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giovedì 13/06/2024 • 06:00

Impresa Reati aziendali

UIF: machine learning per identificare aziende collegate alla criminalità organizzata

Un interessante studio dell’Unità di Informazione Finanziaria (UIF) ha l’obiettivo di sviluppare un algoritmo di apprendimento automatico (machine learning) per individuare le aziende italiane potenzialmente connesse a contesti di criminalità organizzata.

di Piercarlo Felice - Avvocato, consulente AML/231/Privacy

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  • Tempo di lettura 7 min.
  • Ascolta la news 5:03

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Una minaccia significativa per le economie dell’intero globo è rappresentata dal potere finanziario delle organizzazioni criminali. Secondo le stime dell'Ufficio delle Nazioni Unite contro la droga e il crimine, nel 2009 le entrate generate dalla criminalità organizzata (CO) rappresentavano il 3,6% del PIL mondiale (UNODC, 2011). Uno studio condotto dalla Commissione Europea (2021) rivela che nel 2019 i ricavi annuali combinati dei nove principali mercati criminali nell’UE variavano da 92 miliardi di euro a 188 miliardi di euro, raddoppiando di fatto. Secondo una ricerca condotta da Transcrime (2015), in collaborazione con il Ministero dell'Interno, in Italia nel 2015 i proventi derivanti da attività legate alla criminalità organizzata potrebbero potenzialmente ammontare fino al 2% del PIL nazionale. Nel contesto di riferimento appena delineato, la minaccia globale è generata dai sempre crescenti investimenti della criminalità organizzata nell’economia ufficiale e dalla crescente integrazione dei gruppi criminali organizzati nell’economia legittima, con infiltrazioni e sfere di influenza sempre più ampie. Le imprese infiltrate sono entità sotto il controllo di organizzazioni criminali, sebbene formalmente registrate e apparentemente impegnate in operazioni legittime. Un profondo intreccio tra attività legali e illegali caratterizza le aziende infiltrate, dove le operazioni legali servon...

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