Dottorato in Intelligenza Artificiale · Politecnico di Torino · Milano, Italia

Mario Trerotola

Sistemi di machine learning i cui risultati possono essere verificati: quale fonte, quale variabile, quale regola. La decisione resta a una persona.

La vigilanza finanziaria è dove lavoro, perché è uno dei posti più difficili in cui far reggere questi sistemi: dati avversari, regole scritte, e qualcuno che deve rispondere del risultato. Dal 2024 al 2025 ne ho costruito uno dentro l’autorità italiana di vigilanza sui mercati finanziari, in distacco istituzionale dal dottorato; prima, cofondatore e CTO di una PropTech finanziata da Exor Ventures; oggi ricercatore all’Università di Salerno. I metodi non sono specifici della finanza: spiegazione agnostica rispetto al modello, un runtime ad agenti, pattern per l’AI Act nei sistemi ad alto rischio.

Aperto a collaborazioni di ricerca, ruoli applicativi e a costruire con chi deve rispondere di ciò che i suoi sistemi producono.

Ricerca

08 · 2026

Sperimentazione dell'IA nell'azione di contrasto della CONSOB agli abusivismi finanziari

Using Artificial Intelligence to enhance CONSOB’s enforcement against unauthorised financial activities

M. Trerotola, A. Boghi, P. Deriu, G. Frega · Consob, Quaderni FinTech, No. 19

Un prototipo ibrido — modelli linguistici con regole deterministiche — per gli esposti degli investitori e i siti delle entità segnalate, sviluppato dalla Consob con il Politecnico di Torino e l’Università Politecnica delle Marche. Scritto con i responsabili della Divisione Studi e Regolamentazione e dell’Ufficio Vigilanza su Fenomeni Abusivi.

Il sistema non assume decisioni in via autonoma: prepara, e la valutazione, la decisione e la relativa responsabilità restano in capo all’operatore.

consob.itJEL O32, O33, C55, G21

Reati finanziari e integrità dei mercati

07 · 2026

Blockchain Fraud Detection for Explainable Forensic Investigations

M. Trerotola, D. Calvaresi, M. Parente · DSA ISC 2026

I modelli profondi sono accurati ma opachi; le pipeline interpretabili sono di solito legate a una sola catena. Questo metodo tiene entrambe le cose: variabili grafo-temporali neutre rispetto all’architettura, Balanced Random Forest per lo sbilanciamento severo delle classi e uno stack XAI a tre livelli (SHAP, CIU, DEXiRE). Macro-F1 fino a 0,92 su 31.000 wallet Bitcoin e 0,985 su 157.000 token Ethereum, lasciando il ragionamento ispezionabile.

Spiegabilità e verificabilità

04 · 2026

A Hybrid Multi-Agent System for Early Scam Detection in Crypto-Assets

M. Trerotola, M. Parente, D. Calvaresi · Applied Sciences, 16(7), 3122

Sette agenti specializzati — coordinamento, recupero, rischio euristico, conformità MiCAR, rilevamento frodi on-chain, riconciliazione — che combinano modelli linguistici e controlli di conformità a regole. Il test a livello di componenti su 150 progetti dà 95% di riproducibilità dell’output su cinque esecuzioni e 210 s di latenza media: prova di concetto, non evidenza di esercizio. Un pilota con sei ricercatori e due esperti di autorità di vigilanza fornisce indicazioni preliminari di usabilità.

doi:10.3390/app16073122 code

Sistemi ad agenti

Il record completo: 9 pubblicazioni su ORCID, 14 repository su GitHub.

Progetto

InvestShield osserva il flusso pubblico dei certificati TLS e cattura una copia datata e sigillata con hash di un sito che imita una banca o una società di investimento — mentre è ancora online, prima del reclamo che altrimenti sarebbe il primo avviso. Un mio progetto, in esercizio.

Come funziona

Imprese

Accanto alla ricerca, da costruttore: cofondatore e CTO di una società finanziata, e un prototipo funzionante costruito a MITdesignX.

2025

Venture Fellow, MITdesignX Venezia

Selezionato per la coorte veneziana del programma di venture building della MIT School of Architecture + Planning. Ho costruito il primo prototipo funzionante di una piattaforma di allestimento d’interni guidata dall’IA, con modelli generativi per la progettazione automatica degli spazi.

2023–2025

Cofondatore e CTO, Rellai

PropTech finanziata da Exor Ventures attraverso il programma Vento e incubata a I3P, l’incubatore del Politecnico di Torino. Ho costruito il prodotto, l’infrastruttura cloud e una piattaforma di pagamento che legava i pagamenti dei lavori a milestone verificate. Web Summit Startup Programme; Klimahouse 2025 Startup Contest. La società ha chiuso nel 2025.

2023

Entrepreneur in Residence, Vento

Selezionato fra 40 partecipanti al programma di venture building finanziato da Exor Ventures. Ho formato il team fondatore, presentato al comitato investimenti di Exor e ottenuto il finanziamento pre-seed.

Contatti

Per collaborazioni di ricerca, un ruolo applicativo o per costruire qualcosa insieme. La finanza è dove sono stati la maggior parte dei miei casi; il problema — un sistema che deve giustificare le proprie decisioni davanti a chi ne risponde — non le è specifico.

mariotrerotola@gmail.com