Fraud detection e data governance: nuovo ruolo dei professionisti

Negli ultimi anni le frodi finanziarie hanno cambiato natura, scala e velocità. Non si tratta più soltanto di truffe “esterne” o di condotte dolose isolate, ma di fenomeni sistemici che attraversano processi amministrativi, finanziari e digitali delle imprese. In questo scenario, il commercialista non è più un osservatore esterno chiamato a “certificare” ex post gli effetti economici di una frode, ma diventa un attore chiave nella prevenzione, nell’assetto dei controlli e nella governance dei dati. La crescente diffusione di strumenti di fraud detection basati su intelligenza artificiale – ormai adottati anche da PMI strutturate, fintech, piattaforme di pagamento e gruppi industriali – incrocia direttamente ambiti di competenza tipici del professionista: assetti organizzativi ex art. 2086 c.c., controlli interni, tracciabilità delle operazioni, adeguatezza dei flussi informativi, responsabilità degli amministratori, compliance fiscale e contributiva. Il punto centrale è uno: la frode oggi è un rischio di governance, non solo un evento criminale. E come tale entra a pieno titolo nel perimetro delle valutazioni che il commercialista è chiamato a svolgere quando assiste l’impresa nella progettazione dei processi, nei modelli di controllo e nella lettura prospettica dei rischi.

1) Le frodi finanziarie oggi: cosa cambia davvero per le imprese (e per chi le assiste)

Dal punto di vista operativo, le frodi che colpiscono le imprese clienti degli studi professionali presentano alcune caratteristiche ricorrenti. Sempre più spesso si manifestano come anomalie nei flussi, più che come violazioni evidenti: pagamenti apparentemente regolari ma diretti verso conti “compromessi”, fornitori formalmente corretti ma inseriti in schemi di fatturazione fittizia, dipendenti o collaboratori che sfruttano falle procedurali nei sistemi autorizzativi. Un caso tipico, oggi molto diffuso anche tra PMI, è quello della business email compromise: un fornitore abituale viene “clonato” digitalmente e induce l’azienda a modificare le coordinate di pagamento. L’operazione è formalmente coerente, contabilmente corretta, fiscalmente neutra. Ma il danno è immediato e rilevante. In assenza di presidi interni e controlli di coerenza sui dati, il sistema amministrativo non intercetta nulla. Altro ambito critico riguarda le frodi interne: utilizzo improprio di credenziali, aggiramento delle soglie autorizzative, manipolazione dei tempi di registrazione contabile. Fenomeni che emergono spesso solo a posteriori, magari in sede di verifica fiscale, revisione o accesso a strumenti di regolazione della crisi. Per il commercialista, tutto questo significa che la qualità dei dati e dei processi che li generano diventa un elemento essenziale della valutazione professionale. Non solo ai fini della corretta tenuta contabile, ma per la stessa sostenibilità dell’impresa.

2) Fraud detection AI-driven: come funzionano (davvero) questi sistemi

Dal punto di vista tecnico, i sistemi di fraud detection basati su AI non “sostituiscono” il controllo umano, ma lo potenziano attraverso l’analisi di grandi volumi di dati transazionali e comportamentali. In termini semplici, questi strumenti costruiscono una baseline del comportamento “normale” dell’impresa: frequenza dei pagamenti, importi medi, orari operativi, relazioni ricorrenti tra clienti, fornitori e controparti. Ogni deviazione significativa da questo modello viene valutata tramite un risk scoring in tempo reale. Il cuore tecnologico è rappresentato da algoritmi di machine learning, sia supervisionati (addestrati su frodi già note) sia non supervisionati (capacità di individuare anomalie non previste). Per il professionista è importante comprendere un aspetto cruciale: l’affidabilità del modello dipende dalla qualità dei dati di input. Se i dati contabili sono incompleti, incoerenti o frammentati tra sistemi non integrati, anche il miglior algoritmo produce risultati distorti. Qui entra in gioco la data governance: definizione delle fonti, regole di accesso, responsabilità sui flussi, controlli di coerenza.

3) Data governance: perché è un tema fiscale, organizzativo e non solo IT

Per molte imprese clienti degli studi, la data governance è ancora percepita come un tema “informatico”. In realtà, dal punto di vista professionale, è un tema organizzativo e giuridico, con riflessi diretti sulla responsabilità degli amministratori e sull’adeguatezza degli assetti.

Un sistema di fraud detection efficace richiede:

• dati contabili e finanziari coerenti;
• processi autorizzativi chiari e tracciabili;
• segregazione delle funzioni;
• storicizzazione delle modifiche;
• accountability sui flussi informativi.

Tutti elementi che il commercialista già presidia, almeno in parte, quando supporta l’impresa nella definizione degli assetti ex art. 2086 c.c., nei modelli 231, nei sistemi di controllo interno o nei percorsi di prevenzione della crisi. Dal 2024 in avanti, inoltre, il quadro normativo si è ulteriormente rafforzato. L’AI Act europeo impone requisiti di governance, trasparenza e controllo umano per i sistemi di AI utilizzati in ambiti sensibili, tra cui la gestione del rischio finanziario. Il GDPR continua a richiedere minimizzazione, tracciabilità e correttezza dei trattamenti. Le norme antiriciclaggio spingono verso controlli sempre più sofisticati sulle transazioni. In questo contesto, l’adozione di sistemi antifrode senza una governance dei dati adeguata espone l’impresa (e indirettamente i suoi advisor) a rischi ulteriori, anziché ridurli

4) Spunti pratici per il commercialista: dove intervenire concretamente

Dal punto di vista operativo, il ruolo del commercialista può articolarsi su più livelli. In fase di consulenza ordinaria, può:

• valutare la coerenza tra processi contabili e flussi finanziari;
• segnalare criticità nei sistemi autorizzativi;
• supportare l’impresa nella mappatura dei rischi di frode;
• integrare la lettura dei dati economici con indicatori comportamentali.

In contesti più evoluti (PMI strutturate, gruppi, società in ristrutturazione), il professionista può contribuire alla progettazione di presidi antifrode, dialogando con IT, legali e revisori. Non per “costruire algoritmi”, ma per garantire che i dati utilizzati siano affidabili, coerenti e difendibili anche in sede di verifica o contenzioso. Un caso frequente riguarda imprese in difficoltà finanziaria: qui i sistemi di fraud detection possono intercettare segnali di stress prima che diventino irreversibili. Ma solo se i dati sono tempestivi, integrati e governati.

5) Conclusioni: la frode come rischio professionale (non solo aziendale)

La diffusione di frodi sempre più sofisticate, spesso abilitate dall’AI, impone un cambio di prospettiva. La prevenzione non è più solo una questione di sicurezza informatica o di compliance bancaria, ma un tema che riguarda la qualità dell’organizzazione economico-amministrativa dell’impresa. Per il commercialista, questo significa ampliare il proprio perimetro di attenzione: dai numeri ai processi, dai bilanci ai dati, dalla verifica ex post alla prevenzione ex ante. La fraud detection e la data governance diventano così nuovi terreni di valore professionale, coerenti con l’evoluzione della professione verso ruoli di advisory avanzata. Non si tratta di diventare esperti di algoritmi, ma di fare ciò che il commercialista ha sempre fatto: dare struttura, metodo e affidabilità alle decisioni economiche. Oggi, semplicemente, anche attraverso i dati.