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E se i bilanci di un’azienda potessero diventare un segnale d’allarme prima che emergesse un illecito? È la scommessa di Rozes, startup italiana nata nel 2020 e sviluppatasi come spin-off universitario, che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare dati economici e societari disponibili pubblicamente.
Dai bilanci agli indicatori di rischio
Il sistema elabora informazioni provenienti, tra l’altro, da bilanci depositati e banche dati pubbliche, costruendo indicatori finanziari e confrontandoli con campioni di imprese per le quali determinati reati sono stati definitivamente accertati. L’obiettivo non è stabilire che un'azienda abbia commesso un reato, ma segnalare una maggiore similarità statistica con determinati profili di rischio.
Mafie, appalti e caporalato
Secondo i suoi sviluppatori, il modello può essere utilizzato per individuare anomalie associate a infiltrazioni mafiose, turbative d’asta, caporalato, frodi, riciclaggio, false fatturazioni, bancarotta fraudolenta e altre forme di criminalità economica. L'applicazione potrebbe quindi interessare anche gli appalti pubblici e i controlli sull'impiego di grandi flussi di denaro.
Il 90% di accuratezza dichiarata
Rozes indica una precisione del 90% nei propri modelli, ma gli stessi sviluppatori evidenziano che una parte dei casi a rischio può sfuggire al sistema. Si tratta dunque di uno strumento statistico di supporto, non di una prova giudiziaria: l'accertamento resta affidato alle autorità e alle persone.
Il Parlamento italiano vuole capire come funziona
La tecnologia ha attirato l'attenzione delle istituzioni italiane. Gli autori di Rozes sono stati convocati per il 30 settembre 2026 dalla Commissione parlamentare d'inchiesta sul fenomeno del caporalato, per illustrare gli indicatori sviluppati e le possibili applicazioni del sistema.
Il nodo europeo: fino a dove può arrivare l’IA?
La questione si inserisce in un dibattito più ampio sulla AI for law enforcement. L'AI Act europeo vieta, tra le pratiche di rischio inaccettabile, i sistemi destinati a prevedere il rischio che una persona commetta un reato quando la valutazione si basa esclusivamente sul profiling. Al tempo stesso, la normativa distingue queste applicazioni dall'analisi di rischio relativa alle imprese, come gli strumenti che individuano possibili frodi finanziarie sulla base di transazioni o altri dati oggettivi.
La sfida: trovare anomalie senza trasformarle in condanne
È qui che si concentra la vera partita dell'AI applicata alla criminalità economica: utilizzare milioni di dati per aiutare investigatori e amministrazioni a individuare anomalie, mantenendo però trasparenza, verificabilità, supervisione umana e diritto di contestare i risultati.
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