Dal mondo
Usa: l’evasione fiscale si combatte
con intelligenza... artificiale
Lo studio accademico di un noto centro di ricerca rivela cosa si potrebbe fare con uno strumento così evoluto
intelligenza artificiale
Quando le autorità federali statunitensi, in questo caso l’IRS, cioè l’equivalente della nostra Agenzia delle Entrate, decide di svelare le manovre elusive messe in campo dalle multinazionali per dribblare il fisco, solitamente mette insieme un vero e proprio team di contabili, revisori, legali ed esperti fiscali dell’accertamento, di recente persino economisti di provata abilità, con l’obiettivo di aprire una breccia all’interno delle dichiarazioni dei redditi o dei documenti fiscali ritenuti “sospetti”.
 
La modernità, semplice ma complessa, del fisco 4.0 - Purtroppo, analizzare le montagne di documenti, tracciati, dati e riannodare i molteplici flussi di denaro che scorrono tra una filiale e l’altra è notoriamente difficile, anzi, spesso impossibile. Basti pensare che negli Usa, le grandi multinazionali, con ricavi che superano il miliardo l’anno, possiedono, in media, una rete di 50, 60 società controllate ciascuna e per di più sparse su di un tappeto giuridico fatto di innumerevoli giurisdizioni. Il risultato è che anche qualora l’Internal Revenue Service riuscisse a togliere il velo alle pratiche e agli schemi elusivi congegnati dai grandi gruppi, trust, multinazionali o fondazioni di dimensioni internazionali, vi riesce solitamente solo anni dopo l’inizio dell’investigazione e dei controlli, per cui l’entità posta sotto osservazione ha già provveduto a sostituire la manovra elusiva impegnata fino a allora con un nuovo meccanismo, altrettanto ingegnoso.
 
L’algoritmo scova-grandi evasori - Ma cosa accadrebbe se questa ricerca venisse eseguita in modo routinario e veloce, dall’inizio fino alla sua conclusione, da un computer? Le leggi fiscali federali degli Usa, ben 74.608 pagine di aree grigie legali, di crediti, deduzioni ed esenzioni e agevolazioni in tutte le salse, potrebbero essere accuratamente ricomprese e ridefinite in un unico algoritmo. È ciò che la nuova ricerca accademica-avanzata, tra cui un ruolo centrale è giocato dal Mit di Boston, tra i più autorevoli centri studi al mondo su temi riguardanti l’innovazione, sta tentando di fare, ovvero, escogitare un modo, o una modalità, per poter utilizzare l'intelligenza artificiale direttamente per combattere l'evasione fiscale di entità aziendali e multinazionali pubbliche o partnership tra privati o miste. L'obiettivo quindi sarebbe quello di dare all’IRS uno strumento evoluto e moderno a tal punto da migliorare le potenzialità d’indagine e di investigazione dell’Amministrazione finanziaria riguardo i sofisticati strumenti tecnici e giusnormativi impiegati dai grandi evasori, grazie ai quali ogni anno all’incirca 100mld di dollari non terminano la loro corsa, come dovrebbero, nelle casse federali di Washington.
 
Partiamo dal codice fiscale – Il nuovo sistema che i ricercatori e scienziati stanno elaborando è estremamente moderno e avanzato, ma il punto di partenza è il codice fiscale, cioè una sequenza numerica. "Vediamo il codice fiscale come calcolatore", è quanto ha dichiarato di recente Jacob Rosen, ricercatore presso il Massachusetts Institute of Technology, che si occupa della rappresentazione “astratta”, quindi teorica, delle transazioni finanziarie e delle tecniche di intelligenza artificiale. Perché il codice fiscale? Perché è spesso dalla sua sequenza originaria che si creano e si rideterminano nuove sequenze numeriche il cui fine è porre in ombra movimenti bancari, flussi e scambi societari o intra-gruppo ecc…..In dettaglio, Rosen e altri quattro scienziati informatici - due altri sempre del M.I.T. e due della Mitre Corporation, un'organizzazione di ricerca e sviluppo tecnologica senza scopo di lucro - hanno dimostrato come un algoritmo potrebbe rilevare un certo tipo di rifugio o di meccanismo fiscale utilizzato, per esempio da un trust o da una grande multinazionale, o da una holding di dimensioni globali.
 
Come funziona lo scova-grandi evasori - In primo luogo, i ricercatori hanno tradotto l’intera normativa fiscale che governa funzioni, meccanismi e gestione di grandi partnership, gruppi ecc…, fonte crescente di truffe fiscali, in un determinato codice, il codice “sorgente”. Poi hanno esaminato le transazioni collegate ad operazioni sospette tipo un "installment-sale bogus optional basis", o Ibob, collegandole a codici precisi. Il ricorso a questa pratica elusiva mira a gonfiare artificialmente il valore base di un'attività rispetto al reddito fiscale che ne deriva. La finalità è quella di ridurre al minimo l’imponibile quando tale attività viene venduta. Mentre alcune delle transazioni individuali di Ibob sono perfettamente legali, il risultato collettivo è una deduzione completamente falsata. Una frode fiscale che consente, se i patrimoni sono di dimensioni significative, un’elusione considerevole. Ad ogni modo, una volta tracciata la misura elusiva, i ricercatori hanno mappato in codice il groviglio di entità che costituiscono le partnership tipiche. Al termine di questa seconda fase, la visione d’insieme dei codici e il loro intersecarsi ha fornito e rivelato alcune combinazioni specifiche di transazioni e strutture di partnership che potrebbero potenzialmente produrre l'Ibob Dodge, cioè la frode fiscale trattata. Insomma, l’algoritmo ha generato una sorta di codice o indicatore di rischio.
 
Cosa cambia rispetto al metodo presente utilizzato dall’I.R.S. – Negli States, lo smascheramento delle frodi nei rendiconti fiscali aziendali si svolge in gran parte attraverso l'attività di data-mining, cui l'IRS ricorre in modo sistematico. In pratica, un ufficio ad hoc raccoglie i dati preesistenti dalla dichiarazione dei redditi e li analizza per ogni singolo modello. I dati entrano in un database nell'ambito dell'Ufficio di Tax Shelter Analysis dell'Agenzia, creato nel 2000. Comunque, quest’approccio analitico scatta soltanto se si accende la spia d’un “sospetto” palese, come una deduzione “dubbia”.
Al contrario, l'approccio all'intelligenza artificiale non richiede prove preesistenti. L’algoritmo, infatti, si concentra automaticamente sul monitoraggio di regole e procedure avviate da una determinata entità, in cui i singoli codici sono allineati l'uno contro l'altro per accertare se possono essere utilizzati collettivamente per creare un sofisticato escamotage fiscale.
L’estrazione e l’esame delle norme che sono di volta in volta adottate consente all’algoritmo di trarre profitto dal carattere stesso dei meccanismi elusivi: mentre il loro funzionamento interno è convulso e complesso, il loro obiettivo generale al livello più elevato è di solito semplice e chiaro. Tradotto, ridurre le imposte generando impropriamente perdite fittizie, deduzioni, compensazioni e crediti. Se questo fine fosse assente, non vi sarebbero schemi elusivi che in modo spesso anche ingegnoso abusano generalmente di istituti, norme e regole perfettamente legali.
 
Il punto – Resta comunque incredibilmente difficile pensare di poter disporre di un algoritmo di computer capace di duplicare, e tracciare con codici predefiniti, l'enorme creatività dei contribuenti sì da svelarne gli obiettivi finali in modo quasi istantaneo. La ricerca in  questo ambito resta però promettente. Tutto sta a sperimentare e a verificare se effettivamente altre parti della regolamentazione fiscale federale, non soltanto semplici sezioni o porzioni, potrebbero essere trasformate in codici informatici ad hoc come lo è stato per il ricorso agli abusi fiscali noti come "installment-sale bogus optional basis", in pratica lo schema elusivo classico utilizzato dai ricercatori del MIT.
 
Stefano Latini
pubblicato Mercoledì 20 Settembre 2017

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