Nato all’ Università di Padova, il sistema analizza bilanci e dati societari per individuare i segnali di possibile sfruttamento, frodi e infiltrazioni mafiose
I dati di bilancio delle aziende che commettono reati o pongono in essere comportamenti potenzialmente a rischio hanno spesso dei punti in comune. E gli algoritmi dell’intelligenza artificiale appositamente addestrata a tal fine sono concretamente in grado di dare un grosso aiuto per intercettare queste condotte.
Nasce da questi presupposti la start-up Rozes, spin-off dell’Università di Padova, che ha creato un’apposita piattaforma che, partendo dai risultati emersi dalle analisi, possono far partire ulteriori approfondimenti d’indagine per prevenire gli illeciti e i danni che ne conseguono.
“Noi – spiega Jacopo Berti, co-fondatore e ad di Rozes – forniamo gli strumenti adeguati nelle mani degli investigatori, i quali poi sono bravissimi a svolgere il loro lavoro”.
Il sistema funziona. Al punto che la Commissione parlamentare d’inchiesta sul caporalato ha convocato i rappresentanti dell’azienda per il prossimo 30 settembre.
“Ci è stato chiesto – riprende Berti – di andare a raccontare le esperienze maturate sul campo con i nostri clienti, per capire come si stanno difendendo. Un tema che diviene ancor più importante quando ci sono di mezzo soldi pubblici e appalti, ma anche, come nel caso specifico, quando si opera per evitare lo sfruttamento dei lavoratori”.
A chi si rivolge l’Ai per intercettare i reati aziendali
A interessare il Parlamento è stato proprio uno studio specifico svolto da Rozes per andare ad attaccare aziende potenzialmente a rischio. “Abbiamo sviluppato – illustra l’ad della start up – algoritmi appositi per individuare, per esempio nell’ambito delle agromafie, i rischi di caporalato, di serbatoi di manodopera o di sfruttamento”.
Il grosso dei clienti della piattaforma è però attualmente rappresentato dalle banche, a partire dai principali istituti di credito italiano, per lo svolgimento delle obbligatorie analisi delle attività antiriciclaggio, e dalle grandi aziende, comprese diverse società partecipate dello Stato, nel controllo delle terze parti, come appaltatori e fornitori.
“Abbiamo iniziato la nostra attività – ricorda Jacopo Berti – nel 2019, rimanendo poi bloccati come tutto il Paese durante il Covid. È dunque dal 2022 che stiamo spingendo sulla diffusione della nostra piattaforma. Che possiamo dire, con orgoglio, in tutti questi anni ha dimostrato di funzionare bene e di produrre notevoli risultati”.
Il tutto nasce dagli studi dell’Università di Padova e dal responsabile scientifico, Antonio Parbonetti, tra i maggiori luminari nel campo del contrasto all’economia criminale. “Da qui – prosegue Berti – sono partiti gli studi che ci hanno permesso di realizzare vari modelli per combattere la criminalità organizzata, che muove decine di miliardi ogni anno”.
Tra i principali ambiti sui quali si è incentrato il lavoro, i temi degli appalti (“per contribuire a difendere gli interessi dei cittadini, visto che sono in gioco soldi pubblici”) e delle banche (“che gestiscono i nostri soldi”), puntando a individuare soprattutto reati finanziari come truffe su debito e credito, bancarotte fraudolente e false fatturazioni.
Come funziona l’algoritmo
Il risultato prodotto dall’algoritmo, va detto, è solo una statistica: la piattaforma non pretende di indicare i reati aziendali con certezza assoluta. “Considerando la grande similarità di alcuni aspetti di bilancio riscontrabile con quelli di chi commette certi reati, invitiamo a svolgere analisi supplementari per capire se si tratta solo di un falso allarme”.
Al tempo stesso, però, l’attendibilità è elevatissima.
“In ambiente di test – rivela Berti – su 10 aziende con rischiosità conclamata, pur accettando di vederne meno per essere garantisti al massimo, ne intercettiamo 6. E, nel 92% dei casi, risulta poi che abbiamo ragione, a conferma della grande precisione dell’algoritmo”.
L’utilità della piattaforma è stata riconosciuta anche dal Ministero delle Infrastrutture, che ha avviato una sperimentazione per individuare i rischi di criminalità finanziaria legati agli appalti Pnrr.
“Abbiamo creato – ricorda Berti – indicatori e algoritmi per evitare i cartelli: funzionano molto bene e anche di questi riferiremo in Parlamento”.
“Ci siamo resi conto – aggiunge – come sarebbe bastato che, dall’inizio del Pnrr, fossero stati applicati questi controlli anche solo allo specifico aspetto dei cartelli tra imprese per risparmiare ogni anno tra i 10 e i 15 miliardi di risorse che invece sono finite ad aziende coinvolte in questi cartelli a cui sono stati aggiudicati appalti, alterando il mercato”.
Le prospettive future: l’analisi di contesto
Se gli algoritmi già sviluppati stanno dimostrando nei fatti di funzionare, la startup padovana non ha comunque intenzione di fermarsi qui. “La grandissima novità tecnologica a cui stiamo lavorando – anticipa Jacopo Berti – è quella di provare a spingerci oltre le analisi puntuali e quantitative dei bilanci, affiancando all’analisi verticale una di contesto”.
In altri termini, Rozes intende andare oltre il semplice esame di dati contabili, finanziari e societari per trasformarli in indicatori di rischio dettagliati, cercando di “mettere in rete tutte le informazioni per una più approfondita analisi di contesto che evidenzi come dialoga e si parla la società al suo interno”.
“È questa – conclude Berti – la direzione che stiamo prendendo. Un obiettivo a cui puntiamo attraverso la creazione di una sorta di “gemello digitale” del contesto economico formato dalle aziende. Su questo argomento, al momento, non possiamo dire di più; ma sarà sicuramente il grande tema affrontato da Rozes nel 2027”.
Alberto Minazzi
