In un mondo in costante evoluzione, le agenzie fiscali di tutto il globo si trovano ad affrontare sfide sempre più complesse nella riscossione dei tributi. In questo contesto, mentre la tecnologia continua a progredire, un potente alleato emerge per aiutare a superare queste sfide: l’AI.
L’Agenzia delle Entrate sta cavalcando questa rivoluzione tecnologica per migliorare l’efficacia e l’efficienza delle sue operazioni. Vediamo come l’AI potrebbe essere usata per cambiare il volto della riscossione fiscale, rivoluzionando il modo in cui le agenzie fiscali identificano gli evasori, gestiscono la conformità fiscale e interagiscono con i contribuenti.
Riforma tributaria e AI
Se negli Stati Uniti l’Internal Revenue Service, l’amministrazione fiscale americana, affianca già in maniera pervasiva i propri funzionari con sistemi guidati dall’intelligenza artificiale, il governo italiano ha introdotto il tema dell’AI come alleato dell’Amministrazione finanziaria all’interno della Legge delega per la riforma tributaria dove, agli artt. 2, 16, 17 e 18, approfondisce gli aspetti procedimentali del processo di accertamento.
Nello specifico, la Legge delega invita a “potenziare l’utilizzo di tecnologie digitali, anche con l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale” nell’ambito dell’attività di accertamento, così da realizzare interventi volti a prevenire gli errori dei contribuenti, operare azioni mirate per circoscrivere l’attività di controllo nei confronti di soggetti a più alto rischio fiscale e perseguire la riduzione dei fenomeni di evasione e di elusione fiscale sensibilizzando i contribuenti all’adempimento spontaneo.
I vantaggi dell’AI per la riscossione dei tributi
Per comprendere al meglio come l’intelligenza artificiale possa fornire supporto alle agenzie fiscali, è utile esaminare quali siano i diversi step seguiti nel corso di un accertamento tributario, così da comprendere quali siano gli spazi di intervento di eventuali sistemi tecnologici avanzati:
- Raccolta dei dati. Attualmente, i dati fiscali vengono raccolti principalmente attraverso la presentazione delle dichiarazioni fiscali effettuate dai contribuenti stessi, oltre ad una eventuale successiva raccolta di dati da fonti come banche, aziende e istituti finanziari. In questo contesto, l’IA può analizzare in maniera autonoma, ed in un breve lasso di tempo, l’insieme di tutti questi dati fiscali e finanziari così ottenuti per rilevare in modo efficiente eventuali attività sospette e possibili evasioni. Altresì, gli algoritmi di machine learning basati su dati storici e attuali possono essere addestrati per predire i comportamenti futuri dei contribuenti, come ad esempio la probabilità che un contribuente evada le tasse, così da concentrare l’attenzione delle risorse verso i casi reputati più a rischio in base alle aree geografiche o alle industrie a maggior rischio di evasione fiscale;
- Verifica manuale. Dopo un breve screening, generalmente effettuato da software, gli ispettori fiscali esaminano manualmente le dichiarazioni e i documenti finanziari dei contribuenti su cui ritengono necessario prestare particolare attenzione, in modo tale da individuare anomalie, discrepanze o potenziali violazioni delle leggi fiscali. L’IA può essere utilizzata per identificare schemi di frode fiscale, come l’uso di documenti falsi o l’elusione fiscale, aiutando a rilevare comportamenti non conformi in tempo reale;
- Audit fiscale. In caso di sospette irregolarità, viene avviato un audit fiscale, che richiede tempo e risorse umane significative; durante l’audit, vengono esaminati documenti aggiuntivi e analizzate le transazioni finanziarie. L’IA può gestire la comunicazione con i contribuenti, inviando avvisi, richieste di informazioni e promemoria di pagamento in modo automatico; nondimeno, attraverso l’ausilio di una chatbot alimentata dall’IA, l’agenzia potrebbe fornire assistenza ai contribuenti, rispondendo alle loro domande e guidandoli nel processo di compilazione delle dichiarazioni fiscali. In questo modo, sarà possibile una migliore ottimizzazione delle risorse presenti, allocandole in modo più efficiente;
- Determinazione dell’imposta dovuta. Sulla base delle conclusioni dell’audit, viene stabilito l’importo dell’imposta dovuta, e il contribuente riceve una notifica di pagamento. L’IA può assistere gli ispettori fiscali nella ricerca e nell’analisi dei documenti e delle transazioni rilevanti durante l’audit fiscale, contribuendo, nonché, a ridurre gli errori umani nei calcoli fiscali e nelle valutazioni delle dichiarazioni dei contribuenti;
- Riscossione. Una volta determinata l’imposta dovuta, l’agenzia inizia il processo di riscossione attraverso lettere di avviso, pignoramenti e, se necessario, altre azioni legali. In tal senso, l’IA può automatizzare molti processi manuali nella riscossione dei tributi, come la gestione delle comunicazioni con i contribuenti, la notifica dei pagamenti in ritardo e la creazione di piani di pagamento personalizzati. In aggiunta, può agevolare gli oneri a carico delle risorse dell’Amministrazione finanziaria sia automatizzando l’analisi dei reclami dei contribuenti, accelerando così il processo di risoluzione delle controversie, sia effettuando previsioni più accurate delle entrate fiscali future, consentendo una migliore pianificazione finanziaria.
Dunque, l’integrazione dell’IA nei processi di accertamento tributario e riscossione delle somme accertate può rendere l’intero processo più efficiente, riducendo il carico di lavoro manuale, migliorando la precisione delle indagini e consentendo un utilizzo ottimale delle risorse disponibili.
La prevenzione delle frodi
In aggiunta alle attività di supporto di cui sopra, l’intelligenza artificiale può anche essere utilizzata in diverse fasi per prevenire le frodi fiscali in modo efficace:
- Rilevamento di anomalie. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare grandi volumi di dati finanziari e transazionali per identificare anomalie e modelli inusuali. Ad esempio, possono rilevare transazioni finanziarie insolite o discrepanze nei dati fiscali dei contribuenti che potrebbero indicare una possibile frode;
- Profilazione dei contribuenti. L’IA può creare profili dei contribuenti basati sui loro comportamenti finanziari e sulle loro dichiarazioni fiscali passate. Questi profili possono essere utilizzati sia per identificare cambiamenti improvvisi o incoerenze nei dati, segnalando potenziali frodi, sia per sviluppare modelli predittivi che stimano la probabilità che un contribuente stia commettendo una frode fiscale. In questo modo, identificando i casi più a rischio, sarà possibile assegnare risorse di controllo in modo mirato;
- Monitoraggio in tempo reale. I sistemi di monitoraggio in tempo reale basati sull’IA possono rilevare transazioni o attività sospette non appena si verificano. Ad esempio, possono rilevare transazioni di grandi somme di denaro o schemi ricorrenti di evasione fiscale online;
- Verifica incrociata di informazioni. L’IA può incrociare dati provenienti da diverse fonti, come banche, agenzie governative e dichiarazioni dei contribuenti, per identificare discrepanze o incongruenze nei dati finanziari, aumentando la probabilità di individuare frodi;
- Analisi del testo. L’IA può essere utilizzata per analizzare testi, come documenti contrattuali o comunicazioni via e-mail, per individuare indicazioni di frode o evasione fiscale;
- Strumenti di segnalazione. L’IA può automatizzare il processo di segnalazione delle frodi fiscali alle autorità competenti, consentendo una risposta rapida ed efficace;
- Educazione dei contribuenti. L’IA può essere utilizzata per sviluppare strumenti educativi online che aiutano i contribuenti a comprendere meglio le loro responsabilità fiscali, riducendo così la tentazione di commettere frodi.
I rischi
Tuttavia, accanto ai numerosi vantaggi di cui è possibile usufruire affiancando i collaboratori dell’Amministrazione finanziaria con sistemi tecnologici avanzati, si possono verificare alcuni rischi che devono essere attentamente considerati e mitigati, poiché è essenziale garantire la privacy dei dati dei contribuenti e il rispetto delle leggi sulla protezione dei dati durante l’implementazione di sistemi basati su IA per la prevenzione delle frodi fiscali.
La privacy
La principale preoccupazione riguarda la privacy dei dati, poiché l’IA richiede accesso a dati finanziari e personali dei contribuenti; sarà, pertanto, fondamentale garantire la protezione dei dati e l’adeguata conformità alle leggi sulla privacy. Inoltre, l’implementazione di sistemi basati su IA richiede investimenti significativi in infrastrutture, formazione del personale e sviluppo di algoritmi che siano allineati con le normative fiscali in costante evoluzione, e richiede competenze specializzate per la gestione.
Il bias algoritmico
Altri aspetti critici includono il rischio di bias algoritmico, ossia il rischio che gli algoritmi di IA possono essere influenzati dai dati con cui vengono addestrati inducendo l’IA a prendere decisioni discriminatorie o ingiuste nei confronti di certi gruppi di contribuenti, errori umani nell’addestramento dei modelli e la necessità di una regolamentazione rigorosa per garantire un utilizzo etico dell’IA. Infine, è importante trovare un equilibrio tra l’adozione di tecnologie avanzate e la tutela dei diritti dei contribuenti, garantendo una regolamentazione e un monitoraggio adeguati.
La possibile riluttanza dei contribuenti
Per non parlare della riluttanza che molti contribuenti potrebbero dimostrare nell’accettare decisioni fiscali basate su IA, dimostrando diffidenza soprattutto allorquando, essendo i modelli di machine learning complessi e difficili da interpretare, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali fiscali può minare la fiducia dei contribuenti e rendere difficile contestare le decisioni dell’agenzia, causando resistenza all’adozione dell’IA.
L’eventuale dipendenza tecnologica
Infine, è bene considerare che l’automazione tramite IA potrebbe portare a una dipendenza eccessiva dalla tecnologia, con conseguente perdita di competenze umane nell’agenzia fiscale.
Le misure di sicurezza necessarie
Per mitigare questi rischi, è essenziale adottare misure di sicurezza robuste, garantire la trasparenza nell’uso dell’IA, effettuare audit periodici per verificare l’accuratezza dei risultati e coinvolgere esperti fiscali e legali nell’implementazione e nella supervisione dei sistemi basati su IA. Inoltre, è importante educare il pubblico sui benefici e i limiti dell’IA nella riscossione dei tributi per favorire una maggiore accettazione e comprensione del fenomeno.
Pertanto, è importante sottolineare che l’adozione dell’IA nella riscossione fiscale comporta responsabilità e sfide significative. La protezione dei dati personali e finanziari dei contribuenti deve essere una priorità assoluta, e un rigoroso controllo etico deve essere esercitato per evitare abusi. Inoltre, nonostante l’automazione, il ruolo dell’umanità nella riscossione dei tributi rimane fondamentale. La consulenza fiscale personalizzata e la comprensione delle circostanze individuali dei contribuenti sono aspetti irrinunciabili.
Conclusione
In definitiva, il futuro della riscossione fiscale sembra andare sempre di più verso un connubio tra l’intelligenza artificiale e l’abilità umana, un equilibrio che può garantire una riscossione fiscale più efficiente ed equa, liberando risorse per altre iniziative cruciali. Mentre continuiamo a marciare verso un’era in cui la tecnologia rivoluziona le nostre istituzioni più tradizionali, la riscossione dei tributi dimostra che l’IA può essere un alleato potente nel perseguire una fiscalità più giusta e responsabile.
