Un recente studio condotto dall’Unità di Informazione Finanziaria per l’Italia (Uif), sotto la supervisione della Banca d’Italia, ha portato allo sviluppo di un algoritmo di machine learning progettato per individuare aziende con potenziali legami con la criminalità organizzata. Questo algoritmo, testato su un campione di 28.570 imprese ad alto rischio, ha mostrato di identificare con successo circa il 76% delle aziende collegate alla criminalità organizzata e il 74% delle aziende presumibilmente “sane”.
Identificazione precisa e preventiva
Questo algoritmo, testato su un campione significativo di aziende a rischio, è stato in grado di individuare con successo un’ampia percentuale di imprese legate alla criminalità organizzata, oltre a distinguere quelle che risultano non coinvolte in tali attività.
Basi solide e ampio spettro di dati
Lo studio ha impiegato una vasta gamma di dati di bilancio, provenienti da oltre 900.000 società di capitali attive in Italia, utilizzando anche una mappatura delle imprese potenzialmente collegate a contesti criminali, sviluppata internamente presso l’Uif.
Potenziale applicativo e futuri sviluppi
L’indicatore di rischio calcolato dall’algoritmo ha il potenziale per diverse applicazioni. A livello strategico, potrebbe essere utilizzato per elaborare mappe di rischio territoriali o settoriali, fornendo una panoramica dettagliata delle aree maggiormente esposte all’infiltrazione criminale. Inoltre, potrebbe contribuire al monitoraggio delle attività finanziarie sospette, supportando così le funzioni istituzionali dell’Uif.
Strumento preliminare di screening e prevenzione
L’algoritmo potrebbe anche essere impiegato come strumento preliminare di screening per orientare l’azione degli organi investigativi, ad esempio nel monitoraggio dell’utilizzo dei fondi pubblici destinati al Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (Pnrr).
Risultati preliminari promettenti
Sebbene l’indicatore di rischio sia ancora in fase sperimentale, i risultati preliminari sono promettenti e indicano il potenziale di questo strumento nell’identificare e contrastare attività economiche illecite. L’Uif potrebbe trarre notevoli vantaggi dall’implementazione di questo algoritmo, contribuendo così alla lotta contro la corruzione e il crimine economico.
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