Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina. G. Bruno Ronsivalle Università Sapienza di Roma Università di Macerata

Transcript

1 Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina G. Bruno Ronsivalle Università Sapienza di Roma Università di Macerata

2 Obiettivi dell intervento Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il nuovo metodo di gestione delle simulazioni

3 Obiettivi dell intervento: 1 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il nuovo metodo di gestione delle simulazioni

4 Il nuovo strumento:

5 La lista delle agenzie

6 Il dettaglio sull agenzia

7 La mappa del rischio esogeno (per comuni)

8 Il nuovo strumento on line La sezione Agenzia e la Simulazione Agenzia

9 La funzione Agenzia : impianti, servizi e rapine

10 La Simulazione Agenzia

11 Il nuovo strumento on line Nuove funzioni di ricerca

12 Obiettivi dell intervento: 2 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

13 L architettura generale del modello Dati storici sulle rapine Database OSSIF Metodo di simulazione Rete di Bayes Metodo di analisi e generalizzazione RNA

14 Obiettivi dell intervento: 2.1 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

15 Rapina: fenomeno complesso Il concetto di fenomeno complesso Come descrivere, spiegare, prevedere fenomeni complessi? Perché la rapina è incluso in questa tipologia di fenomeni?

16 Rapina: fenomeno complesso Fenomeno difficilmente modellizzabile Grande numero di variabili e fattori concorrenti Forte disomogeneità delle variabili: Dimensione fisica Dimensione sociale Dimensione emotivo-psicologica Dimensione geografica Relazione NON LINEARE tra le variabili: causa-effetto Interdipendenza modello caotico

17 La cornice teorica: Rischio endogeno ed esogeno RISCHIO ESOGENO: collocazione geografica densità di popolazione tasso di criminalità numero di atti criminosi complessivi nella zona ANALISI DEL TREND Fattore anomia per regioni RISCHIO ENDOGENO: le caratteristiche di base : confinanti, tipologia di attività, collocazione, modalità di apertura al pubblico, numero di dipendenti, rischio contante, etc. i servizi : guardiania fissa o dinamica, sistema di controllo ambienti remoti tramite videolento, sistema di telesorveglianza, etc. gli impianti : sistemi di controllo degli ingressi, sistemi di protezione dei confini perimetrali, sistemi per cassieri, sistemi di ripresa, caveau, casseforti vari impianti forti modulari, impianti ATM, impianti di allarme antirapina e/o antifurto, etc.

18 La cornice teorica: Rischio endogeno Evoluzione del Rischio endogeno Teoria dei Sistemi dinamici Unità di misura: filiale bancaria descrizione di stato della filiale F nel momento t n Intervallo storico: rapine in banca dal 2000 al t 0 Ft 1 Ft 2 Ft 3 Ft 4 Interventi e modifiche relative alla filiale F (mutazioni)

19 La cornice teorica di riferimento Rischio composto = Rischio esogeno Rischio Endogeno Rischio esogeno (analisi del TREND) Indice mensile grezzo di rischio rapina a posteriori t 0 Ft 1 Ft 2 Ft 3 Ft 4 Interventi e modifiche relative alla filiale F Rischio endogeno

20 Obiettivi dell intervento: 2.2 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

21 Rete neuronale artificiale Una metafora del sistema nervoso centrale Descrivere, spiegare, prevedere fenomeni NON LINEARI

22 Obiettivi dell intervento: 2.3 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

23 Come funziona? 1. Modellizzazione del fenomeno 2. Base dati Storia del fenomeno 3. Addestramento della rete 4. Funzionamento Modello esplicativo

24 Obiettivi dell intervento: 2.4 Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

25 La gestione delle simulazioni Perché il teorema di Bayes? La gestione NON LINEARE dei pesi Integrazione RNA - Rete di Bayes impianti servizi rischio esogeno rischio composto

26 Obiettivi dell intervento Illustrare le caratteristiche, l architettura e la logica di funzionamento del nuovo strumento on line di analisi del rischio rapina 1. Descrivere le funzioni del nuovo strumento di analisi 2. Illustrare le caratteristiche salienti del modello di analisi 1. Definire i fattori di complessità del fenomeno rapina 2. Descrivere gli elementi di una rete neuronale artificiale 3. Illustrare il funzionamento di un architettura neuronale 4. Descrivere il metodo di gestione delle simulazioni

27 Approfondimenti An Artificial Neural Network for Bank Robbery Risk Management: The OS.SI.F Web On-Line Tool of the ABI Anti-crime Department. In Proceedings of the International Workshop on Computational Intelligence in Security for Information Systems CISIS 08, Springer Berlin/Heidelberg, 2009 The Guardian Tutor 1.0. An Artificial Neural Network As Support To Tutoring System. In Proceedings of ICERI 2008, Madrid, Spagna, 2008 New Quantitative Models and Tools for Quality Management in Banking Educational Institutions and Departments. In Proceedings of MIT LINC 2007 E-Learning Conference, Amman, Jordan

28 Modelli e strumenti di analisi del rischio rapina bruno.ronsivalle@uniroma1.it