Tutto pronto per i nuovi controlli fiscali predittivi al via tra il 2022-2023

Nelle mani delle Entrate 42 milioni di dichiarazioni, 750 milioni di informazioni comunicate da soggetti terzi, 400 milioni di rapporti finanziari, 197 milioni di versamenti F24.

Tutto pronto per i nuovi controlli fisca

Nuovi controlli fiscali predittivi, come funzionano?

L'analisi predittiva del comportamento del contribuente avviene tramite algoritmi. Si tratta di una parte di una strategia più ampia dell'Agenzia delle entrate per il contrasto all'evasione fiscale con le nuove tecnologie 4.0.

L'evasione fiscale si combatte con gli algoritmi. Con l'accensione del semaforo verde al trattamento dei dati dei contribuenti che rispetto alla privacy, ecco che i controlli predittivi diventano realtà.

In buona sostanza, l'Agenzia delle entrate può adesso individuare i criteri di rischio utili per far emergere le posizioni da sottoporre al controllo. Lo fa dopo la pseudonimizzazione di specifici set di dati contenuti nell'archivio dei rapporti finanziari, attraverso processi automatizzati e interconnessioni con le altre banche dati di cui dispone.

Tuttavia, come precisato dal Garante della privacy, strettamente coinvolto in questa attività, occorre valutare gli aspetti relativi all'individuazione delle categorie di trattamenti e di dati personali oggetto delle limitazioni, alla trasparenza del trattamento e agli obblighi informativi nei confronti degli interessati, al diritto di accesso, al diritto di limitazione di trattamento, nonché alle misure a tutela dei diritti e delle libertà degli interessati. Vediamo quindi:

  • Nuovi controlli fiscali predittivi, come funzionano

  • Maggiore protezione per la privacy del contribuente

Nuovi controlli fiscali predittivi, come funzionano

L'analisi predittiva del comportamento del contribuente avviene tramite algoritmi. Si tratta di una parte di una strategia più ampia dell'Agenzia delle entrate per il contrasto all'evasione fiscale con le nuove tecnologie 4.0.

Nelle mani delle Entrate 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. Gli step seguiti sono:

  • individuazione della platea di riferimento

  • scelta delle basi dati

  • creazione del dataset di analisi

  • analisi della qualità dei dati

  • definizione del criterio di rischio

  • scelta e implementazione dei modelli e delle tecniche di analisi deterministica o stocastica

  • verifica della corretta applicazione delle tecniche di analisi

  • creazione del dataset di controllo

  • test su un campione casuale rappresentativo della popolazione

Nel nuovo testo di legge viene specificato che per le attività di analisi del rischio di evasione fiscale, con riferimento all'utilizzo dei dati contenuti nell'archivio dei rapporti finanziari, l'Agenzia delle entrate, anche previa pseudonimizzazione dei dati personali, si avvale delle tecnologie, delle elaborazioni e delle interconnessioni con le altre banche dati di cui dispone.

Gli ambiti di intervento sono tre. La rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere 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.

Quindi l'analisi visuale delle informazioni consente di potenziare le capacità degli analisti, accelerando e rendendo più intuitivo e naturale il loro processo di acquisizione e trattamento delle informazioni rilevanti.

Dopodiché l'ausilio di tecniche di apprendimento automatico accelera i processi decisionali, sempre sotto controllo da parte degli analisti, e ne aumenta l’accuratezza e l’efficacia.

Maggiore protezione per la privacy del contribuente

Per il Garante della privacy, l'Agenzia delle entrate deve innalzare il livello di protezione dell'identità di chi sarà selezionato per i controlli attraverso la pseudonomizzazione.

A suo dire "il ricorso alla pseudonimizzazione al fine di impedire, in presenza di dati finanziari, l'identificazione diretta degli interessati deve fondarsi su tecniche efficaci rispetto all'ingente mole di informazioni detenute dall'Agenzia delle entrate nelle proprie banche dati, mascherando adeguatamente l'identità delle persone fisiche e riducendo effettivamente i rischi di re-identificazione degli interessati. La semplice modifica dell'identità di una persona non impedisce la sua identificazione se l'insieme di dati continua a contenere i cosiddetti quasi-identificatori o se altre informazioni a essi riferibili ivi contenute consentono comunque di re-identificare l'interessato".





Autore: Chiara Compagnucci
pubblicato il