Lo strumento digitale è previsto nell'ambito del Pnrr. Manca solo il via libera del Garante per la privacy per la sua operatività. Consentirà di utilizzare i dati in possesso dell'Agenzia delle Entrate in forma pseudo-anonima, creando liste di contribuenti con un profilo a rischio evasione o elusione fiscale
La lotta all’evasione fiscale sarà a breve supportata da uno strumento in più nelle mani del Fisco italiano: un algoritmo anti-evasori. Previsto nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, manca ormai solo il via libera definitivo del Garante per la privacy. Ecco cosa sappiamo
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Nel documento di attuazione del Pnrr approvato la scorsa settimana in Consiglio dei ministri si legge che è stato trasmesso al Garante “lo schema di decreto ministeriale recante le procedure per la pseudo-anonimizzazione dei dati da parte dell'Agenzia delle entrate, ai fini dell'acquisizione del relativo parere”
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La progettazione dell’algoritmo fa parte del più ampio programma "A data driven approach to tax evasion risk analysis in Ital", ideato dalla stessa Agenzia delle Entrate, che già nel 2021 ha ricevuto il via libera dell’Unione europea
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Si tratta, come spiega il Fisco sul suo sito, di un progetto basato su “nuove metodologie e strumenti, con la massima attenzione alla privacy e alla 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”
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Si andranno essenzialmente a creare delle liste digitali, incrociando i dati già nella disponibilità dell’Agenzia delle Entrate, con cui analizzare il rischio di evasione o elusione fiscale dei contribuenti
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La lista di contribuenti giudicati ad alto rischio di evasione fiscale non dovrebbe quindi contenere direttamente i loro nomi e cognomi, ma una sorta di pseudonimi identificativi
Lo scorso anno, nel presentare il programma di analisi del rischio digitalizzata, il Fisco aveva individuato come “specifici ambiti d’intervento” network science, analisi visuale delle informazioni e intelligenza artificiale. La prima consiste nella “rappresentazione dei dati sotto forma di reti", per far emergere “relazioni indirette e non evidenti tra soggetti” potenzialmente legate a schemi di evasione. La seconda è invece “l’adozione di interfacce innovative uomo-macchina”’ per potenziare le capacità degli analisti
Con intelligenza artificiale si intende invece "l’ausilio di tecniche di apprendimento automatico (machine learning)" per accelerare "i processi decisionali, sempre sotto controllo da parte degli analisti"
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