“IL RUOLO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA GOVERNANCE FISCALE: IL CASO DELLE CRIPTOVALUTE E DELLA BLOCKCHAIN”

Abstract

La presente tesi esplora il rapporto in evoluzione tra Intelligenza Artificiale (IA), tecnologie blockchain e Governance Fiscale, focalizzandosi sul caso specifico delle criptovalute. L'ascesa di queste tecnologie ha radicalmente trasformato il panorama finanziario, introducendo nuove sfide per le autorità fiscali, come la difficoltà nel tracciamento delle transazioni pseudonime e transfrontaliere e l'adattamento di concetti giuridici tradizionali. La ricerca analizza come l'IA possa essere integrata per migliorare l'efficienza e la conformità fiscale. Vengono esaminati i sistemi predittivi e il machine learning che, analizzando grandi volumi di dati, incluse le transazioni su blockchain, possono identificare anomalie e potenziali frodi fiscali. Il data mining sulla blockchain, in particolare attraverso l'analisi dei grafi, permette di de-anonimizzare i wallet, collegando i movimenti finanziari a specifici contribuenti e stimando la base imponibile anche in assenza di una dichiarazione spontanea. Nonostante i benefici, l'automatizzazione fiscale introduce rischi significativi. Questa tesi evidenzia le criticità legali e operative, come il problema della "scatola nera" dei sistemi algoritmici, che può compromettere il diritto di difesa e il principio di trasparenza. Vengono sollevate anche questioni etiche, quali il rischio di pregiudizio algoritmico e la sorveglianza di massa, che richiedono un attento bilanciamento tra efficienza e tutela dei diritti fondamentali, come il diritto alla privacy e all'equità fiscale. Il quadro normativo italiano, sebbene abbia fatto passi avanti con la Legge di Bilancio 2023 per la tassazione diretta delle cripto-attività, rimane in parte incerto, specialmente per quanto riguarda le imposte indirette. A livello europeo, l'A.I. Act e il regolamento MiCA offrono una prima disciplina, ma è necessaria una cooperazione internazionale, come suggerito da organismi quali l'OCSE, per affrontare la natura globale di queste tecnologie.

This thesis explores the evolving relationship between Artificial Intelligence (AI), blockchain technologies, and fiscal governance, with a specific focus on cryptocurrencies. The rise of these technologies has fundamentally reshaped the financial landscape, introducing new challenges for tax authorities, such as the difficulty in tracing pseudonymous and cross-border transactions and adapting traditional legal concepts. The research analyses how AI can be integrated to improve tax efficiency and compliance. It examines predictive systems and machine learning, which, by analysing large volumes of data, including blockchain transactions, can identify anomalies and potential tax fraud. Data mining on the blockchain, particularly through graph analysis, allows for the de-anonymisation of wallets, linking financial movements to specific taxpayers and estimating the tax base even without a voluntary declaration. Despite the benefits, tax automation introduces significant risks. This thesis highlights legal and operational concerns, such as the "black box" problem of algorithmic systems, which can compromise the right to defence and the principle of transparency. Ethical issues are also raised, including the risk of algorithmic bias and mass surveillance, which require a careful balance between efficiency and the protection of fundamental rights, such as privacy and tax equity. The Italian legal framework, while having made progress with the 2023 Budget Law for the direct taxation of crypto-assets, remains partially uncertain, especially regarding indirect taxes. At a European level, the A.I. Act and the MiCA regulation offer a preliminary framework, but international cooperation, as suggested by bodies such as the OECD, is necessary to address the global nature of these technologies.