Rozes, ecco l’algoritmo che individua le frodi nei bilanci aziendali

Immaginate la più potente Tac al mondo, la più precisa risonanza magnetica sul pianeta. Non applicata agli umani, ma alle aziende. Invece di scoprire patologie o disfunzioni, la macchina analizza bilanci, dati e individua possibili situazioni sospette di frodi, riciclaggio e infiltrazioni criminali.

Rozes, questo il nome della Sipin-off dell’Università di Padova, è un’azienda strategica che usa l’intelligenza artificiale per analizzare informazioni e segnalare anomalie o collegamenti che potrebbero indicare attività illegali o rischiose. Come? Confrontandole con bilanci di aziende che commettono illeciti e analizzando possibili similitudini. È nata nel 2019 e conta circa 30 persone tra sviluppatori, data scientist, ricercatrici e ricercatori universitari e altre figure esperte. I fondatori sono tre: il Ceo Jacopo Berti, padovano, Alessio Menini, CTO, e il professore Antonio Parbonetti, capo della ricerca scientifica.

«Oggi abbiamo una trentina di clienti» spiega Berti «soprattutto grandi gruppi bancari, multinazionali e partecipate pubbliche». Ma come funziona? «Un grosso gruppo bancario può avere migliaia di aziende-clienti che devono essere analizzate per l’antiriciclaggio. Basta un codice fiscale e noi le passiamo ai raggi X.

Comunichiamo al cliente quelle che secondo noi sono da approfondire» spiega Berti sottolineando che viene fornita «un’indicazione statistica, non un accertamento, la decisione finale resta all’uomo». Ai migliori esperti, specialisti, come per valutare la Tac o la risonanza magnetica. «Facciamo prevenzione, come accade nella medicina» sottolinea il Ceo.

L’indice Rozes

L’indice Rozes è un algoritmo di machine learning addestrato ad analizzare i bilanci aziendali pubblici. Confrontando un’azienda con un campione di imprese condannate a seguito di procedimenti penali per criminalità organizzata (frodi, riciclaggio, falsa fatturazione) l’indice calcola un punteggio di similarità con un’accuratezza del 92%.

Analizza quindi i bilanci delle società su fonti aperte, interviene in anticipo con l’IA per individuare le aziende con comportamenti sospetti che sono a rischio di commettere reati oppure scovare quelle che già li commettono.

In Parlamento

È la prima startup al mondo nel suo genere e ha incuriosisce anche le istituzioni: il 29 settembre i creatori di Rozes saranno a Roma, convocati dalla Commissione parlamentare di inchiesta sul caporalato, affinché possano raccontare alle istituzioni gli “indicatori” che hanno sviluppato. Tra i fondatori del progetto c’è uno dei massimi esperti al mondo di economia criminale, il docente universitario Antonio Parbonetti: «Tutto nasce dai suoi studi. L’algoritmo è una sua invenzione» precisa Berti.

L’algoritmo estrae informazioni dai database pubblici: «Lavoriamo sui dati dell’Autorità nazionale anticorruzione (Anac) o di vari bilanci depositati alle Camere di Commercio, da cui è possibile ricavare voci contabili grezze e indici finanziari».

I rapporti con i clienti sono tenuti da Federico Pozzi, padovano, 28 anni, project manager: «Oltre ad analizzare i bilanci, controlliamo tutti i soci e le partecipazioni di ogni società. Ricostruire la catena partecipativa è molto importante perché la criminalità si può nascondere dietro a soci dei soci che apparentemente non risultano. Il nostro lavoro è portare a galla l’illecito che non si vede» spiega.

Con questo sistema innovativo sarebbe quindi possibile individuare aziende esposte al rischio di collusioni mafiose, turbative d’asta, caporalato, ma anche sulla probabilità di scioglimento di un Comune per infiltrazioni mafiose o anomalie contabili associate a frodi, riciclaggio, falsa fatturazione e bancarotta fraudolenta, truffe sul debito o sul credito, attività di prestanome e attività di cartello: in tutto 15 macrocategorie di reato.

I fondi Pnrr

C’è un altro aspetto rilevante: «Lavoriamo da dieci anni su questi temi e studiando il fenomeno abbiamo verificato quanto siano a rischio i fondi Pnrr e in generale le grandi immissioni di capitali», dice Berti, che incrociando milioni di dati sta provando a ricostruire il mondo economico in maniera digitale, secondo uno schema che esiste già in medicina e riguarda la valutazione dei rischi.

Uno dei futuri compiti di Rozes potrebbe essere quello di estrarre informazioni per facilitare le indagini: «Il nostro è uno strumento che, se concesso, potrà supportare gli inquirenti, perché il metodo utilizzato è scientifico».