UIF: il machine learning per combattere la criminalità
Un modello di machine learning aiuterà per l'identificazione di aziende collegate alla criminalità organizzata in Italia.
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Nello studio viene sviluppato un algoritmo di machine learning per rilevare aziende potenzialmente collegate alla criminalità organizzata (CO). A questo scopo, si utilizza un dataset di imprese italiane ottenuto integrando informazioni finanziarie provenienti da varie fonti, tra cui dati di bilancio. Per addestrare e testare il modello, un campione di oltre 28.000 aziende italiane, caratterizzate da una elevata probabilità di essere collegate alla CO, viene confrontato con sottoinsiemi di aziende presumibilmente "sane" selezionati casualmente. I risultati ottenuti mostrano che, in fase di test, l'algoritmo identifica con successo circa il 76% delle aziende collegate alla CO (recall) e il 74% delle aziende presumibilmente "sane" (specificity). Il principale output dell'algoritmo è un punteggio di rischio, che potrebbe essere utilizzato a livello operativo per supportare l'azione delle autorità anti-riciclaggio e delle forze dell'ordine (ad esempio, come strumento di screening preliminare).