Evasione Fiscale e Intelligenza Artificiale: Come l’Agenzia delle Entrate Scova i Rischi con i Dati disponibili.
In seguito a quanto stabilito dall’art. 2 del D.L.Gs 13/2024 in attuazione della Riforma fiscale l’Agenzia delle Entrate da pochi giorni ha avviato nuovi controlli a tappeto, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale: ecco come funziona e chi è a rischio.
La norma: Estratto art. 2 Dlgs 13/2024 …. f) analisi probabilistica: insieme dei modelli e delle tecniche di analisi che, sfruttando soluzioni di intelligenza artificiale ovvero di statistica inferenziale, consentono di isolare rischi fiscali, anche non noti a priori, che, una volta individuati, possono essere utilizzati per l’elaborazione di autonomi criteri selettivi, ovvero permettono di attribuire una determinata probabilità di accadimento a un rischio fiscale noto ….
Tra nobili intenti e il miraggio della perfezione.
L’evasione fiscale è da sempre il fantasma che si aggira tra i corridoi dell’Agenzia delle Entrate (AdE), con l’obiettivo dichiarato di stanarlo per riportare giustizia fiscale. Negli ultimi anni, complice una mole crescente di dati digitali e strumenti tecnologici sempre più raffinati, l’intelligenza artificiale (IA) è entrata in scena come un alleato prezioso. Tuttavia, mentre le possibilità sembrano infinite, i dubbi non mancano: siamo di fronte a una svolta epocale o a un’altra corsa affannosa verso risultati difficilmente raggiungibili?
Come funziona l’IA nella lotta all’evasione?
Immaginiamoci l’AdE come un detective, ma con superpoteri digitali. Grazie all’intelligenza artificiale, si potrà:
- Analizzare montagne di dati in tempo record
L’AdE ha accesso a database sterminati: dalle fatture elettroniche all’Anagrafe Tributaria, dai registri catastali fino alle transazioni bancarie. Qui entra in gioco l’IA, che non solo “legge” questi dati, ma li analizza per individuare incoerenze. Ad esempio, un contribuente che dichiara 10.000 euro all’anno ma possiede un attico in centro città o un’auto di lusso non passerà inosservato.
- Identificare schemi nascosti
Grazie agli algoritmi di machine learning, l’IA può scoprire anomalie che l’occhio umano non potrebbe mai cogliere, come un’azienda che utilizza fatture sospette per gonfiare costi e abbassare i profitti tassabili.
- Attribuire un “punteggio di rischio”
Ogni contribuente potrebbe presto avere un “rating fiscale”, basato su indicatori come coerenza tra redditi e beni, regolarità nei pagamenti e precedenti fiscali. Questo punteggio serve a concentrare i controlli sui soggetti a rischio più alto, ottimizzando le risorse dell’AdE
- Prevedere il futuro (o quasi)
Gli algoritmi predittivi non si limitano a guardare i dati storici: cercano di immaginare comportamenti futuri, come una possibile evasione basata su modelli economici o nuove normative.
Esempi pratici: quando l’IA diventa (quasi) infallibile
- Le false partite IVA: L’IA può smascherare partite IVA attive solo sulla carta, magari usate per emissione di fatture false. Confrontando fatturati, transazioni bancarie e settori di attività, l’algoritmo individua quelle sospette in pochi minuti.
- Carosello IVA? Scoperto!: Questo complesso schema di frode fiscale, basato su triangolazioni tra aziende per evadere l’imposta, viene rilevato grazie a pattern anomali nei flussi di fatturazione.
- Incoerenze reddituali: Incrociando redditi dichiarati, spese e proprietà, l’IA segnala chi vive al di sopra delle proprie possibilità dichiarate.
In campo bonus edilizi l’IA permette
Il riconoscimento di schemi sospetti
- Gli algoritmi di machine learning individuano schemi ripetitivi che potrebbero indicare frodi, come:
- Crediti d’imposta ceduti tra più soggetti in poco tempo.
- Importi dichiarati eccessivamente elevati rispetto agli interventi previsti.
- Operazioni ricorrenti tra gli stessi operatori economici.
Segnalazione delle anomalie
- Quando vengono rilevate anomalie, il sistema invia un alert per un’indagine approfondita da parte degli ispettori.
- Ad esempio, se un’azienda con basso fatturato richiede un credito d’imposta molto elevato, questa potrebbe essere considerata sospetta.
Text mining e controllo documentale
- L’IA analizza i documenti inviati, come relazioni tecniche e contratti, per rilevare incongruenze o contenuti generati automaticamente che potrebbero nascondere frodi.
Collaborazione con altre istituzioni
- Attraverso la condivisione di dati con Guardia di Finanza, banche e altri enti, si rafforzano le indagini. L’IA facilita il monitoraggio di transazioni sospette, incluse quelle che passano da conti correnti esteri.
Risultati
Questi strumenti hanno permesso di scoprire truffe significative legate al Superbonus, come:
- Crediti inesistenti per centinaia di milioni di euro.
- Dichiarazioni false relative a lavori mai eseguiti.
- Uso di società fittizie per cedere crediti senza copertura.
L’obiettivo è garantire che i benefici fiscali siano utilizzati correttamente, limitando gli abusi e recuperando risorse per lo Stato.
La polemica: è davvero caccia alle streghe?
Non mancano i critici.
- L’ossessione dell’AdE
C’è chi accusa l’Agenzia di trasformare la lotta all’evasione in un’ossessione, con il rischio di colpire anche chi commette errori in buona fede. Ad esempio, un piccolo imprenditore che sbaglia a compilare una fattura elettronica potrebbe ritrovarsi ingiustamente nel mirino.
- Il rischio di Big Brother fiscale
La possibilità di incrociare dati da più fonti, anche pubbliche, solleva dubbi sulla privacy. È giusto che l’AdE possa monitorare ogni aspetto della vita di un contribuente?
- Effetti collaterali sull’economia
Alcuni sostengono che un controllo troppo stringente può soffocare l’iniziativa imprenditoriale. Ad esempio, una piccola azienda potrebbe evitare investimenti per paura di attirare l’attenzione dell’AdE
Le sfide tecnologiche e umane
Per funzionare, l’IA ha bisogno di dati di alta qualità, e qui sorgono problemi: dati incompleti, errori o discrepanze possono generare false positive e inutili perdite di tempo. Inoltre, gli algoritmi devono essere trasparenti e spiegabili: un contribuente ha il diritto di sapere perché è stato segnalato.
E poi c’è la questione umana: nonostante la potenza dell’IA, il contributo di funzionari esperti rimane cruciale per interpretare i risultati. Non possiamo (e non dobbiamo) affidare tutto alle macchine.
Conclusione
L’uso dell’intelligenza artificiale da parte dell’AdE promette di cambiare le regole del gioco nella lotta all’evasione fiscale, rendendola più mirata ed efficiente. Tuttavia, resta il rischio che l’IA venga percepita come uno strumento di controllo totalizzante, anziché come un supporto per creare un sistema fiscale più equo.
La sfida è trovare un equilibrio: utilizzare la tecnologia per combattere chi evade consapevolmente senza penalizzare chi, tra regole complesse e burocrazia, cerca semplicemente di fare del proprio meglio. Dopo tutto, la giustizia fiscale non è solo una questione di algoritmi, ma anche di fiducia reciproca tra cittadini e istituzioni.
E allora, cari contribuenti, siete pronti a convivere con il vostro “punteggio fiscale”? Sorridete: il Grande Fratello fiscale vi sta osservando, può sembrare un incubo ma tranquilli, a 40 anni dal TUIR, questo è solo uno dei tasselli della Riforma Tributaria che questa Amministrazione ha avviato.
Dott. Mirco Arcangeli Comm.sta in Catania e Milano
Website www.mircoarcangeli.com
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