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Dati catastali: in discussione la possibilità di includerli nell’Anagrafe Tributaria

Verrà discussa in Parlamento la possibilità di riformare l’Anagrafe Tributaria per arricchirla con i dati catastali e tutte le informazioni relative a proprietà immobiliari. Lo scopo? Creare una sorta di anagrafe immobiliare che riunisca insieme tutti i dati notarili utili alla lotta contro il riciclaggio.

La commissione di vigilanza vorrebbe, infatti, introdurre una sorta di banca dati centrale, dedicata ad attività di antiriciclaggio, nella quale canalizzare tutti i dati relativi agli atti notarili. In questo modo sarebbe più difficoltoso stipulare molteplici atti con soggetti o enti diversi finalizzati alla realizzazione di operazioni di riciclaggio ed evasione.

Quali vantaggi porterebbe la riforma proposta?

Uno dei grandi vantaggi di questa proposta sarà la possibilità, soprattutto per le amministrazioni regionali e locali, di accedere in modo più fluido e veloce ai dati urbanistici dei propri residenti. Questa facilitazione di accesso alle informazioni consentirà una maggior tutela dei cittadini e dei loro diritti sui beni immobili.

Se la proposta venisse accolta segnerebbe un importante passo avanti nel percorso di riforma del catasto che il Governo ha inserito nella legge delega ora in discussione al Senato.

I diversi fronti sono ancora fortemente in opposizione tra loro. Ma il desiderio è quello di aumentare gli accessi dedicati ai Comuni e alle compagnie di assicurazione per gestire al meglio i contenziosi fiscali e gli accessi alle sentenze che disciplinano gli accertamenti dell’amministrazione finanziaria.

L’intelligenza artificiale e il suo posto nella riforma

Tra le diverse modifiche e innovazioni pensate per questo settore compare anche la proposta dell’Intelligenza artificiale come strumento di automatizzazione delle procedure degli atti di accertamento del Fisco. Tra gli scetticismi relativi a questa proposta compare il desiderio di non voler escludere totalmente l’uomo dal processo decisionale e quindi la necessità di integrare in modo equilibrato uomo e machine learning.

di Linda Compagnoni

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