Fisco, ecco l'algoritmo che ti rovina la vita: evasori spacciati, come funziona (e che grave rischio corrono gli italiani)
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L'Agenzia delle entrate si dota di nuovi strumenti per effettuare i controlli fiscali. Questi ultimi d'ora in poi saranno realizzati attraverso l'uso di algoritmi e machine learning. Un metodo per combattere l'evasione fiscale e stanare gli eventuali evasori non esente da problematiche. Prima tra tutte la privacy su cui il Garante si è espresso a favore. Nel mirino ci è finito, oltre alla trasparenza del trattamento, agli obblighi informativi nei confronti dei contribuenti e alle libertà dei contribuenti, la pseudonomizzazione. Ossia, spiega il garante, la possibilità "di impedire, in presenza di dati finanziari, l'identificazione diretta degli interessati". Quest'ultima si deve basare su tecniche efficaci rispetto alla grande quantità di informazioni in possesso del Fisco. In sostanza i dati delle persone oggetto di controllo devono essere protetti in modo che la re-identificazione venga meno. Non basta infatti nascondere l'identità di un soggetto per impedire il suo riconoscimento.
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Ma come funziona il nuovo strumento in mano al Fisco? Secondo Italia Oggi "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". E ancora, i criteri di rischio sono raggruppati in due diverse tipologie di dati: quelli per verificare la presenza di rischi fiscali, che saranno conservati per 8 anni e quelli in cui verranno raccolte le posizioni fiscali dei contribuenti nei confronti dei quali potrebbero scattare dei controlli. Questi ultimi, invece, saranno conservati per ben 10 anni.
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In sostanza l'Agenzia delle entrate si muoverà prima individuando la platea di riferimento, poi scegliendo le basi dati. Ma non è finita, perché il procedimento comprende anche la definizione del criterio di rischio, scelta e implementazione di modelli e tecniche di analisi deterministica/stocastica, verifica della corretta applicazione delle tecniche utilizzate nell'analisi, creazione del dataset di controllo, e infine test su un campione casuale rappresentativo della popolazione.
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