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Intelligenza artificiale al servizio del Fisco

La Commissione europea ha finanziato con 900 milioni di euro lo sviluppo dell’intelligenza artificiale dell’Agenzia delle entrate. Il progetto «Un approccio guidato dai dati rispetto all’analisi del rischio di evasione fiscale in Italia» (A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy), approvato a inizio marzo, mira a innovare i processi di valutazione del rischio di evasione attraverso l’enorme mole di dati disponibili dall’Agenzia. Le Entrate hanno a disposizione ogni anno 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. Servono quindi nuovi strumenti per utilizzare i dati, in particolare, si provvederà a sperimentare tecniche innovative di network analysis, di data visualization e di machine learning, al fine di individuare gli evasori. Per la nuova iniziativa delle Entrate sono arrivati fondi Ue con il supporto della Direzione generale per il sostegno alle riforme strutturali (Dg Reform) della Commissione europea. Vediamo in cosa consistono queste tre tecniche.

Network analysis (analisi delle reti). La rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra soggetti (per esempio relazioni tra società) che possono essere correlate a schemi di evasione e di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi.

Data visualization (analisi visuale delle informazioni). L’adozione di interfacce innovative «uomo-macchina» (per 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.

Machine learning (apprendimento automatico). L’intelligenza artificiale attraverso meccanismi di apprendimento automatico accelera i processi decisionali.

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