IA contra el crim organitzat: el model de Rozes per analitzar balanços
- Rozes, spin-off de la Universitat de Pàdua, ha creat un algorisme d'IA per detectar riscos de criminalitat organitzada.
- El sistema analitza combinacions d'indicadors financers en lloc de veus comptables aïllades.
- L'algorisme ha estat entrenat amb dades de 2.082 empreses amb evidències judicials de vins amb la màfia.
- La tecnologia s'està provant en l'administració pública per supervisar els contractes del PNRR.
La lluita contra la infiltració del crim organitzat en el teixit econòmic troba un nou alleiat tecnològic en l'anàlisi de dades massives. No es tracta de vigilància directa ni d'espionatge, sinó d'una lectura profunda i automatitzada dels documents financers. La startup Rozes, nascuda com a spin-off de la Universitat de Pàdua, ha desenvolupat un sistema basat en intel·ligència artificial capaç de detectar anomalies comptables que podrien indicar la presència de estructures mafioses.
L'empremta digital del crim en els balanços
Un balanç empresarial és molt més que una simple suma de recols, debts i beneficis. Per a un ull expert, o per a un algorisme ben entrenat, aquests documents poden revelar traçes estadístiques sobre com es gestiona realment una empresa. La premissa de Rozes és que la criminalitat organitzada tendeix a deixar una mena d'empremta en la gestió financera, una combinació de comportaments societaris i rapports econòmics que es repeteixen en patrons específics.
El sistema no busca una veu concreta que indiqui activitats il·lícites, ja que el crim organitzat no registra les seves operacions de manera explícita. En canvi, l'algorisme de machine learning analitza un conjunt articulat de senyals. Quan aquests indicadors, observats en el seu conjunt, coincideixen amb el perfil de campions criminals de referència, el sistema assigna a l'empresa analitzada un puntuatge de risc. Aquestes anomalies solen estar vinculades a pràctiques com el blanqueig de capitals, la falsificació de factures o la bancarrota fraudulenta.
Com funciona la tecnologia de risk intelligence
La plataforma de Rozes està dissenyada per a activitats de due diligence, verificació de contraparts i investigacions antiricollage. El seu funcionament es basa en la comparació constant entre dades actuals i un arxiu històric de referència. El model ha estat entrenat utilitzant dades de 2.082 empreses que, segons evidències judicials, estaven vinculades a la criminalitat organitzada.
Aquesta base de dades permet a l'IA identificar combinacions recurrents d'indicadors comptables. En lloc de centrar-se en un sol dato sospitós, el programari avalua la similitud global de l'empresa sota examen amb el grup de societats ja condemnades o investigades. Aquest enfocament permet transformar relacions societaries i dades numèriques en indicadors de risc quantificables, facilitant la presa de decisions en entorns on el volum de dades és massa elevat per a una anàlisi humana exhaustiva.
L'aplicació pràctica en l'administració pública
L'utilitat real d'aquesta eina es manifesta quan s'aplica a sectors amb un alt volum de proveïdors, com és el cas dels contractes públics. La transparència en l'adjudicació de fons estatals és crítica per evitar que el diners públics acabin alimentant xarxes criminals. En aquest sentit, la tecnologia de Rozes ja s'està utilitzant per escanar els contractes vinculats al PNRR (Plan Nacional de Recuperación y Resiliencia) a través del Ministeri d'Infraestructures.
L'objectiu no és substituir la investigació judicial, sinó optimitzar-la. En situacions on s'han de controlar milers d'empreses, l'IA actua com un filtre que restringeix el camp d'acció, indicant exactament on és necessari concentrar els controls i els aprofundiments. Jacopo Berti, CEO de la startup, ha destacat que el sistema no determina qui és mafiós, sinó que detecta anomalies que mereixen una mirada més atenta.
El camí des de la recerca acadèmica al mercat
Rozes no és un producte nascut exclusivament amb una visió comercial, sinó que és el resultat d'anys de recerca a la Universitat de Pàdua. El treball de recerca d'Antonio Parbonetti, Michele Fabrizi i Francesco Ambrosini ha estat la pedra angular per convertir una teoria acadèmica en una plataforma de risk intelligence comercialitzable. La startup es va constituir el 2019 i el seu estat de spin-off universitari ha estat renovat formalment al maig de 2026.
El sistema no estableix qui és mafiós, sinó que busca anomalies i indica on podria ser necessari mirar millor.
Aquesta validació acadèmica és fonamental, ja que el sistema s'avaluà no només per la seva viabilitat econòmica, sinó per la solidesa dels seus projectes de recerca i les seves patents. La capacitat de transformar dades comptables en indicadors de risc basats en evidències judicials representa un salt qualitatiu en la prevenció del crim econòmic.
Limits i garanties del sistema de detecció
Tot i que els resultats científics són prometents, és important entendre les limitacions d'aquest tipus d'IA. L'algorisme no pot emetre una sentència judicial ni assegurar amb un 100% de certesa la vinculació d'una empresa amb la màfia. La seva funció és estrictament analítica i predictiva basada en patrons.
La garantia principal és l'augment de la transparència. En proporcionar un puntuatge de risc, les banques, les empreses i les administracions públiques poden implementar protocols de verificació més estrictes per a aquelles entitats que presentin el perfil més proper al campió criminal. Això redueix la probabilitat que empreses pantalla o societats utilitzades per al blanqueig aconsegueixin infiltrar-se en la cadena de subministraments de grans projectes d'infraestructures.
Impacte per a l'ecosistema empresarial de Catalunya i Espanya
L'arribada de solucions com la de Rozes té una rellevància directa per al mercat espanyol i, específicament, per a l'ecosistema d'empresa català. Barcelona s'ha consolidat com un hub tecnològic on la IA s'aplica cada vegada més a la governança corporativa i al sector FinTech. La implementació d'aquestes eines en Espanya s'enquadra en el marc de l'AI Act de la Unió Europea, que regula l'ús de la intel·ligència artificial segons el seu nivell de risc.
Per a les empreses catalanes, l'adopció de sistemes de risk intelligence significa una protecció addicional davant la corrupció i el blanqueig. En un entorn on la seguretat jurídica i la transparència són essencials per atraure inversió estrangera, disposar d'algorismes que validin la integritat dels socis i proveïdors és un actiu estratègic. A més, el model de spin-off universitari de Rozes serveix d'exemple per a les universitats catalanes en la transferència de coneixement científic cap al mercat, demostrant que la recerca en anàlisi de dades pot tenir una aplicació directa en la seguretat nacional i la integritat econòmica.
Preguntes freqüents
Què és exactament Rozes?
És una startup i spin-off de la Universitat de Pàdua que ha desenvolupat un algorisme de machine learning per detectar riscos de criminalitat organitzada analitzant els balanços empresarials.
L'IA pot acusar una empresa de ser mafiosa?
No. El sistema no determina la culpabilitat, sinó que assigna un puntuatge de risc basat en la similitud de les anomalies comptables amb empreses ja vinculades judicialment a la màfia.
On s'està utilitzant actualment aquesta tecnologia?
S'està provant en l'administració pública italiana, concretament en el Ministeri d'Infraestructures per supervisar els contractes dels fons PNRR.
En quines dades es basa l'entrenament de l'algorisme?
El model ha estat entrenat amb dades financeres de 2.082 empreses que tenien evidències judicials de vins amb el crim organitzat.
Fonts: Libero, Repubblica, Venetoup ·
glacom · Intel·ligència artificial per a empreses: els models corren als teus servidors, les dades no surten →Scrivila qui: Susanna, l assistente AI di glacom, ti risponde via email con un approfondimento gratuito.
Nessuna consulenza personalizzata (finanziaria, legale o medica): solo informazione e fonti. Email usata solo per rispondere.
oppure scrivile su: WhatsApp · Telegram · SimpleX · Delta Chat · Email
