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L’IMPIEGO DI MODELLI ECONOMETRICI IN SUPPORTO DELL’ATTIVITÀ DI INTELLIGENCE
NELLA LOTTA AL FENOMENO DEL RICICLAGGIO

Le varie direttive comunitarie, nonché le numerose modifiche apportate
nel nostro ordinamento testimoniano la grande sensibilità riposta dal legislatore
per contrastare il fenomeno criminoso. Gli attori istituzionali integrano le pro-
prie capacità con maggiori poteri di controllo e di comunicazione, sempre più
immediata. Ma quanto ciò detto deve essere integrato dall’impiego di modelli
econometrici in supporto dell’attività di intelligence al fenomeno del riciclaggio. I
risultati ottenuti attraverso l’analisi svolta dallo IARM project rappresentano la
base di partenza di ulteriori analisi poiché per la prima volta si assiste alla con-
siderazione del rischio di riciclaggio, non solo a livello nazionale, ma a livello
provinciale e di settori economici. In particolar modo, garantire tale forma di
specificità degli indicatori di rischio, implica maggiore efficienza nella gestione
del fenomeno. Considerata l’estrema complessità del fenomeno, in cui numero-
se variabili entrano in gioco, il supporto di un modello statistico permette di
avere indicazioni concrete. In relazione all’attività di indagine di polizia giudi-
ziaria, tale supporto potrebbe rappresentare la base di partenza su cui struttu-
rare le indagini stesse. Individuare provincie e settori di attività di particolare
esposizione, permette una mobilitazione delle risorse efficiente, la possibilità di
dare un indirizzo all’attività di indagine e garantire, in una certa misura, anche
l’esito positivo al fine di dimostrare l’effettiva finalità investigativa e, quindi, una
successiva prosecuzione in sede penale. La considerazione dei singoli fattori
individuati quali minacce e vulnerabilità è estremamente positiva poiché l’osser-
vazione di tali fattori potrebbe ridurre sensibilmente il rischio di riciclaggio,
nonché essere di supporto ad una forma di vigilanza preventiva. Inoltre, l’atti-
vità di indagine è un modo concreto e attendibile di raccolta di dati estrema-
mente importanti ai fini dell’elaborazione degli stessi.
Fenomeni quali corruzione, evasione e usura non sono stati considerati
all’interno dell’analisi svolta dallo IARM project in è quanto si evidenziava una
scarsità in termini quantitativi nonché poca affidabilità degli stessi. Qui risiede
un ulteriore vantaggio dell’attività ispettiva. Il miglioramento delle banche dati,
in termini di informazione aggiunta su ulteriori fattori di rischio, riduce sensi-
bilmente il grado di distorsione dei risultati, garantendo migliori output di ricer-
ca, funzionali all’elaborazione di quegli indici compositi a loro volta utili per le
attività ispettive stesse. Se ne conclude che il tutto risulta essere concatenato.
Migliorare i modelli implica migliorare la qualità dell’attività ispettiva e il con-
trasto al fenomeno di riciclaggio che a sua volta aiuta a migliorare, in termini
quantitativi e qualitativi, l’informazione necessaria per lo sviluppo dei modelli
econometrici.

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