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La UE dà il via libera al finanziamento del progetto “A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy”, ideato e presentato dall’Agenzia delle Entrate (comunicato stampa AdE del 4 marzo 2021).
E’ un via libera ad Intelligenza Artificiale (AI), network science e data visualization, con l’obiettivo di valorizzare al meglio il vasto patrimonio di dati di cui il Fisco italiano dispone 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.
Anche 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. Il via libera comporta, infatti, un importante potenziamento delle attività di contrasto ai fenomeni di evasione ed elusione fiscale.
Strategicamente, l’iniziativa delle Entrate – grazie ai fondi ricevuti dall’UE con il supporto della Direzione Generale per il Sostegno alle riforme strutturali (DG Reform) della Commissione Europea e la collaborazione del partner tecnologico Sogei – mira ad innovare i processi di valutazione del rischio di non-compliance.
Si sperimenteranno ed utilizzeranno 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.
La UE finanzia ma in quali ambiti d’intervento?
Gli specifici ambiti d’intervento selezionati saranno quindi i seguenti:
– Network science. La rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra soggetti che possono essere correlate a schemi di evasione e di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi.
– Analisi visuale delle informazioni. L’adozione di interfacce innovative “uomomacchina” (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.
– 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.
Fonte: FiscoOggi
