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PAVIA 24/03/2015: Università. Tre studenti inventano sistema per scoprire il riciclaggio di denaro. Il progetto verrà presentato al Ministero dell’Economia

Marzo 24
12:36 2015

PAVIA Tre studenti di Scienze politiche dell’Università di Pavia hanno inventato un sistema contro il riciclaggio di denaro e le transazioni sospette. Nicolò Quilico, Mattia Andreosso, Umberto Gilardi coordinati dalla docente Silvia Figini (UNIPV) hanno sviluppato una metodologia e alcuni algoritmi computazionali per il monitoraggio e previsione di fenomeni di riciclaggio.
Il progetto sarà presentato al Ministero dell’Economia e delle Finanze e alla Banca d’Italia giovedì 26 marzo.

IL METODO

I riferimenti normativi e le indicazioni teoriche a supporto dell’analisi provengono in prevalenza dal “Provvedimento recante disposizioni attuative per la tenuta dell’archivio unico informatico e per le modalità semplificate di registrazione di cui all’articolo 37, commi 7 e 8, del decreto legislativo 21 novembre 2007, n. 231”, dagli allegati contenenti le “Causali analitiche”, gli “Standard tecnici” e le “Tabelle dei codici” e dal “Provvedimento recante gli indicatori di anomalia per gli intermediari”.

In questo lavoro sono proposte metodologie di data mining non supervisionate e supervisionate per la profilazione e classificazione (sulla base di criteri derivanti dal “Provvedimento recante gli indicatori di anomalia per gli intermediari” di Banca d’Italia) dei soggetti clienti dell’intermediario e tecniche locali di data mining per lo studio delle associazioni e sequenze di anomalie.

L’INNOVAZIONE

Un contributo innovativo rispetto ai modelli statistici proposti in letteratura è l’uso della social network analysis per evidenziare sia i legami espliciti che impliciti, sulla base di operazioni bancarie, tra i soggetti.

Il lavoro pone attenzione anche all’estensione della metodologia considerando l’aspetto temporale attraverso lo studio di social network dinamiche. Un altro interessante sviluppo discusso nel lavoro concerne l’integrazione di tecniche di raggruppamento e profilazione nella social network analysis per ottenere una visualizzazione grafica, semplice ed immediata dei gradi di rischio dei soggetti e dei loro collegamenti sia espliciti che impliciti, e quindi considerati sospetti. Le evidenze empiriche sono derivate su una base dati destinata a popolare l’Archivio Unico Informatico.

 

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