Fisco

5 Marzo 2021 | Pubblicato da Redazione Daily Tax

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Lotta all’evasione fiscale: oltre tre miliardi di dati per intercettare la rete delle frodi

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Spazio a 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, realizzate anche mediante strutture societarie e schemi transazionali complessi.

Con il via libera dell’Unione europea al finanziamento del progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy” ideato e presentato dall’Agenzia delle entrate, è previsto un importante potenziamento delle attività di contrasto ai fenomeni di evasione ed elusione fiscale. Con la network science, l’intelligenza artificiale e la data visualization l’Agenzia intende valorizzare al meglio il vasto patrimonio di dati di cui dispone come ad 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.

L’obiettivo strategico della nuova iniziativa dell’Agenzia grazie ai fondi ricevuti dall’UE mira ad innovare i processi di valutazione del rischio di non-compliance. In sostanza, si provvederà ad introdurre, a sperimentare e ad 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.

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 di una digitalizzazione sempre più strategica e diffusa, con l’attuale progetto 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. 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.

In dettaglio, gli specifici ambiti d’intervento selezionati saranno i seguenti: 1) Network science. 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; 2) Analisi visuale delle informazioni. 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; 3) 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. L’adozione dell’Intelligenza artificiale nel dominio economico e fiscale è indicato nell’atto di indirizzo del MEF.

 

 

Fonte Agenzia delle entrate

 

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