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Strumenti per l’«Antimafia Digitale»

di Marino, Mottura, Petrone*

Pubblicato il: 29/10/2019 – 11:39
Strumenti per l’«Antimafia Digitale»

Mettere gli individui, le aziende e le organizzazioni in condizione di costruire la propria affidabilità grazie alla reputazione digitalizzata e dotata di rating è la sfida dei prossimi anni
L’interazione tra la AI (Intelligenza Artificiale) e la reputazione digitalizzata e dotata di rating permetterà finalmente di raggiungere questo risultato. Un’interessante applicazione in questo senso è quella che può essere chiamata «Antimafia digitale».
L’Anbsc (Agenzia nazionale per l’amministrazione e la destinazione dei beni sequestrati e confiscati alla criminalità organizzata), vigilata dal ministero dell’Interno, alla ricerca di nuovi modi per certificare il controllo legalitario e di un’efficiente gestione economica dei beni sequestrati e confiscati, nel rispetto e tutela degli interessi di fornitori, clienti, dipendenti, ma anche di consumatori e utenti, ha avviato un case study sull’applicazione di un modello di «Antimafia digitale» insieme ai partner:
• Apart (Associazione professionale auditor reputazione tracciabile), vigilata dal ministero dello Sviluppo Economico ai sensi della Legge 4/2013;
• Crop news onlus fondata da Mevaluate Holding, editore del periodico online Crop news (Cronache reputazionali oggettive personalizzate);
• Federazione consumatori e utenti (Codacons, Codici, Konsumer Italia);
• Inag (Istituto nazionale amministratori giudiziari).
L’«Antimafia digitale», cioè l’interazione tra la AI e il «rating reputazionale digitalizzato» pubblicato da Crop news costituisce quindi un nuovo ed efficiente Modello organizzativo di gestione e controllo (Mogc) capace di individuare tempestivamente i rischi a cui l’azienda è esposta e intervenire in maniera incisiva nel corso di tutta la sua vita, al fine di evitare qualsiasi «contagio». E tutto ciò per rafforzare il sistema della prevenzione antimafia, salvaguardando la libertà d’impresa e il mantenimento dei livelli occupazionali, arginando in maniera risolutiva l’insediamento del fenomeno criminale nel tessuto economico, e senza prevedere un’anticipata “estromissione” «estromissione» dei soggetti titolati alla gestione dell’attività economica. Sempre in relazione all’interazione tra la AI e il «rating reputazionale digitalizzato» bisogna considerare che il rating è suscettibile ai cambiamenti culturali e storici ed è ponderato nel tempo, cioè si evolve con il passare degli anni. Questo non è solo correlato ai nuovi fatti aggiunti, ma proprio all’idea che ogni fatto vada valutato in una prospettiva storica. La AI deve occuparsi di questo concetto analizzando i modelli storici dei fatti in tutta la «popolazione» profilata su base volontaria e suggerendo azioni di perfezionamento sui «pesi» dell’algoritmo. Un esempio può essere utile: all’inizio degli anni ’60 nei paesi occidentali, quando si valutava che un dirigente fosse assunto da un’organizzazione (azienda o ente), lo stato civile era tanto rilevante quanto la carriera militare. E un divorzio o una separazione dalla moglie avrebbero potuto portare a una valutazione errata. Oggi i divorzi e le separazioni sono invece così frequenti che nella maggior parte dei casi non sono più elementi rilevanti di giudizio, ai fini della valutazione di un dirigente per l’assunzione. La AI contribuisce a mantenere aggiornato e significativo l’algoritmo che presidia il «rating reputazionale digitalizzato» e le valutazioni risultanti. In conclusione l’AI deve essere quindi indirizzata soprattutto per estendere la misura del valore che assegniamo a un fatto attraverso l’analisi semantica o per prevedere cambiamenti culturali che propongono nuovi modi di interpretare e ponderare i fatti nel tempo, in chiave di sviluppo del «rating reputazionale digitalizzato».
*docenti Università Mediterranea di Reggio Calabria

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