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Riforma catasto 2022, che cosa può fare la tecnologia per individuare gli immobili fantasma

La riforma del catasto 2022 è anche una questione di aggiornamento dei sistemi di rilevazione. La startup Datasinc ha sviluppato una soluzione che utilizza rilevazioni satellitari, computer vision, big data e intelligenza artificiale per rilevare gli immobili non censiti. Ecco come funziona

Pubblicato il 14 Mar 2022

Redazione

Photo by Raphaël Biscaldi on Unsplash

La riforma del catasto è una delle grandi incompiute italiane. La riforma del catasto nel 2022 si è trasformata in un fattore di schermaglia politica che rischia di destabilizzazione il governo Draghi, accusato da diverse parti di portare, con la riforma del catasto 2022, a un aggravio del carico fiscale sugli immobili.

La riforma del catasto 2022 è fondamentalmente una questione di aggiornamento del patrimonio immobiliare nazionale e di ammodernamento delle tecniche di rilevazione e di controllo dello stesso. Una frontiera dove il proptech può fare molto e dove l’applicazione delle tecnologie può cambiare la gestione del Real Estate. E lo dimostra il caso dei cosiddetti “immobili fantasma”, di cui tanto si è parlato in queste ultime settimane, che potrebbero diventare reali se solo venisse utilizzata più tecnologia come, ad esempio, propone la startup fintech Datasinc che ha sviluppato un sistema per individuare gli immobili sconosciuti al catasto.

Riforma del catasto 2022 e  “immobili fantasma”: che cosa sono

Con il termine “immobili fantasma” si indicano i fabbricati già edificati ma che non trovano riscontro a livello catastale. Spesso e volentieri siamo di fronte ad abusi edilizi e frodi fiscali in quanto questi immobili non sono assoggettabili alle varie tasse sull’immobile (e.g. IMU) o sull’uso dello stesso (e.g. TARI).

La questione degli “immobili fantasma” nasce già nel 2006 da un’iniziativa che trova giurisprudenza nella Legge n. 286 del 24 novembre 2006, dall’articolo 19 del D.L. 31 maggio 2010, n. 78 (convertito con modificazioni dalla L. 30 luglio 2010, n. 122) e dal D.L. 29 dicembre 2010, n. 225. Attuando queste leggi in molti comuni italiani era stato fatto un esercizio (perlopiù manuale) di riscontro tra fotografie aeree e mappe catastali. Emersero parecchie discordanze (era il 2009) che vennero in molti casi accertate ma  a oggi ancora alcuni accertamenti risultano in corso. Nel sito dell’Agenzia delle Entrate esiste una sezione di “Fabbricati non dichiarati” dai quali si evince ogni terna catastale analizzata, bonificata o ancora in corso di verifica.

Si comprende, però, che quel metodo di controllo manuale è difficilmente scalabile e non può essere portato a sistema. Oltretutto la fotografia aerea è costosa e neanche tanto accurata, soprattutto se si mette a confronto con le tecnologie più moderne.

Riforma del catasto 2022, non è solo una questione fiscale

La riforma del catasto 2022 non ha solo, importanti, risvolti fiscali. C’è anche un tema di attendibilità dei dati, che poi ovviamente hanno anche una ricaduta sulla tassazione.

In Italia esistono due catasti: il Catasto Ordinario, che copre su tutte le Regioni ad esclusione del Trentino, e il Catasto Tavolare che riguarda le Provincie Autonome di Trento e Bolzano. Inoltre, in alcune aree (per esempio il Friuli Venezia Giulia, la provincia di Belluno, alcuni comuni veneti e lombardi) il catasto Tavolare è stato convertito in Catasto Ordinario, lasciando comunque delle discordanze a livello di conservatoria.

Esistono differenze tra quanto esposto sulle mappe catastali gestite a livello centrale dall’Agenzia delle Entrate e quanto esposto a livello comunale nella cartografia tecnica comunale che viene utilizzata, ad esempio, come base per le pratiche di approvazione degli sviluppi edilizi. Da qui alcune domande logiche: quale fa fede? Quali processi possono essere ottimizzati per assicurare una perfetta e tempestiva corrispondenza? Che impatto ha sulla raccolta fiscale?

La tecnologia per un catasto moderno, efficiente ed efficace: i presupposti

Big data, computer vision e intelligenza artificiale combinate posso portare a una vera riforma del catasto. Con alcune avvertenze:

  • Per quanto la tecnologia dei big data possa essere potente, il riscontro visivo, anche in funzione dell’utilizzo a valle delle risultanze, ha bisogno di analizzare perimetri che siano sufficientemente piccoli da essere analizzati e sufficientemente grandi da non disperdere contenuto informativo. In altre parole, applicare la regola massivamente su mappe nazionali e immagini nazionali sarebbe impraticabile, è quindi necessario riuscire a “suddividere” il territorio in unità (c.d. “poligoni”) in grado di svolgere le analisi su porzioni di terreno (a livello infra-comunale)
  • Le immagini satellitari devono essere scrupolosamente analizzate in quanto una macchina non “allenata” può essere tratta in inganno da ciò che vede. Un esempio può essere la rilevazione di un albero che “aumenta” la volumetria dell’immobile se abbastanza vicino da intersecarlo nella vista dall’alto. Altri esempi possono essere le piscine. Allo stesso modo dei parcheggi posti sul tetto di un edificio possono ingannare la computer vision “nascondendo” un edificio sottostante. Infine, per conformazione, alcune tettoie possono essere scambiate per unità abitative.
  • Una gestione massiva di dati fornisce inevitabilmente una quantità di difformità che non sarebbero gestibili all’atto pratico da nessuna amministrazione. Se la macchina è tarata con una sensibilità troppo elevata (tale da produrre la difformità di una abitazione rispetto a quanto accatastato di qualche metro), il rischio è che emergano milioni di casi anomali da dover poi lavorare. Emerge quindi la necessità di gestire a monte ed in maniera ricorrente le taratura.

La caccia agli “immobili fantasma”, la proposta della startup Datasinc

Che cosa fa Datasinc

Datasinc è una startup Fintech che nasce con l’ambizione di risolvere le problematiche legate ai dati afferenti al credito immobiliare. Le competenze maturate nel settore Real Estate e Creditizio spaziano dalla gestione dei dati catastali all’analisi dei valori immobiliari, dall’analisi delle tempistiche delle procedure esecutive (già citate da Banca d’Italia) all’analisi di documentazione afferente crediti deteriorati (v. applicazione di tecniche NLP, ovvero di Natural Lenguage Processing).

In questo contesto, sono state sviluppate tecnologie specifiche per l’analisi del parco immobiliare italiano partendo dalle unità atomiche, ovvero dalle triplette catastali (foglio, particella e subalterno), georeferenziate su mappe satellitari e analizzate “incrociandole” sui poligoni estratti dalle mappe catastali.

“Riteniamo quindi di avere le competenze e poter affermare di aver “risolto” la tematica di gestione massiva della rilevazione di “immobili fantasma” e abusi edilizi di evidente dimensione”, dicono i founder di Datasinc Nicola Chiarini e Francesco Braggiotti. “Allo stesso tempo si andrebbero a risolvere le discordanze esistenti tra quanto esposto da diverse giurisdizioni che hanno interesse sulle consistenze catastali del territorio (Comuni, Provincie, Regioni, etc.)”

Come funziona la soluzione di Datasinc per gli immobili fantasma

Il punto di partenza è la mappa catastale. La sovrapposizione e l’analisi comparativa tra quanto a catasto e quanto effettivamente visibile sui cartografici comunemente usati (v. OpenStreetMap, Google Maps ®, Bing Maps ®, eccetera) e immagini satellitari permette di avere una prima analisi di anomalie.
Tali immagini vengono poi suddivise in “poligoni” (ovvero aree vettoriali derivate dall’elaborazione di immagini raster) per poter suddividere il territorio italiano in dimensioni analizzabili in maniera massiva e ricorrente. Attraverso un processo di intelligenza artificiale proprietario, vengono identificate e analizzate le seguenti anomalie:

  • –  Presenza di “oggetti” che possono creare delle difformità nell’analisi perimetrale dell’immagine satellitare e quindi eventualmente evidenziare una volumetria non allineata con quanto effettivamente in essere, quali per esempio gli alberi
  • –  Identificazione di “oggetti” che rischiano di confondere la macchina quali piscine, campi da tennis, laghi artificiali, etc.
  • –  Identificazione di “oggetti” che possono nascondere un’abitazione sottostante come parcheggi situati sul tetto di un palazzo

Le immagini satellitari vengono quindi filtrate e tarate per passare a un affinamento delle risultanze. Innanzitutto, è necessario comparare l’eventuale difformità con quanto segnalato su un altro set di mappe catastali, ovvero quelle in capo ad ogni singolo comune/provincia/regione e che fanno fede negli iter di approvazione delle nuove edificazioni o modifiche ad immobili esistenti. Tale processo necessità di “collezionare” circa 8000 gruppi di mappe in capo a 8000 diversi provider, tanti quasi i Comuni.

Questo passaggioè necessario in quanto una delle due mappe catastali potrebbe trovare corrispondenza con quanto effettivamente in essere. Riteniamo questo essere un errore da sanare più che un immobile fantasma e che quindi necessiti di un iter diverso di sanificazione. Lasciamo all’autorità la gestione delle risultanze. Un’altra analisi viene fatta, sempre in maniera automatica, andando ad interrogare il catasto verificando se su quella porzione di terreno esistono dei fabbricati che (contrariamente alla logica) non sono disegnati (o non sono ancora disegnati) sulle mappe catastali (un esempio sono la classe catastale F, quali le aree urbane, terreni diventati edificabili, etc.).

Infine, sempre con un’attività automatizzata di crawling, le risultanze vengono riviste alla luce del sito dell’Agenzia delle Entrate nella sezione “Fabbricati non dichiarati” per evidenziare se tale difformità è già segnalata e nel caso in quale stato sia (e.g. in corso di analisi o concluso senza aggiornamento).

“Riteniamo che questo processo chiaramente definito possa fornire in maniera massiva e su tutto il territorio italiano una evidenza ed un aggiornamento delle difformità tra quanto a catasto e quanto effettivamente presente sul territorio.”, spiegano Chiarini e Braggiotti. “Inoltre, l’esercizio permette di parificare i diversi strumenti utilizzati dalle diverse amministrazioni pubbliche ed eliminare burocrazia necessaria nell’allineamento manuale degli stessi”

Un caso di immobile fantasma rilevato con il software di Datasinc

Il software di Datasinc ha evidenziato un immobile (un fabbricato industriale con tanto di mezzo di trasporto pesante parcheggiato) che non trova evidenza né a catasto (dove risulta un terreno coltivato) né sulla mappa tecnica provinciale (SIT).
Dal punto di vista di processo, il software ha evidenziato una anomalia. Il software inoltre ha sanitizzato rispetto ad oggetti non attinenti (il mezzo di trasporto pesante), escludendoli dal perimetro di analisi.

In automatico il software ha interrogato il SIT della provincia evidenziando una differenza tra catasto e SIT ma non sostanziale e comunque entrambi privi del fabbricato in oggetto. Infine, il software ha fatto una interrogazione sia sul catasto terreni (dove il terreno è stato identificato come coltivato) sia sul catasto fabbricati dove sulla particella ha dato risultato negativo.

Immagine 1: difformità tra mappa catastale ed evidenza territoriale reale. Nel circoletto rosso l’anomalia riscontrata

Immagine 2: evidenza satellitare dell’immobile. Nel circoletto rosso l’immobile oggetto di indagine e nel circoletto blu il mezzo di trasporto pesante

Immagine 3: dal SIT non risulta l’immobile oggetto di analisi (nel circoletto rosso), ma esistono altri immobili non segnalati su mappa catastale (circoletti blu)

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