en el ciclo de inteligenciaLa inteligencia fluye a través de un “ciclo” de cinco pasos llevado a cabo por especialistas, analistas, y la administración a través de la IC: planeación y dirección; recolección;procesamiento; análisis y producción; y diseminación (figura 2). El valor de los outputs a través del ciclo, incluyendo la inteligencia finalizada que los analistas ponen en manos de quienes toman decisiones, está conformada en un grado importante por la tecnología y los procesos usados, incluyendo quienes aprove-chan la IA.

Tecnologías tales como sistemas aéreos no tripulados, sensores remotos, aeroplanos avanzados de reconocimiento, internet, computadores, y otros sistemas han sobrecargado el proceso de recaudo en tal extensión que los analistas a menudo tienen más datos que los que pueden procesar. Complicando las cosas, los datos recaudados a menudo residen en diferentes sistemas y llegan en diferentes medios, requiriendo que los analistas gasten tiempo reuniendo la información relacionada o fusionando datos antes que pueda comenzar el análisis más profundo.

This article begins to tackle those questions, offering a tasks-level look at how AI may change work for intel analysts. It will also offer ideas for organizations seeking to speed adoption rates and move from pilots to full scale. AI is already here; let’s see how it will shape the future of intelligence analysis.

What do we mean by AI?

The term “artificial intelligence” can mean a huge variety of things depending on the context. To help leaders understand such a wide landscape, it is helpful to distinguish between the types of model classes of AI, and the applications of AI. The first are the classifications based on how AI works; the second is based on what tasks AI is set to do

AI in the intel cycleIntelligence flows through a five-step “cycle” carried out by specialists, analysts, and management across the IC: planning and direction; collection; processing; analysis and production; and dissemination (figure 2). The value of outputs throughout the cycle, including the finished intelligence that analysts put into the hands of decision-makers, is shaped to an important degree by the technology and processes used, including those that leverage AI.

Technologies such as unmanned aerial systems, remote sensors, advanced reconnaissance airplanes, the internet, computers, and other systems have supercharged the collection process to such an extent that analysts often have more data than they can process.4 Complicating matters, the data collected often resides in different systems and comes in different mediums, requiring analysts to spend time piecing together related information—or fusing data—before deeper analysis can begin

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PROGRAMAS QUE SE MODIFICAN A SÍ MISMOS Programs that alter themselves

Motores de reglas inteligentes / Intelligent rules enginesSoftware basado-en-reglas, a menudo en la forma de sentencias si-entonces, que automatizan procesos pre-definidos y pueden aprender y adaptarse. / Rules - based software, often in the form of if- then statements, that automate predefined processes and can learn and adapt.

Aprendizaje de máquina / Machine learningUn conjunto de técnicas estadísticas que automatizan la construcción de modelos analíticos usando algoritmos que aprenden de datos sin programación explícita. / A set of statistical techniques that automate analytical model-building using algorithms that learn from data without explicit programming.

Aprendizaje profundo / Deep learningUna forma más sofisticada de aprendizaje de máquina que desarrolla múltiples niveles ocultos de análisis para hacer predicciones. / A more sophisticated form of machine learning that develops multiple hidden layers of analysis to make predictions.


07

El acceso a más datos debe ser una buena cosa. Pero sin la capacidad para fusionar y procesarlos, ello puede inundar a los analistas con montañas de piezas incoherentes para reunirlas. El director de la National Geospatial Intelligence Agency dijo que, si se mantienen las tendencias, las agencias de inteligencia pronto necesitarán más de ocho millones de analistas de imágenes solamente, lo cual es más que cinco veces el número total de personas con autorizaciones de alto secreto en todo el gobierno. En la moderna era digitalizada, donde el éxito en la guerra depende de la capacidad de una nación para analizar información más rápido y más exactamente que los adversarios, los datos no pueden quedar sin ser analizados. Pero dado el ritmo al cual los humanos operan, simplemente no hay tiempo suficiente para tomar sentido de todos los datos y realizar las otras tareas necesarias del ciclo de inteligencia.

IA puede proporcionar buena parte del apoyo que se necesita. Las agencias de inteligencia ya están usando el poder de la IA para ordenar volúmenes de datos para sacar los “conocimientos” críticos para análisis adicional. Por ejemplo, agencias han usado IA para automáticamente identificar y etiquetar patrones de vehículos para identificar baterías de misiles superficie-a-aire SA-21 o tamizar millones de transacciones financieras para identificar patrones consistentes con el contrabando de armas ilícitas.

Access to more data should be a good thing. But without the ability to fuse and process it, data can inundate analysts with mountains of incoherent pieces of information. The director of the National Geospatial Intelligence Agency said that if trends hold, intelligence organizations could soon need more than 8 million imagery analysts alone, which is more than five times the total number of people with top secret clearances in all of government.5 In the modern digitized age, where success in warfare depends on a nation’s ability to analyze information faster and more accurately than adversaries, data cannot go unanalyzed.6 But given the pace at which humans operate, there simply isn’t enough time to make sense of all the data and perform the other necessary intelligence cycle tasks.

AI can provide much-needed support. Intelligence agencies are already using AI’s power to sort through volumes of data to pull out critical “knowns” for further analysis. For example, agencies have used AI to automatically identify and label patterns of vehicles to identify SA-21 surface-to-air missile batteries or sift through millions of financial transactions to identify patterns consistent with illicit weapons smuggling.

Dis

sem

inat

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Collection

Analysis

Other and admin tasks

Otros y tareas administrativas


08

De manera similar, el Joint Artificial Intelligence Center (el punto focal del Departamento de Defensa para IA) ya está trabajando para desarrollar productos a través de “fusión de operaciones de inteligencia, reunir todos los dominios de comando y control, acelerar tiempos de sensor a tirador, sistemas autónomos y de hormigueo, desarrollo de objetivos, y flujos de trabajo del centro de operaciones.”

Nuestro análisis sugiere que la IA operando en esas capacidades puede ahorrar tiempo de los analistas y mejorar los resultados. Si bien los exactos ahorros de tiempo depende-rán del tipo de trabajo realizado, el analista de todas las fuentes que tenga el apoyo de sistemas facilitados por IA podría ahorrar tanto como 364 horas o más de 45 días al año Esos ahorros pueden liberar a los analistas para que dediquen más tiempo a tareas de prioridad más alta o para que construyan habilidades a través de entrenamiento adicional, entre otras actividades.

Similarly, the Joint Artificial Intelligence Center (the Depart-ment of Defense’s focal point for AI) is already working to develop products across “operations intelligence fusion, joint all-domain command and control, accelerated sensor-to-shooter timelines, autonomous and swarming systems, target development, and operations center workflows.

Our analysis suggests AI operating in these capacities can save analysts’ time and enhance output. While exact time savings will depend on the type of work performed, an all source analyst who has the support of AI-enabled systems could save as much as 364 hours or more than 45 working days a year. These savings can free up analysts to devote more time to higher-priority tasks or build skills through additional training, among other activities.

08

Analíticas predictivas

RPA

Visión de computador

Lenguaje Cognitivo

Informativo Gerencial Abril 2020 | Agenda 2030 de Desarrollo Sostenible

09

Avanzando en la Inversión Ambiental, Social y de Gobierno

L a conciencia social se ha extendido a través de muchas facetas de la vida, y muchas compañías están haciendo un esfuerzo concertado para alinearse con esos principios. Este esfuerzo probablemente ha contribuido al auge constante en la cobertura de los medios otorgada a las marcas “sostenibles” en los últimos dos años. La evidencia sugiere un crecimiento similar en un deseo que es caracterizado como inversiones “sostenibles” o “socialmente responsables.” A nivel global, el porcentaje de inversionistas tanto minoristas como institucio-nales que aplican principios ambientales, sociales, y de gobierno [environmental, social, and governance (ESG)] al menos una cuarta parte de sus portafolios saltó desde el 48 por ciento en 2017 hasta en 75 por ciento en 2019. Si bien dirigir las inversiones con base en los valores de uno ha estado durante décadas, las discusiones entre los asesores y sus clientes acerca de la inversión en ESG se han convertido en lugar común.

De acuerdo con el DCFS, los administradores de inversión es probable que respondan a esta demanda mediante potencialmente lanzar un récord de 200 nuevos fondos de ESG para el 2023, más del doble que los tres años anteriores. Las firmas pueden capturar una enorme participación de esta creciente asignación de ESG mediante utilizar tecnologías emergentes para incorporar datos de ESG de calidad en el proceso de decisión de inversión, desarrollando producto con objetivos claros de ESG, y acogiendo una cultura orientada a ESG a través de la organización para ganar credibilidad con los inversionistas.

Como las tecnologías emergentes, tales como IA, permiten datos de ESG de mejor calidad, se espera que los inversionistas institucionales y minoristas crecientemente demanden que los factores de ESG sean aplicados a un mayor porcentaje de sus portafolios.

S ocial consciousness has spread throughout many facets of life, and many companies are making a concerted effort to align with these principles. This effort has likely contributed to the steady rise in the media coverage afforded to “sustainable” brands over the past two years. Evidence suggests a similar growth in a desire for what are characterized as “sustainable” or “socially responsible” investments. Globally, the percentage of both retail and institutional investors that apply environmental, social, and governance (ESG) principles to at least a quarter of their portfolios jumped from 48 percent in 2017 to 75 percent in 2019. While directing investments based on one’s values has been around for decades, discussions between advisors and their clients about ESG investing have become commonplace.

According to the DCFS, investment managers are likely to respond to this demand by potentially launching up to a record 200 new ESG funds by 2023, more than double the previous three years. Firms may capture a greater share of this growing allocation to ESG by utilizing emerging technologies for incorporating quality ESG data into the investment decision process, developing products with clear ESG objectives, and embracing an ESG-driven culture across the organization to gain credibility with investors.

As emerging technologies, such as AI, enable better-quality ESG data and the regulatory landscape becomes clearer, institutional, and retail investors are expected to increasingly demand that ESG factors be applied to a greater percentage of their portfolios.

Para leer el estudio completo, por favor visite: www.deloitte.com/ec/es/pages/financial-services/articles/avanzando-en-la-inversion-ambiental--social-y-de-gobierno.html

10

Informativo Gerencial Abril 2020 | Agenda 2030 de Desarrollo Sostenible

En este escenario, los activos de ESG deben continuarcreciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta ( CAGR) del 16 por ciento, totalizando casi US$35 trillones para el 2025.

De acuerdo con el DCFS, es probable que respondan a esta demanda mediante potencialmente anzar un récord de 200 nuevos fondos de ESG para el 2023, más del doble que los tres años anteriores.

In this scenario, ESG assets should continue to grow at a 16 percent compound annual growth rate (CAGR), totaling almost US$35 trillion by 2025.

According to the DCFS, investment managers are likely to respond to this demand by potentially setting a record of 200 new ESG funds by 2023, more than double the previous three years.

Los activos obligatorios de ESG podrían ser para el 2025 la mitad de todos losactivos administrados en los Estados Unidos / ESG- mandated assets could make up half of all managed assets in the United States by 2025

Obligatorios de ESG / ESG mandatory No obligatorios del ESG / non-ESG mandatory

Participación de los activos de ESG en activos profesionalmente administrados en general en los Estados Unidos / Share of ESG assets in professionally managed assets in general in the United States

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Informativo Gerencial Abril 2020 | Registros oficiales

Materia Tributaria

Registro Oficial No. 154 Suplemento No. 1: Servicio de Rentas Internas: Resolución No. NAC-DGERCGC20-00000014: Establece los requisitos para la obtención y recuperación de la «clave de usuario» para acceder a los servicios transaccionales disponibles a través del portal SRI en línea, así como la actualización de los medios de contacto vinculados a este proceso.

Registro Oficial No. 157 Suplemento No. 1: Servicio de Rentas Internas: Resolución No. NAC-DGERCGC20-00000012: Se amplía el plazo para la presentación de las Declaraciones de Retenciones en la Fuente del Impuesto a la Renta, Impuesto al valor Agregado, Impuesto a la Renta, con vencimiento en marzo del 2020, así como el Anexo de Gastos Personales, y el Anexo Transaccional Simplificado por los meses entre enero y septiembre del 2020.

Registro Oficial No. 157 Suplemento No. 1: Servicio de Rentas Internas: Resolución No. NAC-DGERCGC20-00000013: Resolvió emitir las normas para la Retención del Impuesto a la Renta en la Distribución de Dividendos.

Registro Oficial No. 161 Suplemento No. 1: Servicio de Rentas Internas: Resolución No. NAC-DGERCGC20-00000015: Mediante la cual se reforma la Resolución No. NACDGERC-GC20-00000001, publicada en el Suplemento al Registro Oficial 118 de 10 de enero de 2020.

Registro Oficial No. 459 Edición Especial: Servicio de Rentas Internas: Resolución No. NACDGERCGC20-00000020: Se reforma la Resolución Nº NACDGERCGC14- 00787, publicada en el Tercer Suplemento del Registro Oficial No. 346 de 02 de octubre de 2014 y sus reformas, que fija los porcentajes de Retención en la Fuente de Impuesto a la Renta.

Tax Matters

Official Gazette No. 154 Supplement I: INTERNAL REVENUE SERVICE: Resolution No. NAC-DGERCGC20-00000014: Establishes the requirements for obtaining and recovering the «user password» to access transactional services available on the online SRI portal, as well as updating the contact method linked to this process.

Official Gazette No. 157 Supplement I: INTERNAL REVENUE SERVICE: Resolution: No. NAC-DGERCGC20-00000012:Extends the deadline for filing Income Tax Withholdings at Source Returns, Value Added Tax Returns and Income Tax Returns due on March 10 as well as the filing of Personal Expenses Summaries and Simplified Transactional Summaries Annex for the period January to September 2020.

Official Gazette No. 157 Supplement I: INTERNAL REVENUE SERVICE: Resolution: No. NAC-DGERCGC20-00000013:Resolves to issue regulations concerning Income Tax Withholdings on the Distribution of Dividends.

Official Gazette No. 161 Supplement I: INTERNAL REVENUE SERVICE: Resolution No. NAC-DGERCGC20-00000015: Whereby Resolution No. NACDGERCGC20-00000001, published in the Supplement to Official Gazette No. 118 of January 10, 2020 is amended.

Official Gazette No. 459 Special Edition : INTERNAL REVENUE SERVICE: RESOLUTION No. NACDGERC-GC20-00000020: Amends Resolution No. NACDGERCGC14- 00787, published in the Third Supplement to Official Gazette No. 346 of October 2, 2014 and its reforms, which establish Income Tax Withholding at Source percentages.

Registros Oficiales

Materia Contratación Pública

Registro Oficial No. 155: Servicio Nacional de Contratación Pública: Resolución No. R.I.-SERCOP-2020-003: Se reforma la Resolución Nº NACDGERCGC14- 00787, publicada en el Tercer Suplemento del Registro Oficial No. 346 de 02 de octubre de 2014 y sus reformas, que fija los porcentajes de Retención en la Fuente de Impuesto a la Renta.

Registro Oficial No. 155: Servicio Nacional de Contratación Pública: Resolución: Nro. R.I.-SERCOP-2020-0004: Expedir las siguientes reformas a la resolución interna Nro. R.i.- sercop-2018-00000459 (reformada), de 20 de noviembre de 2018.

Función Ejecutiva

Registro Oficial No. 163 Suplemento 1: Servicio Nacional de Contratación Pública: Resolución: Nro. R.I.-SERCOP-2020-0004: Expedir las siguientes reformas a la resolución interna Nro. R.i.- sercop-2018-00000459 (reformada), de 20 de noviembre de 2018.

Función Municipal

Registro Oficial No. 448 Edición Especial: Municipio del Distrito Metropolitano de metropolitano de Quitoprocuraduría Metropolitana: Resolución No. NAC-DGER-CG20-000000008: Se dispone la suspensión de términos y plazos, según corresponda, para la sustanciación y tramitación de los medios de impugnación administrativos y tributarios que cuyo conocimiento corresponde, por Delegación, a la Procuraduría Metropolitana.

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Informativo Gerencial Abril 2020 | Registros oficiales

National Public Procurement

Official Gazette No. 155: National Public Procurement Service: Resolution: No. R.I.-SERCOP-2020-003: Publishes the regulation for issuing certified copies of documents in digital format from the National Public Procurement Service.

Official Gazette No. 155: National Public Procurement Service: Resolution: No. R.I.-SERCOP-2020-004: Issues the following reforms to internal resolution No. R.i.- sercop-2018-00000459 (amended) of November 20, 2018.

Executive Function

Official Gazette No. 163 Supplement No. 1: Office of the president of the Republic: Decree No. 1017: Declares a State of Emergency due to the public calamity throughout Ecuadorian territory following confirmed cases of coronavirus and the declaration of a Covid-19 pandemic by the World Health Organization.

Municipal Function

Official Gazette No. 448 Especial Edition: Municipality of the Metropolitan District of Quito, metropolitan office of the attorney genera: RESOLUTION No. 001: Suspends the terms and deadlines, as applicable, for undertaking and processing administrative and tax challenges, corresponding to the Delegation of the Metropolitan Attorney General's Office.

13

OficialTasa

Cifraseconómicas

Valores expresan unidades de cada moneda que se obtienen por cada $1US

Evolución de Indicadores

VentaCompra

TransaccionesOficialTasa

0,92

0,84

3,49

64,06

4166,67

0,92

0,84

3,49

64,06

4166,67

100000,00 100000,00 100000,00

0,92

0,84

3,49

64,06

6,90 6,90 6,90

847,46 847,46 847,46

4166,67

70422,54

0.92 0,84

64,05

6,83

4081,63

Bolívar Soberano

InternacionalCotización

Monedas

Euro

Libra Esterlina

Nuevo Sol

Peso argentino

Peso boliviano

Peso chileno

Peso colombiano

Yen

Real Brasil

Subempleo Empleo no remunerado

* Cifras trimestrales 2019

Cifras semestrales 2018 - 2019 (proxima actualización octubre 2019).

Empleo AdecuadoEmpleo no adecuado

Abr - Jun 19 Jun - Sep 19Oct - Dec 18

40.60

9.90

28.80

16.50

Ene - Mar 19

37.90

11.00

27.20

18.70

37.90

10.40

26.40

20.30

111,48 111,48 111,48

5,03 5,035,03

111,42

5,02

3,49

843,95

26.40

10.40 20.30

38.50

Oct- Dec 19

28.00

38.80

10.90

17.80


14

99,740 3.676,47

99.740

3.397,11

Punt

os D

ow J

ones

, N

IKKEI

Punt

os N

ASD

AQ

, D

AX

Dow NASDAQ Dax Nikkei

Punto

s, E

MBI,

Mill

ones

US$ R

ILD

Bonos Global 15 Reserva Monetaria

Cot

izac

ión

Bon

os

Índices Bursátiles

Bonos Global 15 y RILD

9.183,78

13.550,83

28.149,20

13.132,04

20.737,70

N/A

9.700,57

7.555,91

Libor, FED

Tasas Referenciales

Libor FED Prime Pasiva Ref. Activa Ref. BCE

Referenciales BCE (Activa - Pasiva),

Prime Rate

4.75

1.58

1.64

6.22

8.81

6.24

0.15

8.77

0.95

3.25

20202018

Ener

o

Febr

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Mar

zo

Abr

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May

o

Juni

o

Julio

Ago

sto

Sep

tiem

bre

Oct

ubre

Nov

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Dic

iem

bre

-0.27-0.04

0.09

0.01

0.14 0.27

0.39

-0.05

-0.25

0.10

0.47

0.19 0.15

-0.14

-0.23-0.21

0.17

-0.18

99,740

2019

3.676,47

0.09

-0.10 -0.01

1-E

ne

9-E

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25-E

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02-F

eb

10-F

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12-M

ar

20-M

ar

-0.7 -0.10

0.23

1-E

ne

9-E

ne

17-E

ne

25-E

ne

02-F

eb

10-F

eb

18-F

eb

26-F

eb

04-M

ar

12-M

ar

20-M

ar

1-En

e

9-En

e

17-E

ne

25-E

ne

02-F

eb

10-F

eb

18-F

eb

26-F

eb

04-M

ar

12-M

ar

20-M

ar

0.07


15

Fuente: Banco Central del Ecuador

Tasas de interés activas efectivas calculadas por el Banco Central

Tasa Referencial: 9.19%Tasa Máxima: 9.33%

Productivo Corporativo

Tasa Referencial: 16.21%Tasa Máxima: 17.30%Consumo

Microcrédito acumulación ampliada

Vivienda


Productivo PYMES



Segmento de Crédito

Barril petróleo WTI Oro (oz)

Materias Primas

Cot

izac

ión

Bon

os

**Los índices del IPC (Base: 2004=100) han sido empalmados a la serie del nuevo IPC (Base: 2014=100).

360 días

1.69

2.07

3.02

3.05

180 días 360 días90 días

Libor

30 díasPrime NYLegalActiva

ReferencialPasivaReferencial

Básica del Banco CentralPeríodo

Tasas de interés referenciales

1.321.000.773.758.108.105.120.202016

1.791.641.514.507.837.834.950.202017

2.822.742.505.508.828.825.700.20

Internacionales

Fuente: Banco Central del Ecuador

8.695.43 2018 0.20 8.69 5.25 2.48 2.87

1.69

2.07

3.02

2.692.662.485.508.828.825.700.20 2.87

3.052.79

US$

por

barr

il de

pet

róle

o W

TI

53.29

1.604,00

20.36

1.525,40

ANUAL(12 meses)

ANUALIZADA(Mes * 12)

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Junio

Julio

Agosto

Septiembre

Octubre

Noviembre

Diciembre

% INFLACIÓN

2018

ACUMULADA(Por el año) (12 meses)


ACUMULADA(Por el año)

ANUAL(12 meses)


% INFLACIÓN

INDICE MES105.20 0.19 0.19 -0.09 -0.11 105.77 105.450.47 0.47 0.54 6.58

105.53 -0.23 0.24 0.16 -2.69

105.31 -0.21 0.02 -0.12 -2.47

105.49 0.17 0.19 0.19 2.07

105.48 -0.004 0.19 0.37 -0.11

105.45 -0.04 0.15 0.61 -0.034

105.54 0.09 0.25 0.71 1.03104.80 -0.40 -0.19 -0.57 -0.11

105.08 0.27 0.08 -0.32 3.25

105.50 0.39 0.47 0.23 4.90

105.45 -0.05 0.42 0.33 -0.57

105.18 -0.25 0.17 0.35 -3.03

105.28 0.10 0.27 0.27 1.15

% INFLACIÓN

2019 2020

ACUMULADA(Por el año)INDICEINDICE MESMES

105.37 0.15 0.34 -0.14

105.43 0.06 0.41 -0.21 0.69

1.96

105.29

105.09

104.81

-0.14

-0.18

-0.27 -0.19

0.27

0.09

-0.78

-1.01

-0.71

-1.58

-2.26

-3.15

-0.10 0.14

0.61 -0.034105.54

105.54

0.09 0.25

0.33 -1.20

-0.01

-0.7

-0.10

0.13

-0.06

-0.07

105.42

105.22

105.21

0.70

0.04

-0.07

-8.40

-0.11

-1.20

Enero 2020

2.692.662.485.508.828.825.700.20 2.87Febrero 2020

2.692.662.485.508.828.825.700.20 2.87Marzo 2020

2019

0.23 0.23 2.77

105.29 -0.15 0.07 -5.31

- 0.30

-0.23

ANUAL

1-E

ne

9-E

ne

17-E

ne

25-E

ne

02-F

eb

10-F

eb

18-F

eb

26-F

eb

04-M

ar

12-M

ar

20-M

ar


1819

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