VeriPol, il sistema che smaschera le false denunce alla polizia

Le frodi assicurative sono una piaga difficile da estirpare. In passato è stata perfino introdotta in Italia una “black list” che raccoglie tutti i sinistri automobilistici sospetti collegato alla relativa banca dati gestita dall’Ivas, l’istituto per la vigilanza sulle assicurazioni. Lo stesso si può dire per altri tipi di fenomeni, come le finte denunce di furti o rapine a scopo di risarcimento. In Spagna però, a dare una mano alle forze dell’ordine, ci sarà presto l’intelligenza artificiale. In particolare, un sistema in grado di scoprire gli esposti fasulli e le testimonianze fumose (e interessate).
Il sistema è stato messo a punto dalla collaborazione di due atenei: l’università di Cardiff, in Galles, e la Carlos III di Madrid. Si chiama VeriPol e il nome non lascia davvero spazio a equivoci: sfrutta analisi del testo automatica e soluzioni di machine learning per scovare le false dichiarazioni. E sottoporre un certo sinistro o una determinata denuncia a una più attenta analisi degli agenti. A quanto pare, è in grado di identificare le denunce “fake” nell’80% dei casi. Un tasso di precisione molto elevato, anche di quindici punti l’analisi degli agenti.
Lo strumento, che ovviamente potrà essere utilizzato anche dalle stesse compagnie assicurative per difendersi dai truffatori, riesce infatti a mettere sotto la lente le dichiarazioni depositate dai denuncianti riconoscendone pattern e schemi compositivi più comunemente associati con false testimonianze. L’analisi, molto dettagliata, coinvolge per esempio il tipo dei (presunti) oggetti rubati, la descrizione di chi avrebbe compiuto l’attacco o il furto e i punti salienti dello sviluppo di un certo incidente. Ma anche, più concretamente, il tempo e il modo dei verbi utilizzati (i gerundi segnalano verità, troppi infiniti incertezza) e la coerenza del racconto.
Quali sono i segnali più diffusi di panzana? Secondo il team che ha messo a punto VeriPol chi sta barando, e dunque denunciando un qualsiasi fatto inventato, spesso tende per esempio a concentrarsi più sugli oggetti rubati che sulle dinamiche stesse dell’incidente o dello scippo. In seconda battuta, si percepisce un’accentuata mancanza di dettagli che suggerisce come il denunciante non stia sfruttando in modo trasparente le risorse mnemoniche a sua disposizione. Insomma, non vuole ricordare perché non può. Ancora, spesso vengono esposti pochi dettagli dell’attaccante, ladro o rapinatore che sia (spesso ci si limita a una “persona con il casco”), una mancanza di chiarezza e, altra grande costante, l’impossibilità di contattare le forze dell’ordine o i soccorsi in tempo reale. Più in generale, i rapporti veritieri adottano un linguaggio più concreto e specifico e anche in termini di riferimenti temporali risultano più credibili.
Non solo. Del bottino di un falso furto denunciato magari solo per recuperare i proventi di un’assicurazione fanno parte gadget costosi come quelli dei principali brand, mentre nei casi comprovati gli oggetti più frequenti sono gioielli e biciclette. VeriPol, dal canto suo, sfrutta i processi di linguaggio naturale per comprendere e interpretare il linguaggio umano. Gli algoritmi decodificano le dichiarazioni e il sistema, come se non bastasse, viene addestrato sulla base dei rapporti di polizia presenti nel database delle forze dell’ordine. Dunque parte già con un certo fiuto per l’inganno.
Secondo i ricercatori lo strumento potrà essere utile nel sostenere la polizia in molti modi. Per esempio in termini di risorse ed energie, dando una sorta di gerarchia e priorità alle indagini ritenute più fondate e dunque concentrando su di esse più tempo e uomini. Senza contare che la sola presenza di un così raffinato e potente meccanismo di filtraggio, una volta noto al pubblico, potrebbe innescare un utile processo disincentivante rispetto a fenomeni come questo. Insomma, spingere la gente a tentare meno l’inganno o la frode. Il meccanismo è stato in effetti sperimentato per la prima volta lo scorso anno dalle polizie di Murcia e di Malaga, cogliendo un tasso di precisione nell’analisi dei resoconti del 91%. E presto sarà utilizzato da altri commissariati e dipartimenti iberici.
Un altro test, lanciato dal Cuerpo Nacional de Policía, ha invece individuato otto falsi su dieci sulla base di un migliaio di rapporti dal 2015, con un miglioramento del 15% rispetto all’analisi esclusivamente umana dei documenti: “Il nostro studio ci ha fornito un affascinante punto di vista su come le persone mentano alle forze dell’ordine e uno strumento che può essere sfruttato come deterrente, per impedire che le persone facciano false denunce in futuro” ha spiegato Jose Camacho-Collados, ricercatore associato a Cardiff, che insieme ai colleghi ha pubblicato l’indagine sulla rivista specializzata Knowledge-Based Systems.
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