L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la lotta contro la frode fiscale permettendo di rintracciare i contribuenti disonesti in modo efficace. Scoprite in questo articolo come queste nuove tecnologie arrivano a sorvegliare nei minimi dettagli per garantire una fiscalità più equa per tutti.
Le piscine, terreno di sperimentazione dell’intelligenza artificiale fiscale
Dal 2022, circa 140.000 proprietari di piscine private interrate hanno ricevuto una lettera dall’amministrazione fiscale chiedendo di dichiarare la propria piscina. Questa lettera è il risultato del progetto “Fondo innovativo” lanciato dalla Direzione generale delle finanze pubbliche (DGFiP) due anni fa. Questo progetto utilizza l’intelligenza artificiale (IA) per individuare le piscine non dichiarate grazie al riconoscimento delle immagini. Le piscine sono un buon terreno di sperimentazione per l’IA fiscale perché sono facilmente rilevabili sulle mappe fornite dall’Istituto nazionale di informazione geografica e forestale (IGN). Inoltre, le piscine sono spesso dei rettangoli, il che facilita la loro rilevazione. Questo progetto ha permesso allo Stato di recuperare finora 40 milioni di euro, ma ha anche comportato un costo di 24 milioni di euro, rendendo il ritorno sugli investimenti modesto per il momento. La DGFiP prevede ora di estendere lo stesso principio ad altre costruzioni, come le case da giardino o i capannoni.
Limiti e sfide dell’utilizzo dell’IA fiscale
Tuttavia, l’uso dell’intelligenza artificiale per rilevare la frode fiscale è solo all’inizio. Il rapporto senatoriale redatto da Sylvie Vermeillet e Didier Rambaud sottolinea che i modelli utilizzati dall’IA fiscale sono relativamente basilari e lontani da ciò che si fa comunemente nelle grandi aziende per rispondere alle loro esigenze. Inoltre, il compito è più complesso per l’IA quando si tratta di rilevare costruzioni dalle forme più eterogenee e meno colorate delle piscine. I sindacati delle finanze pubbliche hanno anche segnalato un tasso di errore iniziale del 30% da parte dell’IA durante il progetto sulle piscine. Sebbene questo tasso sia stato ridotto da allora, attualmente solo una decina di data scientist sono incaricati di far funzionare le macchine. Rispetto all’IRS negli Stati Uniti, che attualmente assume quasi 20.000 nuovi profili, alcuni dei quali dedicati all’IA, è evidente che la Francia ha ancora molta strada da fare.
I progressi dell’IA nella lotta contro la frode fiscale
Nonostante questi limiti, l’intelligenza artificiale ha già apportato alcuni progressi nella lotta contro la frode fiscale in Francia. Il datamining, che consiste nel incrociare molteplici dati fiscali, permette già di rilevare errori semplici o discrepanze tra dichiarazioni professionali e personali. I social media sono anche utilizzati dal fisco per ottenere informazioni sui contribuenti e rilevare i trasgressori. Il rapporto senatoriale suggerisce anche di esplorare altri metodi, come l’apprendimento non supervisionato, che potrebbe rivelare comportamenti fraudolenti complessi e sconosciuti stabilendo collegamenti statistici tra gli elementi. L’amministrazione dispone già di grandi quantità di dati utili per addestrare nuovi programmi grazie ai quali sarebbe possibile combattere la frode in altri ambiti, come l’IVA o le criptovalute.
Le sfide future dell’IA fiscale
Tuttavia, persistono diversi ostacoli. Non esiste una stima affidabile della frode fiscale in Francia, il che complica la valutazione dell’efficacia potenziale dell’IA. Inoltre, ci sono delle reticenze interne all’interno dello Stato, in particolare nella sfera sociale. Infine, l’amministrazione deve considerare le conseguenze economiche dell’uso dell’IA. Se dovesse diventare estremamente efficace, potrebbe trovarsi sopraffatta dall’entità del compito, il che avrebbe conseguenze negative sull’attrattiva dei porti francesi.
In conclusione, l’uso dell’intelligenza artificiale nella lotta contro la frode fiscale in Francia è ancora agli inizi. Sebbene siano stati compiuti progressi, è importante continuare a investire nella ricerca e nello sviluppo dell’IA per migliorarne l’efficacia e l’uso in altri ambiti. La raccolta e l’analisi dei dati fiscali saranno essenziali per rafforzare i controlli e rilevare i comportamenti fraudolenti in modo più preciso ed efficace.
