Piano Operativo Frozen: possibili sviluppi nell’era delle intelligenze artificiali
Sommario: 1. Introduzione; 2. Il modello predittivo e il Piano Operativo Frozen; 3. La vigilanza nell’era delle intelligenze artificiali.
1.INTRODUZIONE
La IV Rivoluzione Industriale ha inciso profondamente sulla fenomenologia dei rapporti sociali ed economici. Dal punto prospettico del giuslavorista questo fenomeno si traduce nell’esigenza di predisporre una rinnovata analisi del mondo del lavoro inteso nel suo complesso.
Infatti, non soltanto le interrelazioni uomo-macchina hanno stravolto il tradizionale modo di concepire la prestazione lavorativa, la partecipazione sindacale, gli indici di produttività e il contemperamento fra tempi di lavoro e di riposo, ma il processo di innovazione tecnologica ha impresso in maniera significativa anche sugli aspetti “patologici” che più comunemente ineriscono i rapporti tra aziende, lavoratori ed enti erogatori di prestazioni previdenziali[1].
Nonostante sia oramai consolidato l’orientamento che vede strettamente connessi gli elementi di irregolarità contributiva e assicurativa ed evasione fiscale con le possibili manifestazioni di fenomeni di sfruttamento lavorativo, l’approccio tradizionalmente adottato dal nostro ordinamento è stato sempre caratterizzato da una risposta di tipo repressivo-sanzionatorio.
Tuttavia, complice una sempre crescente implementazione di strumenti di intelligenza artificiale, unitamente alla rinnovata analisi socio-economica che la digitalizzazione impone, si è avvertita negli ultimi anni con maggior forza la necessità di affiancare ai tradizionali strumenti repressivo-sanzionatori, tipici del diritto penale, metodi di vigilanza predittiva che, attraverso una data analysis effettuata ex ante, sia in grado di prevenire un ampio raggio di fenomeni fraudolenti che caratterizzano l’economia contemporanea.
Proprio in quest’ottica si inscrive il piano operativo Frozen, implementato dall’INPS a partire dal 2018; istituto nato sulla base della considerazione che gli accertamenti finalizzati a reprimere ex post le frodi assicurative e contributive richiedono tempi molto lunghi, incompatibili rispetto all’obiettivo di prevenire le condotte illecite, che molto spesso si consumano nell’arco di tempi brevissimi.
Lo scopo ultimo del piano è quello di contrastare preventivamente il fenomeno dei rapporti di lavoro simulati, volti a sfruttare indebitamente le prestazioni previdenziali ad essi associate. Presupposto imprescindibile per il corretto funzionamento di questo strumento, consiste nel reperimento delle informazioni ritenute utili dalle banche dati di altre pubbliche amministrazioni, che permettono di analizzare mensilmente e poi selezionare le denunce individuali, “freezando”- cioè bloccando- quelle che presentano profili di rischio e che necessitano dei successivi accertamenti da parte degli uffici territoriali dell’INPS[2].
In particolare, tale innovativo strumento di comparazione dei dati segue un preciso iter.
Una volta bloccate le denunce ad alto rischio, queste vengono sottoposte ad accurato accertamento da parte delle sedi territoriali di competenza attraverso incontri con i datori di lavoro delle aziende sottoposte a controllo, al fine di verificare la genuinità dei rapporti di lavoro instaurati, attraverso l’analisi congiunta della documentazione all’uopo prevista e di ogni informazione utile in tal senso.
In caso di mancata collaborazione da parte dell’azienda, l’Istituto rilascerà un DURC[3] con esito irregolare, con conseguente sospensione degli effetti contributivi delle denunce già presentate.
Lo strumento in esame ha come ineludibile presupposto tecnico il reperimento delle informazioni ritenute utili dalle banche dati delle altre pubbliche amministrazioni. A tal fine è stato ritenuto opportuno avviare collaborazioni con altri enti, nella prospettiva di creare un sistema di Intelligenza Artificiale Collettiva che possa raggiungere l’obiettivo di predire le truffe che saranno compiute ai danni, non solo dell’INPS, ma anche delle altre amministrazioni che effettuano controlli fiscali[4].
2. Il modello predittivo e il Piano Operativo Frozen
Il ruolo centrale emerso rispetto al modello di vigilanza predittiva muove dalla circostanza che l’INPS dispone di una copiosa quantità di dati sulle frodi già subite. E proprio sulla scorta dell’analisi dei Big Data è stato possibile realizzare un modello artificiale in grado di individuare, tra gli UniEmens[5] trasmessi da un numero elevato di imprese, quelli che con maggiori probabilità possono celare rapporti di lavoro “fittizi”, per sottoporli ad un controllo amministrativo e, in caso di necessità, ispettivo. Tale filtro viene effettuato prima che la frode abbia prodotto danni.
La realizzazione di Frozen ha coinvolto persone con professionalità diverse, unite da un punto di partenza comune, rappresentato dallo studio e dall’analisi integrata dei dati raccolti in passato, per poter addivenire ad una previsione dei meccanismi fraudolenti futuri, che – implementando le tecnologie di intelligenza artificiale - possono raggiungere livelli di precisioni vieppiù elevati.
In quest’ottica sono stati analizzati i flussi contributivi rivelatisi, ad un controllo successivo, relativi a rapporti di lavoro inesistenti.
L’individuazione e la valutazione delle caratteristiche di questi flussi consentono di attribuire ad ogni singolo UniEmens trasmesso un punteggio predittivo; in particolare, ogni trasmissione Uniemens viene paragonata ai flussi “truffatori” e in base a questo paragone si attribuisce un punteggio da 0 a 100 che sarà più alto per le imprese che somigliano a quelle che hanno messo in atto una truffa[6].
Solo nel primo anno di operatività, Frozen ha consentito di individuare circa 200 imprese completamente fittizie e circa 15.000 finti lavoratori; grazie a questo strumento, INPS ha risparmiato circa 120 milioni di euro di pagamenti non dovuti[7].
È altresì interessante notare come l’analisi degli UniEmens bloccati da Frozen ha evidenziato anche anomalie diverse dal lavoro fittizio, ma ugualmente preoccupanti e che possono costituire una spia per varie forme di attività fraudolenta e abusiva. Alcuni esempi possono essere rappresentati da retribuzioni insolitamente basse o insolitamente alte; somme spropositate conguagliate dalle imprese; pagamenti effettuati compensando crediti inesistenti; esternalizzazioni o distacchi fraudolenti[8].
A partire da questa considerazione è stata avviata una nuova fase del progetto che si propone di ampliare il modello predittivo per estendere la stessa logica di controllo a tutti i principali processi fraudolenti.
3. La vigilanza nell’era delle intelligenze artificiali
Il primo passo per la costruzione di un Data Base predittivo è la classificazione a più livelli dei principali meccanismi fraudolenti conosciuti e dei ruoli che i soggetti possono ricoprire nell’ambito di questi (ad esempio impresa, intermediario, lavoratore, rappresentante legale).
In secondo luogo, è fondamentale l’inserimento nel Data Base dei dati relativi alle frodi già acclarate e dei soggetti che sono stati effettivamente coinvolti (ognuno nel proprio ruolo di partecipe alla frode). Naturalmente, la presenza ripetuta all’interno del Data Base rende quel soggetto un frodatore seriale.
Infine, per la costruzione del sistema predittivo, occorre la mappatura dei c.d. “eventi”.
In particolare, ogni frode di grosse dimensioni è preceduta da una serie di eventi prodromici che servono a preparare il terreno per la futura truffa. Di per sé, questi eventi non hanno una portata antigiuridica autonoma ma sono funzionalmente e strumentalmente diretti alla commissione dell’illecito, onde l’importanza di convogliarli in un unico strumento di raccoglimento dei dati informatizzato che può consentire di agire tempestivamente quando detti schemi fraudolenti si ripetono.
Inoltre, quando suddetti eventi coinvolgono uno o più frodatori seriali, la probabilità che si stia per compiere, o sia già in atto, una frode aumenta in relazione al numero delle volte in cui gli eventi sono presenti nel Data Base; ragion per cui, più è dettagliata la mappatura delle frodi, più precisa sarà la previsione e, dunque, più mirata potrà essere l’azione di contrasto.
Alla luce di tali considerazioni, si può dunque affermare che l’implementazione delle intelligenze artificiali nei settori di vigilanza e controllo delle imprese acquisisce un ruolo preponderante.
Infatti, utilizzando tali strumentazioni risulta più semplice combinare efficacemente dati, ruoli e pratiche truffaldine, al fine di costruire un modello predittivo in grado di selezionare, tra tutti gli eventi che non presentano autonomi profili di illiceità, quelli più a rischio e di calcolare il valore di detto rischio, segnalandolo in tempo reale all’Unità Organizzativa che dovrà attivarsi per il contrasto.
BIBLIOGRAFIA
- CALAFÀ L., IAVICOLI S., PERSECHINO B.( a cura di), “Lavoro insicuro. Salute, sicurezza e tutele sociali dei lavoratori immigrati in agricoltura”, Il Mulino, 2020, p. 176 e ss.
- TULLINI P. (a cura di), “Web e Lavoro. Profili evolutivi e di tutela”, Giappichelli Editore, 2020 p. 1-5.
- LILLA A., “Contrasto all’evasione contributiva: l’INPS ricorre all’Intelligenza Artificiale Collettiva” in IPSOA QUOTIDIANO dell’8 febbraio 2019.
- LILLA A., “Da Frozen alla Vigilanza predittiva”, con la partecipazione di “Dottrina per il lavoro” ne Forum 2019 “Tuttolavoro”.
[1] TULLINI P., “La digitalizzazione del lavoro, la produzione intelligente e il controllo tecnologico nell’impresa”, in TULLINI P. (a cura di) “Web e Lavoro. Profili evolutivi e di tutela”, Giappichelli Editore, 2020 p. 1-5
[2] DI NOIA F., “Le policy di prevenzione del lavoro insicuro e di promozione della legalità in agricoltura”, in CALAFÀ L., IAVICOLI S., PERSECHINO B.( a cura di), “Lavoro insicuro. Salute, sicurezza e tutele sociali dei lavoratori immigrati in agricoltura”, Il Mulino, 2020, p.176ss
[3] Il documento unico di regolarità contributiva (DURC) è il certificato che attesta la regolarità dei pagamenti e degli adempimenti previdenziali, assistenziali e assicurativi da parte delle aziende. Il DURC (di cui al D.M. 24 ottobre 2007) è uno dei documenti che, ai fini della verifica dell’idoneità tecnico professionale devono esibire al committente o al responsabile dei lavori: le imprese; le imprese esecutrici; le imprese affidatarie; i lavoratori autonomi. (All. XVII, D.Lgs. 9 aprile 2008, n. 81, T.U. Sicurezza sul lavoro)
Con il DURC si dichiara la regolarità contributiva nei confronti di INPS, INAIL (e, per le imprese tenute ad applicare i contratti del settore dell’edilizia, di Casse edili) in modalità telematica e in tempo reale, indicando esclusivamente il codice fiscale del soggetto da verificare. Fonte: https://www.teknoring.com/wikitecnica/sicurezza-sul-lavoro/documento-unico-di-regolarita-contributiva-durc/#:~:text=Il%20documento%20unico%20di%20regolarit%C3%A0,assicurativi%20da%20parte%20delle%20aziende.
[4]DI NOIA F., “Le policy di prevenzione del lavoro insicuro e di promozione della legalità in agricoltura”,op.cit. pag.181.
[5] Uniemens è un modello di denuncia obbligatoria che il datore di lavoro, che svolge la funzione di sostituto d'imposta, invia mensilmente all'INPS. La comunicazione UNIEMENS è diventata operativa nel maggio del 2009 con la pubblicazione con il messaggio n. 011903. Da quel momento, l’INPS ha introdotto un unico sistema di inoltro delle denunce mensili relative ai lavoratori dipendenti denominato, appunto, flusso UNIEMENS, che ha unificato i due moduli precedentemente utilizzati: DM10/2 ed EMENS.
Come si legge nel messaggio dell’INPS:
“Il progetto UNIEMENS ha come obiettivo l’unificazione dei flussi EMENS e DM10, raccogliendo, a livello individuale per ogni lavoratore, le informazioni retributive e contributive. Ciò oltre a dare adempimento alla norma istitutiva della mensilizzazione (L.326/2003) che prevedeva la raccolta mensile “dei dati retributivi e delle informazioni utili al calcolo dei contributi”, rappresenta un’importante evoluzione del sistema in termini di semplificazione e di efficienza.” Fonte : https://www.fondopriamo.it/blog/priamo/comunicazione-uniemens
[6] Infine, sulla base dei carichi di lavoro delle sedi, è stato fissato il “punteggio soglia”, ovvero il punteggio al di sopra del quale il flusso non alimenta automaticamente il conto assicurativo e genera un accertamento che attesterà se il rapporto di lavoro si è effettivamente svolto.
[7] LILLA A., “Contrasto all’evasione contributiva: l’INPS ricorre all’Intelligenza Artificiale Collettiva” in IPSOA QUOTIDIANO dell’8 febbraio 2019.
[8] LILLA A. , “Da Frozen alla Vigilanza predittiva”, con la partecipazione di “Dottrina per il lavoro” ne Forum 2019 “Tuttolavoro”, si rinvia alla pagina web dedicata: https://www.dottrinalavoro.it/notizie-c/vi-forum-tuttolavoro-la-centralita-del-lavoro-nel-2019.