Le infiltrazioni criminali in Lombardia

Questo intervento presenta un’analisi basata su modelli avanzati di machine learning applicati a indicatori economici e strutturali per individuare, in chiave preventiva, le imprese potenzialmente a rischio di infiltrazione mafiosa. I modelli, aggiornati grazie a dati recenti, mostrano che alcune combinazioni di indicatori — come l’esposizione a contesti ad alto rischio, la bassa liquidità e la semplicità della struttura societaria — aumentano sensibilmente la probabilità che un’impresa sia oggetto di provvedimenti interdittivi. L’obiettivo non è automatizzare decisioni, ma fornire strumenti di supporto all’analisi e alla selezione dei casi che meritano approfondimenti investigativi, contribuendo a una politica preventiva più mirata. Questi strumenti possono essere utili non solo alle autorità pubbliche, ma anche alle grandi imprese per rafforzare i propri meccanismi di compliance, in particolare nella selezione dei fornitori e nella gestione del rischio reputazionale. Il lavoro rappresenta un primo passo verso l’integrazione di approcci analitici complessi nelle strategie di contrasto alla criminalità organizzata, con possibili applicazioni in contesti internazionali e in altri ambiti di prevenzione come il lavoro sommerso, la corruzione e le violazioni delle sanzioni internazionali.