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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-02012024-182827


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FISICARO, LORENZO
URN
etd-02012024-182827
Titolo
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LE NUOVE STRATEGIE NELLA LOTTA ALL’EVASIONE FISCALE
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
CONSULENZA PROFESSIONALE ALLE AZIENDE
Relatori
relatore Prof.ssa Bellé, Brunella
Parole chiave
  • artificial intelligence
  • evasione fiscale
  • IA
  • intelligenza artificiale
  • tax gap
Data inizio appello
26/02/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
26/02/2094
Riassunto
“In un'era caratterizzata da rapidi cambiamenti tecnologici e crescenti sfide economiche, la questione dell'evasione fiscale acquisisce una rilevanza sempre più significativa, specialmente nel contesto italiano ed europeo. Questa tesi di laurea magistrale si propone di esplorare in profondità l'evasione fiscale, analizzandone i meccanismi, le cause, e le dimensioni, e di investigare il potenziale dell'Intelligenza Artificiale (IA) come strumento innovativo per contrastarla.
Il primo capitolo si concentra sulla tassazione ed evasione fiscale nel contesto italiano ed europeo, offrendo un'analisi approfondita dei meccanismi e delle modalità di tassazione in Italia, come Irpef, Ires e IVA. Si esplora il ruolo e i poteri dell'amministrazione finanziaria nel contesto fiscale, ponendo le basi per comprendere come l'evasione fiscale sia stata definita, come si sia evoluta storicamente e quali siano state le principali cause scatenanti. L'analisi delle dimensioni dell'evasione fiscale e del "Tax Gap" in Italia fornisce una prospettiva quantitativa, mentre un confronto con altri contesti europei offre una visione più ampia e comparativa.
Nel secondo capitolo, l'attenzione si sposta sull'Intelligenza Artificiale. Questa sezione introduce la definizione, la storia e l'evoluzione dell'IA, tracciando il suo sviluppo dalla proposta di Dartmouth negli anni '50 fino alle moderne applicazioni di deep learning e reti neurali. Si approfondisce il concetto di Machine Learning, evidenziando le differenze con il Deep Learning, e si esplorano le varie tipologie e applicazioni del Machine Learning in diversi settori.
Il cuore della tesi è il terzo capitolo, che esplora l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per contrastare l'evasione fiscale. Si discutono approcci e strumenti basati sull'IA, evidenziando casi concreti di impiego in diverse nazioni, quali Francia, Stati Uniti, Cina e Brasile, per poi focalizzarsi sull'uso dell'IA in ambito fiscale in Italia. Infine, si riflette sulle complicazioni normative italiane derivanti dall'impiego dell'IA in questo campo.
Questa tesi mira a fornire una comprensione olistica dell'evasione fiscale e del ruolo emergente dell'IA nel contrastarla, combinando analisi teoriche con considerazioni pratiche. Attraverso questa ricerca, si intende contribuire al dibattito in corso e stimolare ulteriori indagini e discussioni su come la tecnologia, in particolare l'IA, possa essere utilizzata in modo efficace ed etico nel campo fiscale.”
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