ITALIANO

Intelligence Fiscale:
Raccolta e analisi dei dati fiscali.
Prevenzione e rilevamento delle frodi fiscali.
Comunicazione Digitale:
Strategie di comunicazione delle autorità fiscali.
Uso dei social media e piattaforme digitali.
Strumenti Digitali e Data Analytics:
Big Data e machine learning nella fiscalità.
Software per la gestione delle informazioni fiscali.
Regolamentazioni sulla protezione dei dati.
Cooperazione fiscale internazionale

Agli studenti che frequentano sarà distribuito materiale didattico.

Il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti una comprensione approfondita dei principi e delle tecniche di intelligence fiscale, nonché delle modalità di comunicazione digitale utilizzate per la prevenzione, il rilevamento e la gestione delle frodi fiscali.
Gli studenti acquisiranno competenze su come analizzare e interpretare i dati fiscali e su come utilizzare strumenti digitali per la gestione dell'informazione fiscale. Saranno inoltre esaminati i principali aspetti legali e normativi legati alla fiscalità nell'era digitale.

Nessun prerequisito e non sono previste propedeuticità

Il programma si sviluppa attraverso lezioni frontali (60% delle ore) relative ai principi generali della disciplina indispensabili per il conseguimento degli obiettivi formativi specifici e globali. Sono previste inoltre altre attività formative (40%delle ore) quali: seminari, studio e/o discussioni di casi, problem solving individuale e di gruppo.
È consentito, d’intesa con i docenti, sostituire le attività previste di problem solving individuale e di gruppo con attività di tirocinio presso uno studio o una impresa convenzionata con l’Ateneo che opera nel settore di interesse del percorso di formazione.
Le attività svolte potranno essere considerate valide ai fini del conseguimento dei cfu del tirocinio obbligatorio previsti dal piano di studio

L’accertamento dell’apprendimento sarà effettuato tramite esame orale con votazione in trentesimi. I criteri per la valutazione della prova finale sono basati sia sulla correttezza e chiarezza espositiva dei contenuti, sulla capacità e abilità di analisi critica degli argomenti affrontati sia sull’impegno personale impiegato nell’approfondimento di specifici argomenti definiti con il docente.
Pertanto il candidato che non raggiunge nessuno dei risultati descritti al punto “Obiettivi formativi” determina il mancato superamento dell’esame;
Da 18 a 21: lo studente dimostra un livello sufficiente di preparazione, in termini di conoscenza e comprensione della disciplina, capacità di analisi e di interpretazione dei dati normativi e giurisprudenziali, capacità di restituire le competenze acquisite in forma chiara, lineare e ragionata.
• Da 22 a 24: lo studente dimostra un livello pienamente sufficiente di preparazione, in termini di conoscenza e comprensione della disciplina, capacità di analisi e di interpretazione dei dati normativi e giurisprudenziali, capacità di restituire le competenze acquisite in forma chiara, lineare e ragionata.
• Da 25 a 26: lo studente dimostra un livello buono di preparazione, in termini di conoscenza e comprensione della disciplina, capacità di analisi e di interpretazione dei dati normativi e giurisprudenziali, capacità di restituire le competenze acquisite in forma chiara, lineare e ragionata.
• Da 27 a 29: lo studente dimostra un livello molto buono di preparazione, in termini di conoscenza e comprensione della disciplina, capacità di analisi e di interpretazione dei dati normativi e giurisprudenziali, capacità di restituire le competenze acquisite in forma chiara, lineare e ragionata.
• Da 30 a 30 e lode: lo studente dimostra un livello eccellente di preparazione, in termini di conoscenza e comprensione della disciplina, capacità di analisi e di interpretazione dei dati normativi e giurisprudenziali, capacità di restituire le competenze acquisite in forma chiara, lineare e ragionata

L’insegnamento è attivo anche sulla piattaforma e-learning di Ateneo

Introduzione all'Intelligence Fiscale
Definizione e concetti chiave di intelligence fiscale.
Obiettivi dell'intelligence fiscale: prevenzione, rilevamento e repressione delle frodi.
Il ruolo delle autorità fiscali e delle istituzioni internazionali.
Metodologie di Raccolta e Analisi dei Dati Fiscali
Fonti di dati: documentazione fiscale, database pubblici e privati.
Tecniche di raccolta dati: metodi tradizionali e digitali.
Analisi dei dati: tecniche di data mining e pattern recognition.
Prevenzione e Rilevamento delle Frodi Fiscali
Tipologie di frodi fiscali: evasione, elusione, frodi carosello, e-commerce.
Indicatori di rischio e metodi di rilevamento.
Case studies: analisi di casi reali di frodi fiscali.
Strumenti e Tecniche di Intelligence Fiscale
Strumenti informatici e software di analisi fiscale.
Monitoraggio delle transazioni finanziarie e dei flussi di capitale.
Collaborazione internazionale e scambio di informazioni.
L'Evoluzione della Comunicazione Fiscale nell'Era Digitale
La digitalizzazione della fiscalità: dai modelli cartacei ai servizi online.
Ruolo della comunicazione digitale nel rapporto tra autorità fiscali e contribuenti.
Vantaggi e sfide della comunicazione digitale.
Strategie di Comunicazione delle Autorità Fiscali
Strumenti di comunicazione: siti web, portali fiscali, email, app.
Comunicazione di massa vs. comunicazione personalizzata.
Gestione delle emergenze fiscali e comunicazione in tempo di crisi.
Uso dei Social Media nella Fiscalità
Impatto dei social media sulla percezione pubblica della fiscalità.
Strategie di engagement e campagne di sensibilizzazione.
Case studies: analisi di campagne di comunicazione fiscale sui social media.
La Comunicazione dei Risultati dell'Intelligence Fiscale
Come comunicare in modo efficace i risultati delle indagini fiscali.
Trasparenza e accountability nella comunicazione fiscale.
Comunicazione interna vs. comunicazione esterna.

Introduzione ai Big Data nella Fiscalità
Definizione e caratteristiche dei Big Data.
Applicazioni dei Big Data nell'intelligence fiscale.
Strumenti e tecniche per l'analisi di grandi volumi di dati.
Data Mining e Machine Learning
Introduzione al data mining: tecniche e applicazioni.
Machine learning e AI: modelli predittivi e algoritmi per l'analisi fiscale.
Esempi di utilizzo di machine learning nell'identificazione delle frodi fiscali.
Software e Piattaforme per la Gestione Fiscale
Panoramica sui principali software fiscali: caratteristiche e funzionalità.
Piattaforme di gestione integrata dei dati fiscali.
Progettazione di sistemi di reporting fiscale automatizzato.
Casi Studio di Applicazione Pratica
Analisi di casi studio reali di utilizzo di strumenti digitali nella fiscalità.
Discussione in classe sui risultati ottenuti e sulle lezioni apprese.
Simulazione pratica di un'operazione di intelligence fiscale con strumenti digitali.
Normativa sulla Protezione dei Dati e Privacy
GDPR e altre normative sulla protezione dei dati personali.
Implicazioni per l'intelligence fiscale e la gestione dei dati fiscali.
Best practices per la conformità normativa.
Regolamentazioni Internazionali e Cooperazione Fiscale
Convenzioni fiscali internazionali e trattati bilaterali.
Il ruolo delle organizzazioni internazionali: OCSE, GAFI, UE.
Meccanismi di cooperazione e scambio di informazioni fiscali tra Stati.
Etica e Responsabilità nella Comunicazione Fiscale Digitale
Dilemmi etici nell'uso di dati e strumenti digitali per scopi fiscali.
Responsabilità delle autorità fiscali nella gestione delle informazioni digitali.
Codici di condotta e linee guida per la comunicazione fiscale.
Presentazione e Valutazione dei Progetti
Presentazione dei progetti di gruppo su un caso di intelligence fiscale e comunicazione digitale.
Discussione e feedback da parte del docente e dei colleghi.
Valutazione finale e conclusioni del corso.

ITALIAN

Tax intelligence:
Collection and analysis of tax data
Prevention and detection of tax fraud.
DIGITAL COMMUNICATION:
Communication strategies of tax authorities.
Use of social media and digital platforms.
Digital tools and data analytics.
Big Data and machine learning in taxation.
Software for managing tax information
Data protection regulations.
International tax cooperation

Teaching materials will be distributed to students attending the course.

The course aims to provide students with a deep understanding of the principles and techniques of tax intelligence, as well as the digital communication methods used for the prevention, detection, and management of tax fraud.

Students will acquire skills in analyzing and interpreting tax data, as well as utilizing digital tools for managing tax information. Additionally, the main legal and regulatory aspects related to tax matters in the digital age will be examined.

No prerequisites and there are no prerequisites

The program is developed through lectures (60% of hours) related to the general principles of the discipline essential for the achievement of specific and global training objectives. There are also other training activities (40% of hours) such as: seminars, study and/or case discussions,
individual and group problem solving. It is allowed, in agreement with the teachers, to replace the planned activities of individual and group problem solving with internship at a studio or a company affiliated with the University and operating in the field of interest of the training course.
The activities carried out may be considered valid for the achievement of the credits of the compulsory training provided for in the study plan

The assessment of learning will be carried out through oral examination with vote in thirtieth. The criteria for the evaluation of the final test are based on both correctness and clarity of exposition of the contents, on the ability and skill of critical analysis of the topics and on the personal commitment in the deepening of specific topics defined with the teacher.
Therefore, the candidate who does not achieve any of the results described in the "Learning Objectives" section will not pass the exam;
8 to 21: the student demonstrates a sufficient level of preparation, in terms of knowledge and understanding of the discipline, ability to analyze and interpret normative and jurisprudential data, ability to return the acquired skills in a clear form, linear and reasoned.
• 22 to 24: the student demonstrates a fully sufficient level of preparation, in terms of knowledge and understanding of the discipline, ability to analyze and interpret normative and jurisprudential data, ability to return acquired skills in a clear, linear and reasoned form.
• 25 to 26: the student demonstrates a good level of preparation, in terms of knowledge and understanding of the discipline, ability to analyze and interpret normative and jurisprudential data, ability to return the acquired skills in a clear form, linear and reasoned.
• 27 to 29: the student demonstrates a very good level of preparation, in terms of knowledge and understanding of the discipline, ability to analyze and interpret normative and jurisprudential data, ability to return the acquired skills in a clear form, linear and reasoned.
From 30 to 30 cum laude: the student demonstrates an excellent level of preparation, in terms of knowledge and understanding of the discipline, ability to analyze and interpret regulatory and jurisprudential data, ability to return the skills acquired in a clear, linear and reasoned way

The course teaching is active on the e-learning platform of the University

Introduction to Tax Intelligence
- Definition and key concepts of tax intelligence.
- Objectives of tax intelligence: prevention, detection, and suppression of fraud.
- The role of tax authorities and international institutions.
Methodologies for Collecting and Analyzing Tax Data
- Data sources: tax documentation, public and private databases.
- Data collection techniques: traditional and digital methods.
- Data analysis: data mining techniques and pattern recognition.
Prevention and Detection of Tax Fraud
- Types of tax fraud: evasion, avoidance, carousel fraud, e-commerce.
- Risk indicators and detection methods.
- Case studies: analysis of real-world tax fraud cases.

Tools and Techniques for Tax Intelligence
- IT tools and software for tax analysis.
- Monitoring financial transactions and capital flows.
- International collaboration and information exchange.

The Evolution of Tax Communication in the Digital Era
- The digitization of taxation: from paper models to online services.
- The role of digital communication in the relationship between tax authorities and taxpayers.
- Advantages and challenges of digital communication.
Tax Authorities' Communication Strategies
- Communication tools: websites, tax portals, emails, apps.
- Mass communication vs. personalized communication.
- Management of tax emergencies and crisis communication.
The Use of Social Media in Taxation
- The impact of social media on public perception of taxation.
- Engagement strategies and awareness campaigns.
- Case studies: analysis of tax communication campaigns on social media.
Communicating the Results of Tax Intelligence
- Effective communication of tax investigation results.
- Transparency and accountability in tax communication.
- Internal communication vs. external communication.

Introduction to Big Data in Taxation
- Definition and characteristics of Big Data.
- Applications of Big Data in tax intelligence.
- Tools and techniques for analyzing large volumes of data.
Data Mining and Machine Learning
- Introduction to data mining: techniques and applications.
- Machine learning and AI: predictive models and algorithms for tax analysis.
- Examples of machine learning use in identifying tax fraud.
Software and Platforms for Tax Management

- Overview of major tax software: features and functionalities.
- Integrated tax data management platforms.
- Designing automated tax reporting systems.
Case Study of Practical Application
- Analysis of real-life case studies using digital tools in taxation.
- Class discussion on results and lessons learned.
- Practical simulation of a tax intelligence operation using digital tools.

Data Protection and Privacy Regulations
- GDPR and other regulations on personal data protection.
- Implications for tax intelligence and management of tax data.
- Best practices for regulatory compliance.

International Regulations and Tax Cooperation
- International tax conventions and bilateral treaties.
- The role of international organizations: OECD, FATF, EU.
- Mechanisms for cooperation and information exchange among states.
Ethics and Responsibility in Digital Tax Communication
- Ethical dilemmas in using data and digital tools for tax purposes.
- Responsibility of tax authorities in managing digital information.
- Codes of conduct and guidelines for tax communication.

Project Presentation and Evaluation
- Presentation of group projects on a case of tax intelligence and digital communication.
- Discussion and feedback from the instructor and peers.
- Final evaluation and conclusions of the course.