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CONCLUSIONI

A questo punto, quindi, possiamo concludere che il reale monitoraggio della mitigazione del rischio corruttivo verrà effettuato solo attraverso una nuova rilevazione, ovvero la risomministrazione di tutte le interviste a tutte le strutture considerate.

Nel frattempo, la parte del software che gestisce le misure di mitigazione, ha lo scopo di:

generare una serie di suggerimenti circa le misure da attuare;
permettere di assegnare una misura su un rischio (entro il contesto di un processo);
permettere di stimare, tramite l’algoritmo di mitigazione, quale sarà l’effetto di tali misure (assegnate al rischio) sul rischio stesso.

Di seguito vengono riportate alcune tabelle esemplificative delle riduzioni dei livelli di rischio, basate su scenari concreti. Nelle tabelle non vengono riportate anche le misure ma l’ultima colonna presenta valori ricalcolati proprio sulla base dell’applicazione di misure previste.

Esempio 1
PROCESSO	RISCHI	PxI Processo	PxI Rischi	PxI Rischi (dopo l’applicazione delle misure) _STIMA
Concorsi per PTA	Assenza di adeguata pubblicità della selezione	ALTO Il processo è altamente esposto a rischio corruttivo in quanto trattasi di un processo che coinvolge molteplici soggetti, interni ed esterni. Un eventuale fenomeno corruttivo avrebbe un elevato impatto sull’immagine dell’Ateneo.	ALTO	ALTO
	Assenza di controlli autodichiarazioni rese dai commissari o dai candidati		ALTO	MEDIO
	Conflitto di interesse tra candidati e commissari		ALTO	BASSO
	Eccessiva discrezionalità nella scelta del vincitore		ALTO	MINIMO
	Irregolare composizione della commissione e mancato rispetto dell’art. 35 bis del D.Lgs. n. 165/2001		ALTO	ALTO
	Nomina di soggetti privi delle competenze necessarie ad operare una corretta valutazione dei candidati		ALTO	ALTO



Esempio 2
PROCESSO	RISCHI	PxI Processo	PxI Rischi	PxI Rischi (dopo l’applicazione delle misure) _STIMA
Mobilità in entrata	Assenza di adeguata pubblicità della selezione	BASSO Il processo è esposto ad un basso livello di rischio corruttivo in quanto trattasi di un processo che coinvolge pochi soggetti. Il processo è ben presidiato dagli uffici competenti.	BASSO	MINIMO
Mobilità in entrata	Assenza di criteri predeterminati nei bandi		BASSO	BASSO
Esempio 3
Concessione agevolazioni e incentivi agli studenti	Assenza di adeguata pubblicità della selezione	MEDIO Il processo è mediamente esposto a rischio corruttivo in quanto trattasi di un processo che coinvolge molteplici soggetti, sia interni che esterni all’Ateneo. La presenza di segnalazioni da parte degli utenti aumenta l’esposizione al rischio.	MEDIO	BASSO
	Assenza di controlli sulle autodichiarazioni rese dai richiedenti		MEDIO	MEDIO
	Fruizione indebita di agevolazioni favorita dalla modifica frequente del piano di studi		MEDIO	BASSO
	Inosservanza delle regole in materia di trasparenza		MEDIO	MINIMO
	Mancato recupero dei crediti		MEDIO	MEDIO
	Riconoscimento indebito del contributo a soggetti non in possesso dei requisiti previsti dal bando		MEDIO	BASSO

Conclude questa parte di sviluppo l’implementazione del monitoraggio delle misure, che non bisogna confondere con il monitoraggio “multirilevazione” costituito dalla rieffettuazione delle interviste.

Il monitoraggio delle misure verrà affrontato più avanti in questa analisi e permetterà di capire se le strutture responsabili hanno effettivamente applicato le misure che era stato previsto di applicare nelle raccomandazioni e quindi se la riduzione stimata del livello di rischio ha trovato una effettiva realizzazione.

La tabella riportata sopra verrà quindi completata da una colonna di monitoraggio, che permette di controllare se le riduzioni desiderate sono state realizzate.

Di seguito viene riportata la stessa tabella mostrata sopra come Esempio 3 che presenta l’aggiunta di un ulteriore colonna, che conferma o smentisce la riduzione prevista, desiderata, richiesta e stimata.

I valori in parentesi (1 S, 1 G, 4 G etc.) sono composti da una parte numerica che rappresenta il numero di misure e una lettera che rappresenta il tipo delle misure.

P.es., 1 S = “1 misura Specifica”; 1 G = “1 misura Generica”; 4 G = “4 misure Generiche”.

Se questi valori tra parentesi sono nella colonna della STIMA allora si tratta di misure previste; i valori che si trovano nell’ultima colonna indicano le misure applicate.

P.es., in prima riga era previsto di applicare 1 misura Specifica ma ne sono state applicate zero.

Esempio 3
PROCESSO	RISCHI	PxI Processo	PxI Rischi	PxI Rischi (dopo l’applicazione delle misure) _STIMA	PxI Rischi (dopo l’effettuazione del monitoraggio delle misure)
Concessione agevolazioni e incentivi agli studenti	Assenza di adeguata pubblicità della selezione	MEDIO Il processo è mediamente esposto a rischio corruttivo in quanto trattasi di un processo che coinvolge molteplici soggetti, sia interni che esterni all’Ateneo. La presenza di segnalazioni da parte degli utenti aumenta l’esposizione al rischio.	MEDIO	BASSO (1S)	MEDIO (0)
	Assenza di controlli sulle autodichiarazioni rese dai richiedenti		MEDIO	MEDIO (1G)	BASSO (1S)
	Fruizione indebita di agevolazioni favorita dalla modifica frequente del piano di studi		MEDIO	BASSO (1G + 1S)	BASSO (1S)
	Inosservanza delle regole in materia di trasparenza		MEDIO	MINIMO (4G)	BASSO (3G)
	Mancato recupero dei crediti		MEDIO	MEDIO (1G)	MEDIO (0)
	Riconoscimento indebito del contributo a soggetti non in possesso dei requisiti previsti dal bando		MEDIO	BASSO (1S)	MEDIA (1G)

A questo proposito,

Se la struttura ha disatteso l’applicazione di tutte o di parte delle misure, il livello del PxI sarà, rispettivamente, simile oppure identico a quello che precedeva l’assegnazione delle misure (quindi si ritorna al livello di partenza);
se invece la struttura ha effettivamente applicato tutte le misure previste, i valori coincideranno con quelli stimati.

Nella tabella sopra in parentesi viene riportato il numero di misure previste e, nell’ultima colonna, il numero di misure che, a seguito del monitoraggio, risultano essere state effettivamente applicate.

A questo punto la domanda diventa: come si fa, concretamente, a stimare la riduzione del rischio in funzione dell’applicazione della misura? Cioè, come faccio a quantificare di quanto si è ridotto il rischio in base alle misure applicate? Per fare questo, serve un algoritmo di mitigazione.