La lotta all’evasione fiscale punta sull’Intelligenza Artificiale grazie ad una maggiore integrazione delle banche dati delle amministrazioni. L’utilizzo dell’AI darà una mano nella creazione delle liste selettive dei contribuenti considerati a maggior rischio fiscale.
Secondo quanto enunciato nel preambolo del futuro Regolamento sull’Intelligenza Artificiale (AI Act), le amministrazioni potranno impiegare l’AI non solo per scopi fiscali, ma anche per quelli doganali e per contrastare il riciclaggio. Tuttavia, in queste tre sfere d’azione, le tecnologie non dovrebbero rientrare nella categoria dei sistemi AI ad alto rischio.
In Italia l’implementazione degli strumenti di Intelligenza Artificiale nella lotta all’evasione, come confermato dall’Agenzia delle Entrate, avverrà attraverso analisi incrociate.
La prima fase di analisi sarà di natura “umana”: in questa fase, gli addetti, tramite tecniche tradizionali di controlli incrociati delle banche dati, individueranno i contribuenti sospetti di anomalie fiscali. Successivamente, entrerà in gioco l’Intelligenza Artificiale che, mediante l’impiego di metodologie di apprendimento automatico, anche chiamato Machine Learning, farà compiere un salto di qualità nel contrasto all’evasione.
L’uso dell’Intelligenza Artificiale permetterà di orientare le attività in modo mirato, individuando con precisione i profili che, una volta sottoposti a controllo, confermeranno molto probabilmente le ipotesi iniziali.
In altre parole, l’algoritmo non sarà impiegato per selezionare i contribuenti da sottoporre a controllo, ma piuttosto per evidenziare il livello di rischio delle popolazioni già individuate.
Tuttavia, è cruciale sottolineare che l’efficacia dell’AI nel contrastare l’evasione fiscale dipende sostanzialmente dalla qualità e dalla quantità dei dati a disposizione. È pertanto essenziale garantire l’accuratezza e l’integrità dei dati utilizzati per addestrare i modelli di Intelligenza Artificiale, altrimenti potrebbero verificarsi errori e segnalazioni erronee.
C.L.
