A cura di: Piera Di Guida

La corruzione in Italia è un problema sistematico, ma gli strumenti per combatterla e prevenirla non mancano.

Ultima la legge sul whistleblowing – termine che letteralmente significa “soffiatore del fischietto” riferito a chi denuncia attività illecite o fraudolente all’interno di un’azienda o nell’ambito della pubblica amministrazione – approvata in via definitiva dalla Camera lo scorso 15 novembre, con l’obiettivo di tutelare ad ampio raggio l’attività di segnalazione di episodi corruttivi. L’intervento del legislatore appare calzante in una situazione dove – come evidenziato dal report di Kroll – il 44% delle frodi e degli atti corruttivi in azienda viene rilevato da whistleblower a fronte del 39% da indagini interne e al 32% rilevato dai manager.

Tuttavia, nella lotta alla corruzione uno strumento che potrebbe rivelarsi ancor più efficace è rappresentato dai big data e la relativa data analytics.

Ma di cosa si tratta?

Big data “is high-volume and high-velocity and/or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision-making, and process automation”[1]; sono risorse informatiche, dati strutturati, semi-strutturati e soprattutto dati non strutturati come testi, messaggi, email, documenti, che vengono prodotti in modo spontaneo ogni giorno attraverso un messaggio su  un social network o una semplice ricerca sul web. Si tratta di una mole di dati di non facile accesso per i semplici utenti di internet, ma che potrebbe risultare preziosa per la compliance di tutte le aziende.

Ancor più preziosa parrebbe essere l’analisi dei big data – data analytics – ossia “the science of examining raw data with the purpose of finding patterns and drawing conclusions about that information by applying an algorithmic or mechanical process to derive insights”^[2]. È il processo di analisi dei dati impiegato per trarre delle conclusioni dalle informazioni che contengono, sempre con l’ausilio di sistemi e software specializzati. Le tecnologie e le tecniche di analisi dei dati sono ampiamente utilizzate nelle industrie commerciali per consentire alle organizzazioni di prendere decisioni aziendali più informate e da scienziati e ricercatori per verificare o confutare modelli, teorie e ipotesi scientifiche.

Il rapporto tra data analitycs e lotta alla corruzione sembrerebbe non essere chiaro eppure la trasparenza e la crescita dei sistemi informatici vanno ormai di pari passo.

L’analisi dei data, infatti, consente l’individuazione di profili comportamentali, di testare la robustezza di ipotesi di rischio e, entro certi limiti, di fare previsioni. L’enorme quantità di dati interni detenuta dalle imprese può essere preziosa per il contrasto alle frodi. Un metodo per smascherare le complicate scatole cinesi di cui spesso si compongono le aziende, società localizzate in paradisi fiscali, prestanome, beneficiari anonimi. Informazioni che potrebbero essere estrapolate in tempo reale, senza la necessità di una attività investigativa. Per esempio, gli strumenti di data analytics, quando interpretati da analisti esperti, spesso rivelano operazioni sospette e anomalie nell’ambito di indagini su corruzione e concussione. Su questo aspetto si è soffermato chi ha ritenuto possibile aumentare le misure di controllo in un’azienda attraverso la costruzione di un database con parole chiavi. «Le parole chiavi hanno la funzione di evidenziare transazioni a rischio o comportamenti a rischio da parte dei lavoratori in modo da prevenire l’episodio corruttivo e stopparlo sul nascere. Il database inoltre può essere aggiornato e di conseguenza evitare che le parole chiavi siano evitate dai soggetti nel corso del tempo. Questo sistema, ovviamente, non dà la certezza che il cliente sia un truffatore o che il dipendente stia eseguendo una truffa ai danni dell’azienda; infatti essa serve semplicemente a captare un’anomalia»[3].

Una volta individuata l’anomalia, l’azienda procederà con le indagini del caso richiedendo una consulenza, laddove fosse necessario, e gestendo la situazione in maniera proattiva; una soluzione di gran lunga preferibile alla ricezione improvvisa di una lettera inviata da un whistleblower o da un’autorità giudiziaria.

Senz’altro gli strumenti di data analytics consentirebbero di contrastare la corruzione con un’azione preventiva – seguendo la scia del d.lgs. 8 giugno 2001, n. 231 che ha introdotto per la prima volta una strategia di carattere preventivo accanto all’azione repressiva già prevista dal codice penale – consentendo un ingente risparmio di denaro altrimenti sperperato in frodi o atti illeciti[4].

Tuttavia, ad un risparmio economico corrisponde un costo in termini di privacy. Poichè i dati rappresentano la proiezione digitale delle nostre persone, aumenta in modo esponenziale anche la nostra vulnerabilità. La libertà di ciascuno è insidiata da forme sottili e pervasive di controllo, che noi stessi, più o meno consapevolmente, alimentiamo per l’incontenibile desiderio di continua connessione e condivisione. Da un sondaggio dell’istituto Ernst and Young che ha indagato sull’atteggiamento dei lavoratori dinanzi al monitoraggio di una fetta dei loro big data, non tutti si sono mostrati favorevoli. Sebbene il 75% degli intervistati abbia ritenuto valido questo controllo, l’89% ha dichiarato che si tratterebbe di una vera e proprio violazione della privacy.

È certo quindi che i big data e gli strumenti di data analytics apriranno una nuova frontiera nell’ambito della lotta alla corruzione ma, nell’ottica di un bilanciamento di interessi, l’obiettivo al quale dovremmo tendere è la garanzia di uno stesso livello di tutela dei diritti online così come offline.

[1] https://www.gartner.com/technology/home.jsp

[2] https://www.simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article

[3] Global Fraud and Risk Report, Kroll, 2017

[4]  Uno studio del Policy Exchange, basandosi sul report della McKinsey, ha stimato che l’utilizzo dei big data nel settore pubblico della Gran Bretagna causerebbe un risparmio totale al governo inglese tra i 16 e i 33 miliardi di sterline. (http://anticorruzione.eu/)