di Maurizio Troccoli
Analizza una grande quantità di numeri relativi a imprese mafiose e casi giudiziari legati a operazioni criminali in contatto con la pubblica amministrazione. Una volta analizzati, questo algoritmo, è in grado di creare dei modelli. Si veri modelli di comportamento. Ogni qualvolta capta che qualche azienda assume comportamenti simili o in linea con quelli già compiuti e analizzati, lancia un alert. E ha una capacità di azzeccarci intorno al 90% dei casi. Stiamo parlando del nuovo algoritmo di cui si doterà la Regione Umbria e che è stato realizzato dall’Università di Padova.
A confermare la notizia dell’adozione in Umbria, che Umbria24 aveva anticipato lo scorso ottobre, è stato il consigliere regionale Fabrizio Ricci, presidente della commissione Antimafia in Regione. L’Umbria sarà la prima regione italiana a sperimentarlo per individuare possibili infiltrazioni mafiose nel tessuto economico e amministrativo. E’ uno strumento di analisi avanzata pensato per rafforzare le attività di prevenzione, affiancando i controlli tradizionali con una lettura più tempestiva dei segnali di rischio.
Il progetto nasce in ambito accademico da un gruppo di ricerca dell’ateneo padovano che da anni studia i comportamenti economici e finanziari delle imprese coinvolte, nel tempo, in fenomeni di criminalità organizzata. L’obiettivo non è accertare reati, ma individuare in anticipo situazioni anomale che, in casi già noti, hanno preceduto l’ingresso o l’operatività delle mafie.
L’algoritmo lavora esclusivamente su dati strutturati e in larga parte pubblici, come i bilanci aziendali, le informazioni societarie e alcuni indicatori economici. Analizzando migliaia di variabili contemporaneamente, il sistema confronta il profilo di un’impresa o di un ente con quelli di realtà che, in passato, sono risultate infiltrate o condizionate dalla criminalità organizzata. Da questo confronto emerge un indicatore di rischio che segnala la presenza di elementi meritevoli di attenzione.
In termini concreti, il modello è in grado di cogliere cambiamenti improvvisi nella struttura finanziaria di un’azienda, rapporti societari poco trasparenti o dinamiche economiche difficilmente giustificabili con la normale attività di mercato. Sono i cosiddetti segnali deboli, spesso invisibili a una lettura tradizionale dei dati, ma ricorrenti nelle ricostruzioni giudiziarie dei fenomeni mafiosi.
Il risultato non è una sentenza né una classificazione definitiva. L’algoritmo restituisce una probabilità, utile a orientare controlli più mirati e approfondimenti successivi da parte delle amministrazioni e degli organismi competenti. La sperimentazione umbra si muove proprio in questa direzione: usare la tecnologia come supporto alle decisioni, soprattutto in ambiti delicati come gli appalti pubblici, la gestione dei fondi e le attività economiche considerate più esposte.
Organi di polizia e di controllo, quali ad esempio la guardia di finanza, lo utilizzano da tempo come uno degli strumenti dal quale ricevere allarmi che richiedono attività investigativa.
Secondo i ricercatori che lo hanno sviluppato, nei test effettuati il sistema ha mostrato livelli di affidabilità elevati nel riconoscere profili già noti come problematici. Corrispondono al 90% dei confronti presi in esame. Resta però uno strumento statistico, che può produrre errori e che dipende strettamente dalla qualità dei dati disponibili. Per questo il suo utilizzo è pensato come complemento, e non come alternativa, al lavoro umano e alle verifiche amministrative e giudiziarie.
La scelta dell’Umbria come regione pilota è legata alla volontà di rafforzare le politiche di prevenzione in un territorio che, pur non essendo tradizionalmente associato alle mafie storiche, presenta da tempo segnali di interesse da parte della criminalità organizzata, soprattutto sul piano economico. La sperimentazione consentirà di valutare sul campo l’efficacia dello strumento e la sua integrazione con i sistemi di controllo già esistenti.