La mappatura dei processi dell'Istat nasce dalle raccomandazioni contenute nel Piano Nazionale Anticorruzione (PNA) e risponde all'esigenza di identificare le aree che, in ragione della natura e delle peculiarità dell'attività dell'Istat, risultano potenzialmente esposte al rischio di corruzione. I processi sono stati esaminati prendendo a riferimento gli standard internazionali adottati nella Business Architecture dell'Istituto: Generic Statistical Business Process Model (GSBPM) per l'analisi delle fasi produttive e Generic Activity Model for Statistical Organizations (GAMSO) per i processi a supporto. La mappatura è stata effettuata, in via sperimentale, su tre indagini, ciascuna rappresentative di una specifica area tematica (sociale, economica e ambientale), avvalendosi del linguaggio Archimate. La metodologia adottata, unitamente alle informazioni contenute nel Catalogo dei rischi di corruzione dell'istituto e nel sistema informativo sulla qualità SIDI/SIQual, ha permesso di: individuare nuovi rischi di corruzione specificamente focalizzati sui processi modellati; identificare specifiche misure di prevenzione per il trattamento dei rischi individuati; associare i rischi alle singole fasi produttive e ai processi a supporto; realizzare il prototipo di applicazione AntiCoBox, che consente di visualizzare le singole fasi del processo statistico e di associare a esse il relativo rischio di corruzione e i processi a supporto coinvolti. Partendo dai risultati della sperimentazione, per la fase a regime si prevede di: analizzare i processi di tutte le indagini realizzate dall'Istituto, mediante l'identificazione di cluster di indagini simili da mappare in maniera standardizzata individuando rischi standard, attribuibili ai processi comuni a ogni cluster di indagine; consolidare l'analisi dei processi a supporto.

La modellizzazione dei processi ai fini della prevenzione del rischio di corruzione / Grippo, Gerarda; Rocchi, Eleonora; Ruocco, Giuseppina; Amato, Francesco. - (2020). (Intervento presentato al convegno XIII conferenza Nazionale di Statistica tenutosi a Roma).

La modellizzazione dei processi ai fini della prevenzione del rischio di corruzione.

Gerarda Grippo
Co-primo
Project Administration
;
2020

Abstract

La mappatura dei processi dell'Istat nasce dalle raccomandazioni contenute nel Piano Nazionale Anticorruzione (PNA) e risponde all'esigenza di identificare le aree che, in ragione della natura e delle peculiarità dell'attività dell'Istat, risultano potenzialmente esposte al rischio di corruzione. I processi sono stati esaminati prendendo a riferimento gli standard internazionali adottati nella Business Architecture dell'Istituto: Generic Statistical Business Process Model (GSBPM) per l'analisi delle fasi produttive e Generic Activity Model for Statistical Organizations (GAMSO) per i processi a supporto. La mappatura è stata effettuata, in via sperimentale, su tre indagini, ciascuna rappresentative di una specifica area tematica (sociale, economica e ambientale), avvalendosi del linguaggio Archimate. La metodologia adottata, unitamente alle informazioni contenute nel Catalogo dei rischi di corruzione dell'istituto e nel sistema informativo sulla qualità SIDI/SIQual, ha permesso di: individuare nuovi rischi di corruzione specificamente focalizzati sui processi modellati; identificare specifiche misure di prevenzione per il trattamento dei rischi individuati; associare i rischi alle singole fasi produttive e ai processi a supporto; realizzare il prototipo di applicazione AntiCoBox, che consente di visualizzare le singole fasi del processo statistico e di associare a esse il relativo rischio di corruzione e i processi a supporto coinvolti. Partendo dai risultati della sperimentazione, per la fase a regime si prevede di: analizzare i processi di tutte le indagini realizzate dall'Istituto, mediante l'identificazione di cluster di indagini simili da mappare in maniera standardizzata individuando rischi standard, attribuibili ai processi comuni a ogni cluster di indagine; consolidare l'analisi dei processi a supporto.
2020
978-88-458-2016-8
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