Criminalità organizzata, criminalità finanziaria. Alle volte un filo neanche tanto sottile può legare questi due mondi con le conseguenze che possiamo immaginare. Come contrastare questo sistema? Come individuare il lato oscuro della finanza? Una proposta pratica arriva da Rozes che punta sulla Data Intelligence e ne parliamo con Jacopo Berti, amministratore delegato di Rozes.
Sicurezza, anche per dare anche trasparenza e legalità. Come si può lavorare su questo aspetto?
Oggi abbiamo un tema sicuramente importante di trasparenza del tessuto economico e imprenditoriale italiano, e qui parte la nostra attività di ricerca. Noi nasciamo come Spin-off dell’Università di Padova e sviluppiamo modelli di intelligenza artificiale volti all’individuazione dei rischi di criminalità finanziaria. Si tratta quindi di una ricerca prima di tutto legata alla trasparenza e all’individuazione del rischio, utilizzando le tecnologie più avanzate. Poi c’è òa necessità di dare un valore economico alla legalità, quindi un vero vantaggio competitivo a chi rispetta le regole e ogni tanto rimane “impantanato” in tanta burocrazia.
Quello della criminalità organizzata è decisamente uno dei grandi nodi da sciogliere. Voi proponete un servizio di Data intelligence che in tempo reale dice se i bilanci sono simili a quelli di aziende criminali, come avviene questo processo?
Il risultato è frutto di otto anni di ricerca scientifica, tre paper di livello internazionale pubblicati e un brevetto. Cosa facciamo? Noi analizziamo quelli che sono i bilanci di tutte le aziende italiane, e riusciamo a vedere quanto sono simili e che similarità ci sono rispetto a quelli delle aziende criminali. Cosa sono le aziende criminali? Un giurista direbbe “non esistono le aziende criminali”, infatti, le aziende criminali sono aziende in cui in realtà dei soggetti apicali, o dei soggetti che hanno delle partecipazioni di una certa rilevanza, sono stati condannati o sono stati coinvolti all’interno di procedimenti e sentenze per 416-bis, cioè associazione a delinquere di stampo mafioso. Quindi dallo studio di questi bilanci siamo riusciti a riscostruire quelli che sono i veri e propri atteggiamenti della criminalità organizzata finanziaria, vedere come vengono gestiti, perché purtroppo ci sono dei veri e propri pattern, dei meccanismi che si ripetono in un certo senso, nella gestione criminale dei flussi finanziari, e siamo riusciti ad addestrare dei modelli che sono in grado di rilevare queste similarità ed evidenziarle. Ci tengo a dire: nessuna sfera di cristallo, tanta matematica, tanta statistica applicata a modelli di artificial intelligence, per arrivare a quello che è un’indicazione, dove il lavoro dell’analista è sempre la parte più importante che noi evidenziamo appunto nelle rilevanze statistiche di similarità. C’è poi l’intervento umano dell’investigatore che deve essere in grado di cogliere queste sfumature.
Qual è il team ideale di un’impresa Data intelligence? Quali competenze sono richieste? Immaginiamo che non sia solo una questione di tecnologia.
Assolutamente, ha centrato il punto. L’interdisciplinarietà è fondamentale in questo campo, infatti io penso che noi siamo devo dire una specie di centauri: mezzi economisti, mezzi data-scientist, quindi è molto importante avere delle competenze legali per conoscere la normativa, la sua evoluzione e la sua applicazione. Dall’altra parte importanti sono le basi di statistica, di matematica, di capacità di analisi dei dati, e quindi di machine learning, e applicazione dei suoi modelli, fino a quelle che sono delle vere e proprie analisi economiche e metodi quantitativi. Quindi immaginiamo che questa filiera fatta da tanti elementi che in maniera obliqua e in maniera trasversale vanno a collegarsi tra di loro per riuscire ad avere anche una fluidità di approccio, che ci permette di avere una visione estremamente ampia del processo. Purtroppo, oggi il tema della criminalità finanziaria è un tema anche di criminalità organizzata e vediamo che sono organizzati come delle vere e proprie reti, come fossero delle holding occulte, e quindi questa capacità interdisciplinare nella gestione della Data intelligence è fondamentale per riuscire a coprire tutti gli aspetti.
Usciamo dall’ambito specialistico. Rozes è Spin-off dell’Università di Padova: sono ancora una rarità nel nostro sistema accademico?
Gli Spin-off sono ancora una “bestia strana” diciamo delle “mosche bianche”, il motivo è che purtroppo non viene secondo me sostenuta abbastanza l’imprenditorialità in ambito accademico, quindi privilegiando, a dire la verità anche con ottimi risultati, attività di ricerca. Però poi la cosiddetta “terza missione”, il trasferimento tecnologico della ricerca all’interno del mercato e quindi degli ambiti commerciali, è secondo me un’area dove bisogna fare veramente molto perchè abbiamo delle eccellenze universitarie di ricerca in Italia che sono a livello mondiale nei primissimi posti. Bisogna agire nel nostro ambito si, però anche un po’ di più nel sistema imprenditoriale, andare a cercare queste risorse, a stimolare anche le università e i ricercatori che devono iniziare a loro volta ad aprirsi un po’ di più. Secondo me bisogna anche rompere un po’ questo diaframma di pregiudizi e cercare di spingersi come dicevamo prima, un po’ verso questa interdisciplinarietà, quindi da una parte le imprese, da una parte le Università, che devono iniziare a cercare di mettere a terra dei prodotti commerciali. A volte l’impresa rischia di guardare troppo al mercato e l’università troppo alla ricerca, nella metà strada vediamo che in ambito internazionale, soprattutto nel mercato anglosassone ci sono gli esempi estremamente importanti di aziende che sono partite come appunto gemmazioni della ricerca universitaria, prese poi in casa da importanti gruppi internazionali e diventate di fatto degli standard a livello internazionale, o comunque delle imprese di rilevanza internazionale, quindi secondo me si deve fare molto, la strada è tracciata, bisogna quindi andare a investirci. Noi stiamo cercando di fare la nostra parte.
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