Lo spin-off dell’Università di Padova porta nel settore pubblico e privato una nuova generazione di tecnologie per individuare i rischi di criminalità finanziaria, trasformando dati contabili e amministrativi in strumenti di prevenzione avanzata. Il risultato è un modello di risk intelligence capace di agire prima che il danno avvenga.
Quando si parla di criminalità e, in particolar modo di criminalità finanziaria, il tempo è sempre la variabile decisiva. La maggior parte dei sistemi di controllo esistenti opera ex post, quando le anomalie sono già diventate danni. Rozes, spin-off dell’Università di Padova, prova a ribaltare la logica introducendo un approccio predittivo, capace di individuare segnali deboli e pattern ricorrenti prima che un’azienda o un’amministrazione finisca sotto infiltrazione, partendo dalla raccolta e analisi di dati pubblici.
È un cambio di paradigma tecnologico, ma anche culturale, che nasce da una ricerca accademica pubblicata sul Journal of Accounting Research, la prima nel suo genere condotta da un’università italiana.
La piattaforma sviluppata da Rozes analizza dati contabili, finanziari e societari con algoritmi proprietari e brevettati, trasformando informazioni pubbliche in indicatori di rischio ad alta granularità. L’Indice Rozes, addestrato sui bilanci aziendali di imprese condannate per reati come frodi, riciclaggio e falsa fatturazione, restituisce un punteggio di similarità con un’accuratezza del 92%.
Jacopo Berti, CEO di Rozes
La stessa logica è stata adattata alla Pubblica Amministrazione con un modello predittivo basato su architettura XGBoost e costruito su centinaia di indicatori provenienti dalla BDAP (la banca dati del Ministero dell’Economia che raccoglie le informazioni contabili degli enti pubblici) e dai dati ANAC (l’Autorità Nazionale Anticorruzione), capace di stimare la probabilità di scioglimento di un Comune per infiltrazioni mafiose (ex art. 143 TUEL) con un’accuratezza superiore al 91,2%.
Accanto ai dati strutturati, Rozes ha sviluppato una suite di strumenti OSINT basati su NLP e Large Language Models per l’analisi del rischio reputazionale da fonti aperte. La componente generativa riduce i falsi positivi di oltre il 95%, comprendendo il contesto e identificando le entità chiave, un passaggio cruciale per chi gestisce controlli di compliance su larga scala.
L’insieme di questi moduli consente alla piattaforma di ridurre in misura considerevole i tempi di KYC (acronimo di Know Your Customer, l’insieme delle procedure di verifica dell’identità e dell’affidabilità di clienti e controparti) e Due Diligence, processando automaticamente tutte le aziende attive sul territorio nazionale.
La ricaduta sociale dell’approccio predittivo emerge chiaramente dalle evidenze empiriche. Uno studio della Banca Centrale Europea, realizzato anche dal co-founder e capo della ricerca scientifica di Rozes, il Professor Antonio Parbonetti, documenta come lo smantellamento delle imprese criminali produca un aumento di 3,62 miliardi di euro nei prestiti alle aziende legittime nelle aree liberate. I benefici si estendono alla produttività complessiva e alla redditività industriale, mostrando che il contrasto alla criminalità non è solo un fatto giudiziario, ma un fattore di crescita economica.
“Per intenderci, l’effetto positivo è immediatamente tangibile e visibile dalle comunità economiche e democratiche che popolano un territorio sensibile. Rozes è al servizio dei principali attori protagonisti nella lotta alla criminalità organizzata finanziaria, per difendere la finanza pubblica e le grandi aziende strategiche del Sistema Paese da ogni potenziale minaccia ibrida, tentativo di infiltrazione e di corruzione”, ha spiegato Jacopo Berti, CEO di Rozes.
Le applicazioni operative sono già in corso presso diverse istituzioni. Cassa Depositi e Prestiti utilizza Rozes per supportare i processi KYC e antiriciclaggio.
In generale, la Piattaforma può analizzare decine di migliaia di aziende, applicando oltre 70 controlli e andando a ridurre in media i tempi di raccolta dati del 93% e del 57% la durata della Due Diligence.
Per le Pubbliche Amministrazioni, la piattaforma introduce un sistema di monitoraggio continuo che, grazie all’integrazione con ANAC, alle analisi di interlocking e ai controlli sulle White List prefettizie, permette di bloccare l’accesso ai fondi pubblici prima che emergano indizi più solidi di infiltrazione. Una sperimentazione è già in atto con il Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti per la vigilanza sui bandi PNRR.
Elemento distintivo è anche l’explainable AI, che fornisce motivazioni in linguaggio naturale per ogni valutazione di rischio, citando riferimenti normativi UIF-Bankitalia oltre che documentazione probatoria. Questo supporto è essenziale per i funzionari che devono giustificare decisioni amministrative, assicurando trasparenza e accountability.
L’interoperabilità della piattaforma, sviluppata con architettura API-first sotto la guida del responsabile dell’architettura tecnologia Alessio Menini, consente inoltre un’integrazione semplice con i sistemi informativi esistenti e favorisce il riuso delle soluzioni digitali secondo quanto previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale.
Il modello Rozes e la collaborazione strutturata tra MIT, Università di Padova e settore pubblico, rappresentano oggi una delle sperimentazioni più avanzate nel campo della risk intelligence applicata alla tutela del bene pubblico.
“All’interno dell’attuale contesto geopolitico” spiega ancora Berti “dove il tessuto economico e produttivo è terreno di campagne di guerra ibrida, Rozes rappresenta l’anticorpo tecnologico in grado di contrastare corruzione, riciclaggio, frodi, infiltrazioni criminali in asset strategici, predazione di fondi pubblici e appalti, furto di know-how e destabilizzazione delle filiere produttive e corruzione”.
La fiducia data a Rozes dalla PA e dalle numerose aziende che impiegano i suoi strumenti dimostra come la ricerca accademica possa generare tecnologie in grado di incidere sulla qualità della finanza nazionale e sulla resilienza delle istituzioni, trasformando il contrasto alla criminalità organizzata da attività reattiva a capacità predittiva. È un cambiamento che non riguarda solo la sicurezza, ma il futuro stesso della fiducia nei sistemi economici e amministrativi del Paese.
