Automated decision making by tax authorities and the protection of taxpayers’ rights in a comparative perspective

After comparing a sample of artificial intelligence (AI) applications used by the different Countries' revenue bodies, this paper questions the adequacy of the existing and proposed regulatory frameworks. While AI enhances efficiency by identifying abnormal behavior and reducing repetitive tasks, it also raises issues related to legality, transparency and fairness. Automating tax audits with the most up-to-date machine learning tools may yield accurate results that are however difficult to interpret and validate, thereby undermining the administrative duty to state reasons and taxpayers' right to defense. Moreover, since self-learning algorithms learn from the past, AI can perpetuate historical patterns of discrimination due to biased data or training. Regarding the early-compliance phase of tax procedures, AI-powered virtual assistants can advise taxpayers on countless doubts, without stating clear boundaries and rights: therefore, the users might not be aware of the non-binding nature of advice and be audited contrary to favorable responses. With the approaching of the approval of the EU Regulation on AI, challenging the proposal’s current wording, this study advocates for a robust regulatory framework to strike a fair balance between administrative efficiency and taxpayers' rights.

Dopo aver confrontato una serie di applicazioni di intelligenza artificiale (IA) utilizzate da enti impositori di vari Stati, l’analisi si sofferma sull’adeguatezza del quadro normativo esistente e sulle proposte di riforma. Da un lato, l’IA accresce l’efficienza amministrativa identificando tempestivamente situazioni anomale e sgravando i funzionari da attività ripetitive. Dall’altro, pone però questioni di legalità dell’imposizione, trasparenza ed equità. L’utilizzo a fini istruttori o accertativi dei più avanzati algoritmi di auto-apprendimento può dare risultati accurati, ma difficili da interpretare, violando l’obbligo di motivazione degli atti impositivi e, dunque, il diritto di difesa dei contribuenti. Inoltre, poiché gli algoritmi di autoapprendimento procedono sulla base di esempi, potrebbero perpetuare modelli storici di discriminazione, a causa di errori o pregiudizi insiti nei dati o nell’addestramento. Riguardo all’attività di consulenza giuridica delle amministrazioni, gli assistenti virtuali alimentati dall’IA sono in grado di rispondere ai più svariati quesiti dei contribuenti, ma mancano chiare statuizioni normative sulla tutela del legittimo affidamento in caso di revirement. Con l’approssimarsi dell’approvazione del Regolamento UE sull’IA, si commenta criticamente l’attuale formulazione della proposta, poiché esonera le autorità fiscali e doganali dall’obbligo di rispettare requisiti di qualità elevata dei dati, trasparenza, sorveglianza umana, precisione e robustezza.