Il Garante della Privacy ha dato il via libera per l’uso di algoritmi specifici per la data analisys e per l’intervento diretto contro l’evasione fiscale. Il nuovo schema di decreto mette in atto quanto è stato, precedentemente previsto dalla Legge di Bilancio 2020. L’Agenzia delle Entrate dopo aver individuato la pseudonimizzazione di determinati set di dati inerenti i rapporti finanziari e potrà confrontarli algoritmicamente con le altre banche dati di cui dispone oppure è interconnessa.

In questo modo verranno individuati i criteri di rischio che possono far emergere tutte quelle posizioni da sottoporre a un controllo più specifico. Questo via libera è la prima parte di un più ampio quadro progettuale denominato A Data driven approach to tax evasion risk analisys in Italy che ha già ottenuto il via libera dall’Europa.

L’intelligenza artificiale al servizio del controllo all’evasione fiscale

L’Agenzia delle Entrate dispone di un patrimonio di dati estremamente vasti tra cui oltre 2 miliardi di fatture elettroniche, 150 milioni di immobili censiti, 750 milioni di informazioni fiscali comunicate da soggetti terzi, 400 rapporti finanziari attivi, 197 milioni di versamenti F24 e molto altro ancora.

Grazie alla network science e agli algoritmi di intelligenza artificiale può portare avanti una concreta lotta all’evasione in Italia contrastando e prevenendo in tempi sempre più rapidi:

• Frodi Iva.
• Utilizzi non autorizzati di debiti di imposta e altre agevolazioni.

Portate avanti anche con schemi molto complicati e accurati. Il progetto di transizione a una tecnologia 4.0 sarà finanziato da fondi europei e si iscrive in un più ampio programma della Commissione.

Quali saranno gli ambiti di intervento autorizzati dal Garante della Privacy?

Cerchiamo di capire ed esplorare insieme quelli che sono i principali ambiti in cui si incentreranno gli interventi algoritmici previsti per questa nuova versione dell’Agenzia delle Entrate capace di utilizzare machine learning e deep learning al servizio della lotta alle frodi fiscali. Nello specifico si possono individuare tre macroaree di intervento:

• Network Science. Rappresentando i dati sotto forma di reti le relazioni indirette tra soggetti correlati a schemi di evasione fiscale, anche societaria, saranno subito visibili e individuabili.
• Intelligenza artificiale. Grazie al deep learning e al machine learning sarà possibile accelerare i processi decisionali aumentando l’accuratezza e l’efficienza del controllo.
• Analisi visuale delle informazioni. Grazie a modalità di visualizzazione delle informazioni fiscali navigabili e intuitive si potrà aumentare l’efficacia delle capacità messe in campo dagli analisti. Tutti processi saranno così più veloci e il processo di acquisizione e trattamento più intuitivo.

Le raccomandazioni del Garante della Privacy

Dopo aver dato il via a questo nuovo processo tecnologico di transizione informatica il Garante pone però l’attenzione su come verranno individuati i dati e su quali sono le specifiche che l’Agenzia delle Entrate dovrà prendere per proteggere la privacy eliminando l’identificazione diretta anche in presenza di dati finanziari. Si dovranno introdurre quindi specifiche cautele per ridurre ogni tipo di rischio per tutti i contribuenti.

Il via libera viene quindi dato a patto che siano rispettate le misure adeguate a tutela dei diritti e delle libertà dei contribuenti.

Lotta algoritmica all’evasione fiscale: il punto della situazione

La commissione europea sta portando avanti diversi piani di sostegno economico che possano portare a un’ottimizzazione dei processi della pubblica amministrazione anticipando i tempi per una transizione ecologica e per le migliorie a favore del cittadino.

Parte di questi fondi saranno utilizzati dall’Agenzia delle Entrate, dopo autorizzazione del Garante della Privacy, per implementare al suo interno tutta una serie di innovazioni tecnologiche e algoritmiche legate all’intelligenza artificiale e alla Data Analisys per il controllo predittivo e per il contrasto all’evasione fiscale in Italia.