Visite Fiscali, lo stop imposto dal Garante della Privacy aiuta i furbetti? Ecco quanto si evince da alcuni dati forniti dall’INPS.

L’impossibilità di procedere alle visite di controllo con il sistema del data-mining ha recato un danno all’Inps per 4 milioni di euro annui con un un calo del 25% dei casi scoperti.

L’abbandono del modello Savio per le visite fiscali nei confronti dei dipendenti privati e pubblici in stato di malattia ha ridotto di più di un quarto l’identificazione di falsi malati da parte dell’Inps. Lo stop, chiesto dal Garante della Privacy dal 14 marzo scorso è costato alle casse dell’Istituto circa 335 mila euro al mese. Se le stime fossero confermate, quindi, la perdita complessiva sarebbe di circa 4 milioni di euro all’anno.

L’allarme lo ha lanciato il presidente dell’Inps, Tito Boeri, sentito qualche giorno fa in Commissione Lavoro al Senato sulle visite mediche di controllo operate con metodologie di data mining.

I dati dell’INPS

«L’Inps spende ogni anno circa 2 miliardi per indennità di malattia per i dipendenti privati e le giornate di assenza dei pubblici dipendenti valgono circa 2,8 miliardi annui», riporta il presidente Boeri. «L’Inps», continua, «riceve ogni anno circa 12 milioni di certificati di lavoratori privati e 6 milioni di certificati di dipendenti pubblici. A fronte di 18 milioni di certificati, l’attuale capacità produttiva dell’Istituto si attesta intorno al milione l’anno, ovvero al 5%».

A fronte di questi numeri, dal 2012 l’Istituto si è dotato di un modello statistico predittivo di data mining denominato, appunto, «Savio» che consente di concentrare le visite mediche di controllo sui casi in cui è più ragionevole ipotizzare che il certificato medico del lavoratore riporti una prognosi più lunga di quella necessaria. SAVIO è , in sostanza, il sistema che consente di ottimizzare l’assegnazione delle visite di controllo. Il modello è stato sin qui utilizzato solo per i lavoratori privati, ma la metodologia su cui si fonda è stata applicata alla raccolta di informazioni anche sul pubblico impiego.

Il modello, in sostanza, effettua valutazioni probabilistiche per identificare i casi maggiormente «dubbi» di malattia (ad esempio, si è notato che molti casi di finta prognosi venivano accertati a ridosso del fine settimana. Quindi si è scelto di dare particolare attenzione alle visite del lunedì e del venerdì) concentrando le visite su questi casi maggiormente a rischio di abuso. Queste valutazioni di probabilità vengono compiute sulla base di riscontri obiettivi accumulatisi nel tempo.

Altre informazioni rilevanti nel decidere dove e quando mandare i medici fiscali sono, alla luce dell’esperienza passata, quelle legate alla dimensione ed attività economica dell’azienda di appartenenza, alla durata della malattia, al tipo di rapporto di lavoro, alla qualifica e importo della retribuzione giornaliera, al numero di certificati degli ultimi due anni, al numero di precedenti visite concluse con idoneità etc

Lo stop Imposto dal Garante

Il garante privacy, a inizio 2018, ha chiesto la sospensione dell’attività di data mining e avviato un procedimento sanzionatorio nei confronti dell’Istituto che, il 14 marzo, ha decretato lo stop di Savio, compresa la sua graduale estensione al settore pubblico prevista in origine entro la fine dell’anno. «Una nota elaborata dal nostro centro studi», dichiara Boeri, «ci ha portato a concludere che l’abbandono del modello statistico ha ridotto del 26,8% la capacità delle visite fiscali di individuare casi di assenza ingiustificata.

In particolare, dopo l’intervento del garante, si è assistito a una riduzione del 39,5% delle visite che riscontrano idoneità al lavoro e prevedono una riduzione della prognosi. Inoltre, un calo del 74,5% dei casi in cui si pone un limite inderogabile alla durata della malattia». Da notare – conclude Boeri – che queste riduzioni non sono da imputare ad un calo nel numero delle visite le quali, prima e dopo la dismissione di SAVIO, sono ri maste pressoché invariate. In termini monetari, la perdita per le casse dell’Inps è stata di circa 335.000 euro al mese.

Gli effetti descritti son o confermati da analisi multivariate, in cui si tiene conto di fattori quali le caratteristiche regionali e ciclo epidemiologico . Gli effetti sono più forti al Sud che nel resto del Paese. Qualora la riduzione riscontrata fosse confermata anche nei mesi a venire, la perdita per le casse dell’Inps sarebbe superiore ai 4 milioni di euro su base annua, concluse con idoneità etc.