先生:
200 のデータベースはアルゴリズムによって読み取られて統合され、脱税者を見つけて税務コンプライアンスを強化します。
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ジョルジェッティは、代理店、GDF、財務部門向けの 2026 年から 2028 年の目標に関するガイダンス文書に署名します。人工知能と統合されたデータベースを分析して制御をターゲットにしますが、決定するのは人間です
脱税との戦いは、遵守すべき誠実な納税者と、管理を集中すべき危険にさらされている納税者との分断をさらに進めることを目的としている。より大きな助けとなるのは人工知能であり、徐々に相互統合が進む200の税務データベースに存在する無限の情報を統合的な方法で読み取り、管理を導くためのリスクプロファイルを定義するために使用されることになるが、管理の指針となるリスクプロファイルは引き続き「アルゴリズムによる決定の非独占性」という不可欠な原則に基づいて決定されることになる。
人工知能は申告書の正式な小切手の準備に入るほか、払い戻し手続きの迅速化にも貢献するだろう。
これは、ジャンカルロ・ジョルジェッティ経済大臣が2月25日に署名した2026/28年度財政政策文書の82ページで説明されている。このプログラムは、申告漏れ労働との戦いはゼロ年目ではないという主張から始まる。 2019年から2022年の間に、脱税傾向（IMUおよび物品税控除後）は11.7%減少し、Pnrrが設定した10%削減の目標を上回りました。そしてこの道に沿って、政府は VAT 違反や不当な補償に対する介入から、歳入徴収庁の情報資産の拡張、さらには POS データと領収書データの整合義務に至るまで、幅広い措置を進めてきました。
リスクプロファイル
新しい計画がたどる一連の行動の 1 つはまさにここから始まります。なぜなら、文書で読んだ「電子決済と手数料の登録から得られる情報を結び付ける義務」は、Sifの重要な章の1つである税務情報システムを提供しており、これに基づいて「不遵守のリスクの評価と高い財政リスクにある対象の監視」が行われるからである。
リスクプロファイルの定義は、重複を避けるために歳入省、税関、GdF が共同で実施するもので、2 つの要素に基づいて行われます。一般的なレベルでは、「州単位での細分化」と「さまざまな経済部門に応じた明確化」が影響を与えるだろう。しかし、このグリッドでは、「納税申告書を速やかに提出し、期限内に税金を支払い、不誠実、不正確、または不完全な申告書を送信しない」習慣など、一連の個人の行動がカウントされることになる。
私 再犯者
平均してリスクが高いのは、すでに検査で異常が判明した人に起因すると考えられます。その結果、「当庁は、税務調査を受けた納税者の行動を監視して、納税者の遵守傾向の程度を長期的に検証し、より一般的には納税忠実度のレベルを評価することになる。」これに基づいて、政策文書は「実質的なチェックの頻度を増やす」ことを求めており、ここでも「電子請求データ、当座預金記録簿、電子支払い、および予測キー内のデジタル領収書を使用する」としている。また、予防というマントラは、やはりリスク分析を通じて、信用移転と補償 F24 に関する予防管理を強化するプロジェクトの指針でもあります。
コンプライアンスの推進
テクノロジーと AI はまた、政府が税務当局と納税者の関係を変える手段として賭けているコンプライアンスの推進を強化することも目指しています。実際、議題は、「誤検知」を減らすためのコンプライアンス通知の受信者の「選択アルゴリズム」の改善であり、回収された収益の観点から、これらの取り組みの有効性に関する分析は、「データ分析ツール」を使用して開発される予定です。さらに、テクノロジーは、「2024 年と比較した予防および執行活動から得られる税収の増加を測定する」ための新しい「税収増加の総合指標」を通じて、脱税防止の取り組み全体のコスト/便益分析を導くことになります。
この宿題のリストは、特に「完全な関税回避、過少請求、輸入付加価値税詐欺」で特定された「最も危険な現象」と闘うために呼び出された税関当局にも影響を及ぼし、同様に電子商取引や分割発送（ミニ小包）の使用を通じて実施されている。