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La recente indagine della Commissione Parlamentare di vigilanza sull’anagrafe tributaria ha messo in luce il potere dell’intelligenza artificiale nell’affrontare il problema dell’evasione fiscale. Questo studio si è concentrato su come le tecnologie moderne possano migliorare la sicurezza dei dati e tutelare la privacy dei cittadini, senza sostituire l’intervento umano, ma piuttosto supportandolo.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle amministrazioni fiscali
Oggi, le amministrazioni fiscali sono sommerse da una quantità enorme di dati, provenienti da fatture elettroniche, corrispondenza telematica e anagrafe dei rapporti finanziari. In questo contesto, l’IA non si propone di sostituire gli accertatori, ma di assisterli nella loro attività di analisi. Questo approccio consente di migliorare l’efficacia dei controlli fiscali, riducendo l’invasività verso i contribuenti che rispettano le norme.
Un approccio integrato per l’analisi dei dati
Per ottenere risultati efficaci, è cruciale che i dati siano ben strutturati e facilmente accessibili. La mancanza di interoperabilità tra i vari dataset può compromettere l’utilità dell’IA. È quindi fondamentale adottare standard comuni e garantire la tracciabilità delle informazioni, affinché ogni accesso ai dati sia documentato e giustificato. In questo modo, si può anche garantire una maggiore tutela della privacy dei contribuenti.
Le basi per un’implementazione efficace dell’IA
Affinché l’IA possa essere utilizzata con successo nel settore fiscale, è necessario considerare tre elementi fondamentali: infrastruttura, regole e governance. La prima implica la creazione di sistemi che consentano la condivisione dei dati tra le diverse entità, mentre la seconda richiede un quadro normativo chiaro che stabilisca come e quando i dati possono essere utilizzati. Infine, una governance efficace implica la collaborazione tra esperti fiscali e professionisti dei dati, per garantire che ogni analisi sia condotta in modo etico e sostenibile.
Esperienze internazionali nella gestione dell’evasione fiscale
Paesi come Spagna e Francia hanno già fatto significativi progressi nell’integrazione dei dati e nell’uso dell’IA per migliorare i servizi offerti ai contribuenti. Queste nazioni hanno implementato sistemi come l’e-invoicing e le API pubbliche, che hanno portato a una riduzione del VAT gap. Allo stesso tempo, la Germania e il Regno Unito si concentrano su analisi avanzate e integrazioni con i sistemi aziendali, dimostrando che un approccio ingegneristico può portare a risultati più significativi.
La necessità di una gestione equilibrata delle non conformità
Il rapporto tra fisco e contribuente presenta un paradosso: i controlli formali spesso sovraccaricano il sistema e influiscono negativamente sulla gestione delle non conformità. Attualmente, tutti i controlli, indipendentemente dall’importo coinvolto, seguono le stesse procedure, creando ritardi e conflitti. È quindi fondamentale introdurre un sistema di gestione differenziato, in cui le piccole non conformità possano essere trattate in modo più agile, lasciando il fisco a concentrarsi sui casi più critici.
Un modo per migliorare questa situazione è concedere agli intermediari un maggiore potere di valutazione e risoluzione per le questioni meno complesse, magari attraverso convenzioni con l’Agenzia delle Entrate. Ciò permetterebbe una gestione più efficiente delle risorse e una diminuzione della pressione sul sistema tributario.
Costruire fiducia attraverso la tecnologia
L’intelligenza artificiale non è una soluzione magica, ma un potente strumento che può amplificare i sistemi esistenti, migliorando l’efficacia della lotta all’evasione fiscale. Tuttavia, affinché questo avvenga, è fondamentale investire nella qualità dei dati e nella definizione di regole chiare. La trasparenza e la protezione dei diritti dei contribuenti non devono essere viste come un ostacolo, ma come elementi essenziali per costruire un sistema fiscale sostenibile e giusto.