Convegno ABI BANCHE E SICUREZZA 2007 STRUMENTO DI SUPPORTO PER L ANALISI DEL RISCHIO-RAPINA Fabrizio Capobianco Responsabile Ufficio Gestione Sicurezza - SGS Gruppo Banco Popolare di Verona e Novara Caratteristiche delle rapine AUTORI QUANTE numerosità elevata rapinatori professionisti rapinatori improvvisati in coppia AMMONTARE bottino scarso QUANDO tarda mattinata lunedì e venerdì MODALITA di breve durata con taglierino assenza di violenza 2
Le strategie di contrasto La rapina non è una variabile controllabile e/o prevedibile Non esiste la SOLUZIONE Sono possibili diverse soluzioni in funzione delle diverse situazioni Le diverse soluzioni possibili sono comunque accomunate dagli stessi obiettivi: massima salvaguardia della vita umana (personale e clientela) riduzione al minimo delle conseguenze fisiche e psicologiche per le persone coinvolte riduzione al minimo della durata della rapina minimizzare i danni alle strutture ed alle attrezzature della banca per consentire la ripresa del lavoro quanto prima contenere i danni economici al minimo possibile 3 L ABI e OS.SI.F. OS.SI.F. è un Centro di competenza sulla sicurezza anticrimine. Da oltre 10 anni consente alle banche di seguire l evoluzione dei fenomeni criminosi ai danni delle dipendenze bancarie e di orientare le scelte di sicurezza nella direzione migliore, contribuendo a una più efficace protezione delle persone, delle strutture e dei valori. GOVERNANCE Demandata ad un Comitato di Gestione, in carica per due anni, composto da 15 membri (1 individuato dall ABI che assume la carica di presidente e 14 individuati dalle banche) SCOPO Il Comitato provvede al coordinamento delle banche, governa il funzionamento del Centro e provvede ad organizzare ogni iniziativa utile per l analisi e la prevenzione delle rapine e dei furti. ADERENTI 154 BANCHE Oltre 25.000 SPORTELLI (80% del totale) 4
Il data-base Contiene le segnalazioni di rapine e furti ai danni delle dipendenze bancarie provenienti da diverse fonti (banche, polizia, organi di stampa) e i dati sui sistemi di difesa e le relative spese Consente alle banche di disporre, in tempo reale, di tutte le informazioni per decidere le azioni più efficaci ed efficienti per contrastare rapine e furti COME FUNZIONA: architettura Web based database unico e centralizzato aggiornamento dei dati in tempo reale le banche possono produrre autonomamente la loro reportistica le banche possono produrre report relativi al Sistema (dati mascherati) 5 La valutazione del rischio rapina E in fase di test lo strumento di supporto per l analisi del rischio-rapina basato su un software estremamente evoluto che sfrutta i principi delle reti logiche di correlazione tra tutte le variabili individuate. Lo strumento, è attualmente implementato in OSSIF WEB e sperimentato da alcune Banche aderenti. 6
Scelta dell algoritmo di analisi : rete neuronale Lo scopo dello strumento non è sostanzialmente quello di calcolare la probabilità dell evento, ma valutare come i singoli aspetti della struttura di una Banca ne possono influenzare l esito: in altri termini, non si vuole prevedere quando accadrà il prossimo terremoto, ma si cerca di capire come resistono certe tipologie di costruzione allo sconquasso. 7 Scelta dell algoritmo di analisi : rete neuronale Lo strumento di supporto all analisi del rischio rapina non potrà descrivere l evento attraverso principi scientifici basati su leggi deterministiche; l algoritmo di analisi potrà verosimilmente basarsi su leggi casuali di natura probabilistica. La scelta dell algoritmo di analisi si è orientata sperimentalmente su di un MODELLO NEURONALE. 8
Scelta dell algoritmo di analisi : rete neuronale Gli algoritmi neuronali nascono nell ambito della simulazione dei sistemi nervosi biologici come prova oggettiva delle conoscenze che abbiamo della fisiologia di questi, ma sono stati applicati, presto e ampiamente, in un infinità di problematiche tecniche e scientifiche in svariati campi, compreso quello dell analisi statistica dei fenomeni naturali e sociali. In realtà, sono già -anche- considerati metodi statistici. Le loro prestazioni nei casi di previsioni di eventi probabili, sono risultate simili a quelli tradizionali e in altri ancora, sorprendentemente - forse perché più intuitivi e analoghi al nostro modo di percepire la realtà - migliori. 9 Scelta dell algoritmo di analisi : rete neuronale La scelta della rete neuronale BaBaPro (acronimo di BAyesian BAck PROpagation) è stata pensata perché potesse contemporaneamente calcolare la probabilità di un evento sulla base di una disposizione teorica progettata arbitrariamente e il peso relativo di ogni neurone sul risultato finale. 10
Reti neurali X = H1*w1 + H2*w2 + H3*w3 + H4*w4 + wb 11 Fattori di analisi Fattori ESOGENI. Principali elementi legati alle caratteristiche ambientali: Intensità locale eventi rapina*; Densità Sportelli **. *: Dati Min. Interno su base comunale **: Dati ABI su base comunale 12
Fattori ENDOGENI. Fattori di analisi Principali elementi legati alle caratteristiche endogene dell'agenzia in esame : Servizi; Sistemi di ingresso principale; Sistemi di ingresso secondario; Sistema di protezioni confini perimetrali; Sistemi di ripresa; Sistemi per cassieri; Sistemi di allarme. 13 Architettura dello strumento Base dati Rete neurale Simulatore Modulo web 14
La base dati OS.SI.F 15 La rete neurale (1) Input micro-variabili 16
La rete neurale (2) Strato intermedio macro-variabili 17 La rete neurale (3) Indice di rischio combinato 18
Architettura 1) Ingressi. Il primo reale rappresenta l'indice di rischio esogeno, calcolato come: numero_di_rapine / anno / numero_di_sportelli_nel_comune ed i dati normalizzati: (dato - media_dei_dati) / deviazione_standard_dei_dati Il secondo rappresenta il tempo (in anni) in cui è presente il record normalizzato come il primo, nella prossima versione non ci sarà più come ingresso (vedi uscite). Gli altri 90 sono espressi in bit e manifestano la presenza/assenza della caratteristica 19 Architettura 2) Uscita. Attualmente è calcolata, come: (rapine_consumate + rapine_tentate) e i dati normalizzati come: (dato - min_dei_dati)/(max_dei_dati - min_dei_dati) in modo da avere solo valori compresi tra 0 e 1 (la rete non può esprimere altri valori) Per mettere in risalto la durata dei dati per agenzia, l'uscita sarà: (rapine_andate_in_porto - rapine_sventate)/ anni_di_durata e, normalizzati come: (dato - min_dei_dati)/(max_dei_dati - min_dei_dati) 20
La relazione tabelle - neuroni 21 La regola di apprendimento La differenza sostanziale con l algoritmo classico sta nella non completa connessione dei neuroni. Questo con lo scopo di analizzare i pesi come diretta rappresentazione dell importanza della variabile nel complesso del fenomeno in esame. Nella back propagation si calcola per strati, nel nostro algoritmo, ogni neurone è isolato ed emette un segnale appena ha ricevuto tutti i segnali in ingresso, senza alcun controllo superiore (un po come dovrebbe funzionare un cervello ). 22
L addestramento Per essere utile una rete neurale va addestrata. Si parte con i pesi impostati a piccoli valori casuali e si sottopongono ad essa degli esempi di ingressi e uscite corretti, si applica un procedimento di correzione dei pesi per piccoli passi fino ad ottenere un'uscita effettiva che per ogni esempio non si discosti oltre una certa percentuale dall'uscita campione usata per l'addestramento. 23 Il modulo web Anagrafica agenzia La relativa sezione dell interfaccia utente presenterà la seguente struttura. Le informazioni visualizzate sono: Banca : denominazione della banca; Banca Capogruppo : denominazione della banca capogruppo del gruppo bancario a cui è associata la banca selezionata; ABI : codice ABI dell agenzia; CAB : codice CAB dell agenzia; COD AGE : codice dell agenzia; Data Inizio Stato Attuale : essa rappresenta la data di inizio dello stato attuale in cui si trova l agenzia, ovvero la data a partire dalla quale l agenzia presenta l assetto, relativo ad impianti e caratteristiche, descritto nelle sezioni e sottosezioni successive; Agenzia : denominazione dell agenzia selezionata; Indirizzo : indirizzo dell agenzia selezionata; Comune : codice del comune in cui è dislocata l agenzia selezionata; CAP : CAP del comune in cui è dislocata l agenzia selezionata; 24
Il modulo web Le informazioni visualizzate sono corrispondenti a quelle memorizzate nel database OSSIF; in particolare, avremo: Attività; Numero Dipendenti; Fascia Apertura; Rischio Contante; Collocazione; Confini; Formazione. 25 Il modulo web Sistemi di ingresso principale Sistemi di ingresso secondario Sistemi di protezione confini perimetrali Sistemi di ripresa Sistemi per cassieri 26
Il modulo web Sistemi di allarme Servizi 27 Il modulo web INDICI DI RISCHIO PRIMARI RISCHIO COMBINATO Sono in fase di analisi ed elaborazione alcuni indici definiti secondari. STORICO RAPINE FILIALE 28
Il modulo web PANNELLO DI SIMULAZIONE INTERFACCIA UTENTE SEZIONE 1 : STATO ATTUALE AGENZIA SEZIONE 2 : DATI INPUT SIMULAZIONE L interfaccia utente presenterà le seguenti sezioni: 1 - Informazioni di Base; 2 - Sistemi di Difesa Antirapina; 3 - Servizi Antirapina; 4 - Indici di Rischio Primari Simulati; 29 Il modulo web PANNELLO DI SIMULAZIONE Nelle sezioni 1,2,3 vengono visualizzate le scelte fatte dall utente in merito agli ingressi che la rete neurale ha utilizzato per effettuare la simulazione degli indici di rischio. Nella sezione 4 vengono visualizzati quattro valori: a) ESOGENO REAL; b) ENDOGENO REAL; c) ESOGENO INT; d) ENDOGENO INT; I valori a) e b) rappresentano gli indici di rischio ottenuti dalla simulazione espressi in forma grezza (ovvero non normalizzati) in un intervallo [0,1], mentre i valori c) e d) rappresentano gli indici di rischio ottenuti dalla simulazione espressi in forma normalizzata su un intervallo [1,6] 30
Il modulo web 31 Il modulo web 32
Il modulo web 33 Il modulo web 34
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Il modulo web 37 Il modulo web 38
Il modulo web 39 Il modulo web 40
Il modulo web 41 Il modulo web 42
Conclusioni ATTIVITA NECESSARIE PER LO SVILUPPO DELLO STRUMENTO OSSIF WEB REVISIONE E AGGIORNAMETO DEI DATI UTILIZZO DI FUNZIONI DI UP-LOAD COSTANTE INSERIMENTO DELLE RAPINE COSTANTE AGGIORNAMENTO DEGLI APPRESTAMENTI THEFTRISK MONITORAGGIO DEI RISULTATI PRODOTTI DALLO STRUMENTO SEGNALAZIONE DELL ANALISI DEI RISULTATI PER LA SUPERVISIONE DELLA RETE 43