IL PROVVEDIMENTO

Algoritmi contro l’evasione fiscale, via libera del Garante Privacy

L’Autorità dà l’ok allo schema di decreto che attua quanto previsto dalla legge di bilancio. Ma il ministero dell’Economia dovrà specificare quali dati verranno trattati e tutelare l’identità dei contribuenti tramite innovative tecniche di pseudonimizzazione

01 Feb 2022

Federica Meta

Giornalista

intelligenza-artificiale

Via libera del Garante Privacy all’uso degli algoritmi contro l’evasione fiscale. Lo schema di decreto, che attua quanto previsto dalla legge di bilancio 2020, prevede che l’Agenzia delle Entrate, dopo la pseudonimizzazione di specifici set di dati contenuti nell’archivio dei rapporti finanziari, attraverso processi automatizzati e interconnessioni con le altre banche dati di cui dispone, individui i criteri di rischio utili per far emergere le posizioni da sottoporre al controllo. 

Nel dare l’ok l’Autorità ha però precisato che si dovranno valutare gli aspetti relativi all’individuazione delle categorie di dati che verranno trattati, garantire la trasparenza del trattamento e gli obblighi informativi  nei confronti degli interessati. È stato inoltre chiesto di integrare lo schema di decreto prevedendo specifiche garanzie per il differimento del diritto di accesso dei contribuenti che, all’esito degli accertamenti, saranno risultati in regola.

Nel dettaglio il Garante focalizza l’attenzione sul meccanismo che verrà utilizzato dall’Agenzia delle Entrate per proteggere i contribuenti che saranno selezionati per i controlli attraverso la pseudonimizzazione per “impedire, in presenza di dati finanziari, l’identificazione diretta degli interessati”; in questo senso la pseudonimizzazione deve fondarsi su tecniche efficaci che mascherino l’identità e riducano il rischio di identificazione.

“Considerate le caratteristiche dei trattamenti che si intendono effettuare, il Ministero dell’Economia e Finanza dovrà introdurre specifiche cautele per quelli automatizzati, in modo da ridurre i rischi per i contribuenti: in particolare per quanto riguarda la rappresentazione della capacità contributiva e poter quindi correggere potenziali errori o distorsioni che potrebbero verificarsi nel processo decisionale – spiega una nota del Garante – Il Mef dovrà poi specificare nel dettaglio le categorie di dati oggetto di limitazione e nell’informativa indicare in modo più trasparente le attività di profilazione degli interessati”.

“L’adeguatezza delle misure a tutela dei diritti e delle libertà degli interessati sarà verificata dall’Autorità nell’ambito dell’esame delle valutazioni di impatto sulla protezione dei dati che saranno predisposte da Agenzia delle entrate e Guardia di finanza, e del provvedimento del Direttore dell’Agenzia”, conclude la nota.

Il progetto dell’Agenzia delle Entrate

L’analisi predittiva tramite algoritmi è parte di una strategia più ampia dell’Agenzia delle Entrate che mira a combattere l’evasione fiscale con le tecnologie 4.0. Il progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy”, che ha ottenuto il via libera della Commissione europea, punta ad  utilizzare nuove metodologie e strumenti 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.

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Grazie alla network science, all’intelligenza artificiale e alla data visualization 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.

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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