Le frodi non cominciano quando vengono scoperte. 

Cominciano prima, nelle informazioni che non dialogano tra loro, nelle anomalie che prese singolarmente possono apparire irrilevanti, nelle relazioni tra soggetti e operazioni che sfuggono a una lettura frammentata. 

Secondo l’Annual Report dell’European Public Prosecutor’s Office (EPPO), l’organismo indipendente dell’Unione europea che indaga e persegue frodi e reati ai danni delle risorse UE, nel 2025 l’Italia ha registrato 991 casi per un danno stimato di 28,71 miliardi di euro.

Quando in gioco ci sono miliardi di euro di risorse pubbliche, riuscire a intercettare i segnali di rischio prima che il rischio si trasformi in danno è una questione di politica economica e di legalità. Perché proteggere la spesa pubblica significa difendere la capacità dello Stato di trasformare le risorse in investimenti, crescita e sviluppo.

Nel contesto italiano è in questa direzione che si colloca Columbus, la piattaforma di Invitalia per la prevenzione e la gestione delle frodi negli incentivi e negli appalti pubblici. Il progetto è finanziato dal Programma Nazionale “Sicurezza per la Legalità” 2021-2027 e guarda con particolare attenzione al Mezzogiorno, dove si concentra una quota rilevante delle agevolazioni gestite e dei casi più esposti al rischio.

I numeri spiegano perché: tra il 2018 e il 2024 il 74% delle agevolazioni gestite da Invitalia ha riguardato il Sud. E sempre nel Mezzogiorno ricade anche l’80% delle domande revocate per alto potenziale di rischio frode.

È dentro questa dimensione quantitativa che va letta l’ambizione di Columbus. 

Non semplicemente rafforzare la capacità di individuare una frode quando si è già manifestata, ma provare ad anticiparne i segnali. Passare da una logica prevalentemente reattiva a una capacità progressivamente preventiva. È un cambio di prospettiva rilevante, perché sposta il momento del controllo. Non più soltanto a valle, quando il danno può essersi già prodotto, ma per quanto possibile a monte, quando una combinazione di anomalie può ancora essere trasformata in un segnale di rischio da approfondire.

La piattaforma sarà scalabile e replicabile e utilizzerà moduli capaci di seguire i casi segnalati dalla Guardia di Finanza, analizzare grandi quantità di informazioni, riconoscere modelli ricorrenti e far emergere anomalie difficilmente individuabili attraverso gli strumenti ordinari. Data analytics, business intelligence, sistemi di mappatura e identificazione degli eventi, machine learning e intelligenza artificiale dovranno trasformare informazioni provenienti da fonti differenti in informazioni utilizzabili nelle attività di controllo.

Non per sostituire il giudizio di chi controlla, quanto per ampliarne la capacità di osservazione. Un algoritmo può analizzare simultaneamente una quantità di informazioni incompatibile con i tempi e le possibilità dell’analisi manuale, ricostruire reti di relazioni tra soggetti, operazioni e comportamenti, individuare ricorrenze e segnalare combinazioni statisticamente anomale. 

Il singolo dato può non dire molto. È la relazione tra i dati, spesso, a produrre informazione.

Possedere dati non significa automaticamente essere in grado di utilizzarli; il passaggio decisivo è trasformare un patrimonio informativo in conoscenza operativa.

Da questo punto di vista Invitalia parte da una base significativa, l’enorme quantità di informazioni raccolte negli anni attraverso la gestione di incentivi, appalti e investimenti pubblici. Ma è proprio qui che comincia la parte probabilmente più complessa del progetto. Perché le tecnologie digitali avanzate sono tanto efficaci quanto lo sono i dati sui quali lavorano. Un algoritmo alimentato da informazioni incomplete, scarsamente confrontabili o non adeguatamente aggiornate rischia infatti di moltiplicare le inefficienze anziché ridurle. Al contrario, un patrimonio informativo solido e interoperabile può consentire di concentrare le verifiche dove gli indicatori mostrano una maggiore probabilità di rischio. In una macchina amministrativa che dispone inevitabilmente di risorse limitate, anche questa è efficienza: non controllare meno, ma indirizzare meglio i controlli.

La questione diventa allora organizzativa prima ancora che tecnologica. Columbus prevede infatti anche investimenti in competenze, formazione e cambiamento dei processi. Ed è un passaggio determinante. La storia della digitalizzazione pubblica mostra che introdurre una nuova piattaforma non equivale necessariamente a innovare. È possibile trasferire una procedura inefficiente dal cartaceo al digitale lasciandone sostanzialmente immutata la logica. Il salto avviene quando la tecnologia modifica il modo in cui le informazioni circolano, vengono interpretate e concorrono alle decisioni.

Ma resta alle persone e alle istituzioni il compito di interpretare quel segnale, verificarlo e decidere se e come intervenire. È una distinzione importante, soprattutto quando l’utilizzo degli algoritmi entra in un ambito delicato come quello dei controlli pubblici. La tecnologia può aumentare la capacità di selezione e di analisi, non trasformare una correlazione statistica in una responsabilità accertata.

In questa architettura assume particolare rilievo anche il raccordo con la Guardia di Finanza, che il progetto punta a rendere più rapido e strutturato attraverso la condivisione delle segnalazioni e degli indicatori utilizzati nella valutazione del rischio. Se le frodi possono svilupparsi attraverso reti articolate di soggetti, società e operazioni, anche la risposta pubblica deve essere capace di mettere in relazione informazioni e competenze che appartengono a soggetti istituzionali diversi. La qualità del sistema dipenderà dunque non soltanto dalla potenza degli algoritmi, ma anche dalla capacità delle amministrazioni di cooperare.

Ed è forse questo il terreno sul quale si misurerà la vera ambizione di Columbus. Non costruire semplicemente un’altra piattaforma pubblica, ma introdurre una cultura del dato nei processi di prevenzione e controllo, modificando procedure, competenze e modalità di collaborazione. In altre parole, trasformare il patrimonio informativo accumulato nel passato in uno strumento per orientare le decisioni future.

La questione assume un peso ancora maggiore se la si osserva dal punto di vista del Mezzogiorno. Una parte consistente delle risorse pubbliche gestite attraverso incentivi e programmi di investimento è destinata proprio ai territori nei quali più ampi restano i divari economici e infrastrutturali. In questo contesto una frode non produce soltanto un danno contabile. Sottrae risorse a investimenti che dovrebbero contribuire a ridurre quei divari, altera la concorrenza a danno delle imprese che rispettano le regole e finisce per indebolire la fiducia nell'efficacia stessa dell'intervento pubblico.

È qui che legalità ed efficienza della spesa finiscono per coincidere. Proteggere un finanziamento o un appalto significa certamente evitare una perdita per lo Stato, ma significa anche tutelare le imprese sane, preservare condizioni di concorrenza corrette e aumentare la probabilità che le risorse arrivino effettivamente dove possono produrre sviluppo. Quanto più rilevante è il volume degli investimenti pubblici, tanto maggiore diventa il costo economico di controlli tardivi o incapaci di mettere in relazione le informazioni disponibili.

Naturalmente nessun algoritmo potrà azzerare il rischio di frode. Nè l’obiettivo può essere quello di affidare a un software decisioni che richiedono valutazione, responsabilità e garanzie. La sfida è più concreta: utilizzare la tecnologia per restringere progressivamente quello spazio nel quale le anomalie rimangono invisibili abbastanza a lungo da trasformarsi in danno sottraendo risorse alla crescita.