Le reti Bayesiane rappresentano uno dei più sofisticati strumenti matematici mai applicati all’investigazione finanziaria. In un contesto dove il crimine organizzato investe miliardi nel celare le tracce delle operazioni illecite, questa tecnologia probabilistica emerge come una lente di ingrandimento digitale capace di penetrare le architetture criminali più complesse. Il caso Wirecard, il cui crollo nel giugno 2020 costituisce uno dei più grandi scandali aziendali della storia moderna, illustra esattamente come l’assenza di metodologie analitiche avanzate ha permesso a un sofisticato schema di frode di prosperare per quasi due decenni. Secondo le indagini ufficiali, la frode aveva già causato danni significativi a clienti e investitori dalla metà degli anni duemila. Da quando Dan McCrum del Financial Times iniziò le sue investigazioni nel 2014, un approccio basato su reti Bayesiane abbinato alle tecniche di Open Source Intelligence (OSINT) avrebbe potuto fornire elementi probanti cruciali molto prima della rivelazione definitiva di giugno 2020, quando emerse che i 1,9 miliardi di euro che Wirecard asseriva di mantenere presso banche filippine non erano mai esistiti. Questo articolo esamina come le reti Bayesiane, combinate con metodologie di intelligence aperta e analisi forense, illuminano il flusso del denaro criminale e smascherano le entità coinvolte in sofisticati schemi di riciclaggio.

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