L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente entrando nel campo dei controlli fiscali, aprendo nuove prospettive ma sollevando al contempo numerosi interrogativi sui potenziali rischi per i contribuenti. Lo studio “Intelligenza artificiale e accertamento tributario” a cura della Fondazione Nazionale di Ricerca dei Commercialisti mette in luce diversi aspetti critici legati all’applicazione dell’IA in questo delicato settore. Vediamo quali.
Indice dei contenuti
Il quadro normativo
L’AI Act europeo
Il Regolamento europeo 2024/1689 (AI Act), entrato in vigore il 13 luglio 2024, introduce norme uniformi per la commercializzazione, l’attivazione e l’utilizzo dei sistemi di IA nell’UE. L’obiettivo è proibire alcune applicazioni di IA, introdurre requisiti rigorosi per i sistemi ad alto rischio e imporre doveri specifici agli operatori.
La normativa italiana
In Italia, la Legge Delega di riforma tributaria (l. 111/2023) fa esplicito riferimento all’utilizzo dell’IA nell’ambito del procedimento di accertamento. L’art. 17 sembra prevedere il potenziamento dell’impiego dell’IA sia nella compliance fiscale che nel contrasto all’evasione e all’elusione. Il successivo d.lgs. 13/24 disciplina l'”analisi del rischio” tramite modelli deterministici o probabilistici per associare la probabilità di accadimento a un determinato rischio fiscale.
Gli algoritmi alla base dell’IA
Gli algoritmi dell’IA possono essere “deterministici”, basati su una rigida programmazione logica di causa-effetto, o “probabilistici”, che ammettono vari risultati possibili identificando quello più probabile. Nel machine learning, i sistemi migliorano le proprie capacità nel tempo attraverso l’apprendimento supervisionato (fornendo un training set di dati), non supervisionato (trovando autonomamente correlazioni) o per rinforzo.
Il sistema Ve.Ra.: Verifica dei rapporti finanziari
Funzionamento
Ve.Ra. è uno strumento di data analysis finalizzato alle “analisi del rischio di evasione” basate sui dati dell’Archivio dei Rapporti Finanziari. L’algoritmo, addestrato su dati storici, individua i contribuenti che presentano un elevato rischio fiscale attraverso varie fasi:
- Selezione iniziale in base a caratteristiche predefinite (es. scostamenti tra fatturazione elettronica e corrispettivi telematici, valore aggiunto esiguo rispetto ai dipendenti, etc.)
- Incrocio con i dati finanziari per individuare ulteriori anomalie (es. versamenti superiori ai ricavi dichiarati)
- Scarto delle posizioni giustificabili (es. vendite immobiliari, eredità ricevute)
- Predisposizione delle liste di nominativi da inviare alle direzioni provinciali per ulteriori valutazioni
- Eventuale attività ispettiva
Criticità
Sebbene l’Agenzia delle Entrate affermi che Ve.Ra. svolga una funzione ancillare di selezione preventiva senza automatismi lesivi per i contribuenti, permangono dubbi sulla possibile deriva verso una “vera” funzione di accertamento. Inoltre, viene dichiarata l’intenzione di garantire sempre l’intervento umano da parte di “personale specificatamente autorizzato”, non meglio identificato. Infine, per esigenze di riservatezza, non vengono forniti dettagli sui singoli percorsi di indagine né sull’architettura informatica utilizzata.
La legittimità dei provvedimenti basati sull’IA
Il Consiglio di Stato, con le sentenze nn. 2270 e 8472 del 2019, ha chiarito alcuni principi cardine per l’utilizzo degli algoritmi nei procedimenti amministrativi:
- Piena conoscibilità a monte del modulo utilizzato e dei criteri applicati
- Imputabilità della decisione all’organo titolare del potere, che deve poter verificare logicità e legittimità della scelta affidata all’algoritmo
Rispettare il tema della conoscibilità potrebbe però essere impervio, considerando che il codice degli algoritmi è spesso protetto da copyright e difficilmente interpretabile. Quanto alla non discriminazione algoritmica, il d.m. 28/06/2022 riporta solo un timido riferimento alle misure per escludere dati personali inesatti o non aggiornati.
In ultima analisi
L’Amministrazione finanziaria sta implementando rapidamente i sistemi di IA nel contrasto all’evasione e all’elusione, come testimoniato da Ve.Ra., ma il loro utilizzo deve fare i conti con i limiti posti dal Garante Privacy e dal Consiglio di Stato in tema di trasparenza, discriminazione e imputabilità delle decisioni.
Si è così creata una situazione di impasse: da un lato, l’impiego dell’IA appare doveroso per contrastare evasione ed elusione; dall’altro, un accertamento pienamente “automatizzato” non è legittimo se l’algoritmo non è trasparente e verificabile.
Per superare tale empasse, lo studio propone l’istituzione di un Organismo tecnico nazionale che certifichi il livello di attendibilità dei sistemi di IA utilizzati dall’Agenzia delle Entrate. Tale Organismo, le cui decisioni sarebbero sottoposte al sindacato della giustizia amministrativa, dovrebbe essere partecipato da rappresentanti di tutti gli stakeholder interessati affinché l’IA sia utilizzata in modo coerente con i valori dell’ordinamento tributario. Solo così si potrà forse contemperare l’esigenza di contrasto all’evasione con la tutela dei diritti dei contribuenti.