L'algoritmo che scova i reati nei bilanci grazie all'Intelligenza Artificiale: e l'idea è tutta italiana

Nel dibattito sull’impiego delle nuove tecnologie nella prevenzione dei reati finanziari, la prudenza resta imprescindibile. La piattaforma Rozes non è concepita per emettere verdetti né per rimpiazzare magistrati, investigatori o responsabili della compliance. Il sistema elabora piuttosto un indice statistico di somiglianza, misurando quanto l’assetto economico-finanziario e societario di un’impresa richiami quello di realtà coinvolte in fatti di criminalità accertati o destinatarie di provvedimenti giudiziari.

L’esito prodotto dall’algoritmo è un indicatore da interpretare, non una prova. Uno score elevato suggerisce l’opportunità di verifiche più approfondite, ma non dimostra responsabilità penali né consente automatismi sanzionatori: la decisione finale rimane affidata alle persone e alle procedure previste dall’ordinamento. Dalle aule universitarie al brevetto Il progetto affonda le proprie radici nell’accademia padovana.

La metodologia è stata sviluppata presso il Dipartimento di Scienze economiche e aziendali “Marco Fanno” dell’Università di Padova dai ricercatori Antonio Parbonetti, Michele Fabrizi, Patrizia Malaspina e Francesco Ambrosini. Il 29 gennaio 2020 è stata depositata la domanda di brevetto per il “metodo per la determinazione dell’affidabilità delle società di capitali”, per il quale l’Ateneo ha successivamente concesso a Rozes una licenza esclusiva di sfruttamento. Il funzionamento prende le mosse dai bilanci societari, integrati con banche dati pubbliche, informazioni sulla compagine proprietaria, dati sui vertici aziendali e fonti aperte. Un bilancio non descrive un illecito, ma conserva le tracce delle scelte economiche: dalla composizione dei ricavi all’indebitamento, fino a liquidità, immobilizzazioni e variazioni atipiche.

Considerati isolatamente, questi elementi non costituiscono un’accusa; combinati all’interno di reti societarie opache, possono rivelare schemi meritevoli di indagine. Dai reati finanziari al caporalato: quindici aree di rischio La soluzione si colloca nell’ambito della risk intelligence. Col tempo il perimetro è stato ampliato ben oltre il rischio di infiltrazione mafiosa, con indicatori dedicati a quindici macro-categorie di illecito o vulnerabilità: frodi, riciclaggio, false fatturazioni, bancarotta fraudolenta, turbative d’asta, intese restrittive, prestanome e caporalato, tra le altre. I modelli includono anche l’analisi dei Comuni sciolti per mafia e strumenti di network analysis per ricostruire partecipazioni e legami tra persone e imprese. Per il profilo legato alla criminalità organizzata, il cosiddetto Indice Rozes confronta l’azienda analizzata con società sottoposte a sequestro o confisca, oppure guidate da soggetti colpiti da condanne per associazione mafiosa o concorso esterno, includendo in taluni casi anche sentenze non definitive.

L’estensione degli indici allo sfruttamento del lavoro ha attirato l’attenzione della commissione parlamentare d’inchiesta sul caporalato, che ha fissato un’audizione per il 30 settembre 2026 al fine di valutare l’utilità degli indicatori nella prevenzione dei reati lungo la filiera del lavoro. Il quadro normativo dell’AI Act e il valore per la PA L’adozione di questi strumenti si inserisce nel perimetro definito dall’AI Act europeo (Regolamento UE 2024/1689). Se la normativa vieta la profilazione e la valutazione predittiva dei reati riferite a persone fisiche fondate su tratti della personalità, ammette esplicitamente l’analisi del rischio applicata alle imprese e basata su fatti economici e transazioni finanziarie.

In un tessuto produttivo composto da milioni di aziende, il potenziale della piattaforma risiede nella sua capacità selettiva a supporto dei controlli pubblici. Secondo il cofondatore e amministratore delegato Jacopo Berti, l’impiego di tali modelli nella vigilanza sugli appalti potrebbe favorire recuperi nell’ordine di 10-15 miliardi di euro l’anno: una stima interna che attende validazioni su scala ampia. La promessa dell’algoritmo rimane quella di indicare agli analisti “dove guardare prima”, riducendo la complessità informativa ma mantenendo ogni scelta sotto il controllo diretto dell’uomo e nel solco delle garanzie proprie dello Stato di diritto.