L'Agenzia delle entrate scommette su Ai e Big data per combattere l'evasione fiscale - CorCom

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L’Agenzia delle entrate scommette su Ai e Big data per combattere l’evasione fiscale

Via libera della Ue al finanziamento del progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy”. In campo intelligenza artificiale, network science e data visualization per intercettare la rete delle frodi e favorire l’adempimento spontaneo

05 Mar 2021

Domenico Aliperto

Spazio a nuove metodologie e strumenti, senza scendere a compromessi sulla privacy e sulla protezione dei dati, per prevenire e contrastare in tempi sempre più rapidi frodi Iva, anche intracomunitarie, utilizzi indebiti di crediti d’imposta e altre agevolazioni, realizzate anche mediante strutture societarie e schemi transazionali complessi.

Con il via libera dell’Unione europea al finanziamento del progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy” ideato e presentato dall’Agenzia delle Entrate, è previsto un importante potenziamento delle attività di contrasto ai fenomeni di evasione ed elusione fiscale. Grazie alla network science, all’intelligenza artificiale e alla data visualization, si legge in una nota, l’Agenzia intende valorizzare al meglio il vasto patrimonio di dati di cui dispone come per esempio, per ogni singola annualità, 42 milioni di dichiarazioni, 750 milioni di informazioni comunicate da soggetti terzi, 400 milioni di rapporti finanziari attivi, 197 milioni di versamenti F24, circa 2 miliardi di fatture elettroniche e oltre 150 milioni di immobili censiti.

Un’iniziativa finanziata con fondi europei

Grazie ai fondi ricevuti dall’Ue con il supporto della Direzione Generale per il Sostegno alle riforme strutturali (Dg Reform) della Commissione Europea, e attraverso la collaborazione del partner tecnologico Sogei, la nuova iniziativa delle Entrate mira a innovare i processi di valutazione del rischio di non-compliance. In sostanza, si provvederà a introdurre, a sperimentare e a utilizzare tecniche innovative di network analysis, di machine learning e di data visualization, al fine di realizzare un nuovo sistema di supporto ai processi di individuazione dei soggetti ad alto rischio di frodi fiscali.

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L’attuale Progetto delle Entrate in tema di innovazione su strumenti e tecniche di analisi del rischio fiscale si inserisce all’interno dei programmi europei a supporto delle riforme strutturali in risposta all’emergenza Covid-19. Obiettivo, rendere le economie della Ue più sostenibili, resilienti e preparate per le sfide poste dalle transizioni verde e digitale. Tra le novità anche l’istituzione di uno Strumento di Supporto Tecnico (Tecnical Support Instrument o Tsi), quale successore dello Structural Reform Support Programme (Srsp).

In particolare, il Tsi può anche essere utilizzato dagli Stati membri per lo sviluppo e l’attuazione dei loro piani di ripresa e resilienza: una quota dei fondi a disposizione del Tsi sarà utilizzata per il progetto presentato dalle Entrate. In cosa consiste il Progetto, obiettivi ed ambiti d’intervento – Negli ultimi anni, in tutto il mondo, anche in Italia da parte dell’Agenzia, sono stati realizzati svariati strumenti innovativi e sempre più sofisticati dedicati all’analisi del rischio per la tax compliance.

Nell’ottica d’una digitalizzazione sempre più strategica e diffusa, con l’attuale progetto l’Agenzia si pone l’obiettivo di innovare, diffondere e integrare ulteriormente all’interno dei processi e delle attività legate al contrasto dell’evasione fiscale quanto già realizzato in questi anni nell’ambito dell’analisi avanzata dei dati, in termini di metodologie, di processi e di tecnologie. Attività che non vengono tradotte automaticamente nell’emanazione di atti impositivi, ma che devono essere inserite in un processo più ampio che deve fondarsi nel rispetto del principio del contraddittorio e della collaborazione e buona fede tra amministrazione fiscale e contribuente, come fissati nello Statuto dei diritti del contribuente.

I tre ambiti di intervento

In dettaglio, gli specifici ambiti d’intervento selezionati saranno tre: Rispetto alla Network science, la rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra soggetti (per esempio relazioni tra società) che possono essere correlate a schemi di evasione e di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi.

L’analisi visuale delle informazioni, attraverso l’adozione di interfacce innovative “uomo-macchina” (per esempio modalità visuali fluide e intuitive di “navigazione” dei dati), consente di potenziare le capacità degli analisti, accelerando e rendendo più intuitivo e naturale il loro processo di acquisizione e trattamento delle informazioni rilevanti.

Facendo leva sulle tecnologie di intelligenza artificiale, infine, l’ausilio di tecniche di apprendimento automatico (machine learning) accelera i processi decisionali, sempre sotto controllo da parte degli analisti, e ne aumenta l’accuratezza e l’efficacia. L’adozione dell’Intelligenza artificiale nel dominio economico e fiscale è indicato nell’atto di indirizzo del Mef.

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