ROMA (Policy Bytes) – “L’Agenzia dogane e monopoli (Adm) sta sperimentando modelli predittivi capaci di analizzare enormi volumi di dati doganali e fiscali, individuando schemi ricorrenti o anomalie che possono indicare comportamenti irregolari. Ciò consente di concentrare le risorse sulle aree a maggior rischio, aumentando l’efficacia dei controlli e riducendo al tempo stesso l’impatto sui flussi commerciali regolari”.
Così il direttore di Adm Roberto Alesse, intervenendo martedì al convegno “I sistemi informativi del fisco per il contrasto all’evasione fiscale”, a Montecitorio.
“Un ruolo di primo piano – ha spiegato – è svolto dalle tecniche di machine learning applicate al riconoscimento automatico delle merci e alla rilevazione dei prodotti contraffatti. Attraverso l’elaborazione di immagini, descrizioni e codici merciologici, i sistemi intelligenti apprendono progressivamente a distinguere tra le merci autentiche e quelle potenzialmente fraudolente, contribuendo a rafforzare la tutela del mercato e dei consumatori”.
“Parallelamente, l’Agenzia sta esplorando l’utilizzo dell’IA generativa per l’analisi semantica di documenti giuridici, sentenze e testi amministrativi. Questa tecnologia consente di estrarre informazioni rilevanti, correlare dati complessi e supportare l’attività interpretativa e decisionale degli operatori, migliorando l’efficienza e la qualità delle valutazioni. Un ulteriore ambito di applicazione dell’IA consiste nell’analisi automatica dell’immagine scanner utilizzata per velocizzare le ispezioni fisiche delle merci nei punti doganali. Attraverso algoritmi di riconoscimento e confronto, i sistemi intelligenti individuano in tempo reale eventuali anomalie o incongruenze tra la dichiarazione e il contenuto dei container, ottimizzando i tempi dei controlli e aumentando l’affidabilità dei risultati”.
“Voglio sottolineare – ha chiarito – che queste innovazioni si basano sull’impiego di algoritmi predittivi e sistemi di automazione che non sostituiscono il fattore umano, bensì lo affiancano, potenziandone le capacità decisionali. L’obiettivo non è la sostituzione dell’esperienza e del giudizio degli operatori, ma la creazione di un ambiente digitale collaborativo in cui la tecnologia amplifichi le competenze, riduca i margini di errore e renda più efficiente l’intera catena dei controlli.
“In questa prospettiva – ha concluso – l’IA può divenire uno strumento chiave per costruire una dogana moderna e proattiva. Tuttavia, i dati che l’alimentano, oltre a dover soddisfare elevati standard qualitativi, necessitano di adeguata tutela”. (Public Policy Bytes) DVZ
