L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta inaugurando un paradigma inedito nella lotta all’evasione e alla frode fiscale, consentendo un’analisi dei dati finanziari di una granularità e un’efficacia senza precedenti.
Lungi dall’essere un mero strumento di “individuazione” di anomalie, l’IA rappresenta un’architettura predittiva capace di modellare profili di rischio in tempo reale, identificando schemi complessi e relazioni nascoste che sfuggono ai metodi tradizionali di controllo.
Il contributo all’aumento delle capacità di recupero dell’Agenzia delle Entrate non è quindi semplicemente una questione di maggiore precisione, ma di una trasformazione radicale nel modo in cui vengono interpretate le informazioni.
L’IA, infatti, non si limita a confrontare dati con parametri predefiniti, ma apprende dai dati stessi, affinando costantemente i propri algoritmi per rilevare indicatori di frode sempre più sofisticati.
Questo approccio “machine learning” permette di adattarsi alle nuove tecniche di elusione fiscale, spesso caratterizzate da una crescente complessità transnazionale e dall’utilizzo di strumenti finanziari innovativi.
Inoltre, l’implementazione di sistemi di intelligenza artificiale consente di ottimizzare l’allocazione delle risorse, concentrando l’attenzione degli esperti su aree di rischio particolarmente elevate.
Questo processo, che integra l’analisi automatizzata con il giudizio umano, massimizza l’efficacia degli interventi di controllo, riducendo al minimo gli oneri amministrativi e incrementando il rapporto tra costi e benefici.
Tuttavia, l’adozione dell’IA nella lotta alla frode fiscale solleva anche questioni cruciali.
L’accuratezza dei modelli predittivi dipende dalla qualità e dalla completezza dei dati utilizzati, pertanto è fondamentale garantire l’interoperabilità dei sistemi informativi e la condivisione di informazioni tra le diverse amministrazioni pubbliche.
Inoltre, è essenziale garantire la trasparenza e l’equità degli algoritmi, evitando discriminazioni ingiuste e proteggendo i diritti dei contribuenti.
La “explainable AI” (XAI), ovvero l’intelligenza artificiale interpretabile, assume in questo contesto un ruolo chiave, permettendo di comprendere le ragioni che hanno portato a una determinata decisione e di contestarla, se necessario.
Infine, la sfida principale non risiede solo nell’adozione di tecnologie avanzate, ma anche nello sviluppo di competenze specialistiche all’interno dell’Agenzia, in grado di gestire, interpretare e validare i risultati forniti dall’IA, garantendo un approccio responsabile e orientato al risultato.
L’integrazione di intelligenza artificiale rappresenta dunque un’opportunità per rafforzare la lotta all’evasione fiscale, ma richiede un impegno costante in termini di formazione, trasparenza e garanzia dei diritti fondamentali.
