La riscossione dei crediti pubblici: il ruolo di dati e tecnologia
Andrea Endrighi tra gli speaker della tavola rotonda "La riscossione dei crediti pubblici tra norme, operatività e risultati"
La gestione dei crediti pubblici si colloca oggi all’incrocio tra regole, processi industriali ed efficacia operativa, riflettendo la crescente complessità di questo ambito. Da un lato, il quadro normativo è in continua evoluzione e introduce vincoli, responsabilità ed aspettative sempre più rilevanti. Dall’altro, la gestione di questi crediti richiede modelli operativi sofisticati, capacità di trattamento di masse estremamente granulari, integrazione tecnologica e competenze specialistiche. Ma soprattutto, oggi più che mai, il tema non può essere affrontato solo in termini di compliance.
Quale ruolo giocano oggi dati e tecnologie evolute, in particolare l’Intelligenza Artificiale, in questo percorso di trasformazione?
Se guardiamo all’evoluzione degli ultimi anni, il punto di partenza è abbastanza evidente: oggi i dati ci sono, e sono anche molti. La vera sfida non è più raccogliere informazioni, ma riuscire a renderle coerenti, affidabili e soprattutto utilizzabili in modo efficace all’interno dei processi decisionali.
Nella realtà degli enti locali, questo si traduce spesso in basi dati frammentate, archivi eterogenei, sistemi che non comunicano tra loro. Questo limita fortemente la capacità di avere una visione chiara e aggiornata della propria base imponibile e, di conseguenza, di gestire in modo efficace i crediti.
È proprio in questo contesto che le tecnologie, e in particolare l’Intelligenza Artificiale, assumono un ruolo sempre più centrale.
Ma è importante chiarire un punto: non parliamo di sostituire le decisioni dell’Ente, bensì di rafforzarne la capacità di analisi e di governo.
Attraverso l’AI è possibile lavorare su grandi volumi di dati per:
- migliorare la qualità dell’informazione, attraverso processi di normalizzazione e bonifica
- integrare fonti diverse, costruendo una visione unitaria del contribuente
- individuare anomalie, incoerenze e situazioni di rischio in modo tempestivo
Questo consente di superare i limiti dei modelli tradizionali, spesso basati su analisi ex post o su segnalazioni tardive, e di evolvere verso una gestione più proattiva e consapevole. In questo percorso, il ruolo delle piattaforme tecnologiche è fondamentale.
In Deda Next lavoriamo proprio in questa direzione: integrare all’interno dei sistemi di gestione dei tributi funzionalità sempre più evolute, capaci di valorizzare il patrimonio informativo degli Enti.
L’obiettivo non è aggiungere “uno strato” di tecnologia, ma ripensare il modo in cui il dato viene utilizzato lungo tutto il ciclo di gestione delle entrate.
Questo significa, ad esempio, supportare la segmentazione del portafoglio crediti in base a criteri di rischio e recuperabilità, suggerire priorità di intervento, abilitare azioni differenziate e più mirate, migliorare la qualità e l’efficacia delle comunicazioni verso i contribuenti
Un altro elemento centrale è la continuità nel tempo.
Il valore dell’Intelligenza Artificiale non si esaurisce in una singola analisi o in un progetto puntuale, ma cresce nel momento in cui viene integrata stabilmente nei sistemi e alimentata con dati aggiornati e di qualità.
È così che si costruisce un patrimonio informativo solido e proprietario, che diventa un vero asset strategico per l’Ente.
E questo ha anche un impatto più ampio. Una gestione dei crediti supportata da dati affidabili e da strumenti evoluti consente non solo di migliorare le performance di recupero, ma anche di rendere il sistema più equo e trasparente.
Permette di evitare azioni non efficaci o sproporzionate, di intervenire in modo più tempestivo e di favorire, quando possibile, l’adempimento spontaneo.