L'Agenzia delle Entrate ha comunicato che la commissione europea ha dato il via libera al finanziamento del progetto "A data driven approach to tax evasion risk analysis in Italy" attraverso il quale viene sostenuto il potenziamento delle attività di contrasto ai fenomeni di evasione ed elusione fiscale, valorizzando le miriadi di informazioni e di dati già in possesso dell'Agenzia stessa.
Il progetto si inserisce all'interno dei programmi europei a supporto delle riforme strutturali in risposta all'emergenza COVID-19. Tra le novità più rilevanti vi è l'istituzione di uno Strumento di Supporto Tecnico - Tecnical Support Instrument o TSI -, quale successore dello Structural Reform Support Programme - SRSP. Il TSI rappresenta il principale programma di finanziamento dell'Europa che fornisce supporto tecnico agli Stati membri per sostenerli nei loro programmi di riforma; come parte di NextGenerationEu, può anche essere utilizzato dagli Stati membri per lo sviluppo e l'attuazione dei loro piani di ripresa e resilienza. Una quota dei fondi a disposizione del TSI sarà utilizzata per il progetto di lotta all'evasione presentato dalle Entrate.
Dunque, grazie ai fondi ricevuti dall'Ue, con il supporto della Direzione Generale per il Sostegno alle riforme strutturali della Commissione europea e con la collaborazione del partner tecnologico Sogei, sarà possibile utilizzare al meglio i dati già in possesso dell'Agenzia massimizzando l'incrocio dei dati stessi. E sono dati rilevanti; a titolo esemplificativo, 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 dichiarato è quello di introdurre, sperimentare ed utilizzare tecniche innovative di network analysis, di machine learning e di data visualization, finalizzati alla realizzazione di un nuovo sistema di supporto ai processi di individuazione dei soggetti ad alto rischio di frodi fiscali.
I principali ambiti di intervento sono tre:
- il network science, ovvero la rappresentazione dei dati sotto forma di reti, che permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra soggetti, le quali possono essere correlate a schemi di evasione e di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi;
- l'analisi visuale delle informazioni, mediante l'adozione di interfacce innovative, potrà consentire di potenziare le capacità degli analisti, accelerando e rendendo più intuitivo e naturale il loro processo di acquisizione e trattamento delle informazioni rilevanti;
- l'intelligenza artificiale, considerato che l'ausilio di tecniche di apprendimento automatico, il cosiddetto machine learning, accelera i processi decisionali, sempre sotto controllo da parte degli analisti, e ne aumenta l'accuratezza e l'efficacia.
Ovviamente ci si auspica che le attività legate all'analisi del rischio per la tax compliance, non vengono tradotte automaticamente nell'emanazione di atti impositivi, ma vengano inserite in un processo più ampio che trovi fondamentai nel rispetto del principio del contraddittorio e della collaborazione e buona fede tra amministrazione fiscale e contribuente, come fissati, d'altronde, nello Statuto dei diritti del contribuente.
Meditate contribuenti, meditate.