(AGENPARL) - Roma, 17 Ottobre 2025 - (AGENPARL) – Fri 17 October 2025 Nella commissione d’inchiesta regionale presentata una startup per
prevenire infiltrazioni criminali nelle aziende e nelle
amministrazioni pubbliche
(Acs) Perugia, 17 ottobre 2025 – Nell’ultima riunione della
Commissione d’inchiesta “Analisi e studi su criminalità
organizzata e infiltrazioni mafiose”, il professor Antonio
Parbonetti, Pro-Rettore dell’Università di Padova, ha presentato una
startup di sua creazione che, attraverso un particolare algoritmo,
riesce a identificare con anticipo e con alta precisione le
infiltrazioni della criminalità organizzata o il potenziale rischio.
Parbonetti, già consulente della Commissione Parlamentare Antimafia e
autore di prestigiose pubblicazioni internazionali in tema di
contrasto alle infiltrazioni mafiose, ha illustrato ai membri della
Commissione presieduta da Fabrizio Ricci la sua startup “Rozes
intelligence” e in particolare uno degli strumenti di intelligenza
artificiale da lui messo a punto.
“Questo strumento innovativo, il primo al mondo nel suo genere –
ha detto Parbonetti – è in grado, attraverso un algoritmo
adeguatamente allenato, di riconoscere in anticipo e con alta
precisione le attività economiche e le amministrazioni pubbliche
potenzialmente infiltrate o a rischio di infiltrazione da parte della
criminalità organizzata. L’algoritmo è attualmente utilizzato da
Guardia di Finanza, Cassa Deposito e Prestiti e Ministero dei
Trasporti per quanto concerne la verifica degli appalti PNRR”.
Il presidente della Commissione, Fabrizio Ricci, ha detto che
“l’audizione di oggi è stata un’occasione per esplorare nuove
frontiere nella lotta alle infiltrazioni criminali. Come presidente
della Commissione Antimafia dell’Umbria, ritengo questo lavoro molto
interessante e valuteremo, con il resto della Commissione, la
possibilità di applicare l’algoritmo sul nostro territorio per
rafforzare prevenzione, trasparenza e legalità nella nostra
regione”. RED/PG
link alla notizia: http://consiglio.regione.umbria.it/node/81027
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