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Evasione fiscale, controlli dell’Agenzia delle Entrate con l’AI

Diventa tecnologica la lotta all'evasione fiscale: l'Agenzia delle Entrate ha approvato il progetto che utilizzerà l'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale in campo per contrastare l’evasione fiscale. È il progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy”, presentato dall’Agenzia delle Entrate che ha ricevuto l’ok dall’Unione europea, pronta a finanziare il piano che con l’aiuto delle nuove tecnologie può rappresentare una vera e propria svolta per contrastare uno dei cancri che l’Italia si trascina da anni.

Il progetto per contrastare l’evasione fiscale

Il patrimonio di informazioni e dati dell’Agenzia è immenso: ogni anno 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.

Come utilizzare al meglio questo patrimonio per combattere l’evasione fiscale? In sostanza, saranno introdotte tecniche innovative di network analysis, di machine learning (l’apprendimento automatico, una branca di sviluppo dell’intelligenza artificiale) e di data visualization (banalmente la rappresentazione grafica dei dati) per realizzare un nuovo sistema di supporto ai processi di individuazione dei soggetti ad alto rischio di frodi fiscali.

Il progetto, quindi, non si basa solo sull’intelligenza artificiale. L’idea è quella di utilizzare al meglio i tre miliardi di dati di cui è in possesso l’Agenzia delle Entrate per intercettare la rete delle frodi.

L’approccio metodologico

Per concretizzare il progetto, l’approccio metodologico sarà basato sul network science (il campo accademico che studia reti complesse) e sul data visualization.

Quanto alla prima, la rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra soggetti (ad esempio relazioni tra società) che possono essere correlate a schemi di evasione e di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi.

Rispetto al data visualization, invece, l’adozione di interfacce innovative “uomo-macchina” (ad 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.

E l’intelligenza artificiale? 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.

Negli ultimi anni sono stati realizzati svariati strumenti innovativi e sempre più sofisticati dedicati all’analisi del rischio di evasione fiscale.

Nell’ottica di una digitalizzazione sempre più strategica e diffusa, l’Agenzia si pone l’obiettivo di innovare, diffondere ed 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.

Dario De Martino

Nato all'ombra del Vesuvio il 18 marzo 1994, dopo la maturità classica e la laurea in scienze politiche alla Federico II diventa giornalista professionista lavorando per il "Roma", la testata più antica del Sud Italia. Sin da giovane racconta il mondo e le sue evoluzioni dall'osservatorio che definisce "privilegiato di una città unica per tanti aspetti e, seppur legata alle sue tradizioni, pronta ad adeguarsi alle nuove velocità del globo".

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