Avuția românilor s-a dublat față de 2019. Află cum pot companiile IT și financiare din România să folosească AI pentru a gestiona și valorifica această creștere.
Românii sunt mai bogați ca oricând. Întrebarea e: cine profită?
În 2019, avuția netă a populației era deja pe un trend bun. În 2025, conform BNR, vorbim de peste 1.900 mld. lei, aproape dublu. Averea financiară a sărit de la aproape 600 mld. lei la peste 1.300 mld. lei, iar averea imobiliară a urcat de la 500 mld. lei la peste 900 mld. lei.
În același timp, datoriile financiare au ajuns la 331 mld. lei. Adică există bani, dar și riscuri. Iar în spate se află milioane de decizii financiare luate mai mult sau mai puțin informat.
Aici intră în scenă inteligența artificială. Nu doar în banking sau fintech, ci în întreaga industrie IT din România, care poate construi servicii și produse AI pentru a gestiona mai bine această avere. De la aplicații de wealth management și robo-advisors, până la platforme de analiză imobiliară și scoring inteligent de risc.
În articolul ăsta mergem exact pe linia seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” și răspundem la o întrebare foarte pragmatică:
Cum pot companiile IT și financiare din România să folosească AI ca să transforme această avuție în creștere într-un avantaj de business real?
1. Ce ne spun, de fapt, cifrele BNR despre piață
Cifrele BNR nu sunt doar un grafic frumos pentru prezentări.
Ele spun clar: românii au mai mulți bani de administrat, mai multe active de monitorizat și mai multe riscuri de controlat.
Principalele mesaje din datele BNR
- Avuția netă a populației: ~1.900 mld. lei în iunie 2025, dublă față de 2019
- Averea financiară: de la ~600 mld. lei la peste 1.300 mld. lei
- Averea imobiliară: de la ~500 mld. lei la peste 900 mld. lei
- Datorii financiare: 331 mld. lei
- Avuția netă ≈ PIB-ul României
- Raport avuție netă / venit brut disponibil: 1,8x
BNR spune clar: acumularea de avuție sporește reziliența populației. Dar, din perspectivă de business, mai înseamnă ceva:
- mai mulți bani în conturi, fonduri mutuale, titluri de stat, acțiuni
- mai multe proprietăți de evaluat, asigurat, refinanțat
- mai multe oportunități pentru servicii financiare și imobiliare
Companiile IT și financiare care construiesc produse fără să țină cont de acest context ratează o șansă uriașă. Pentru că realitatea e simplă:
unde există avere în creștere, există nevoie de analiză, automatizare și consultanță scalabilă. Exact ce face bine AI.
2. Cum poate AI să optimizeze gestiunea averii financiare
Averea financiară a românilor s-a dublat în 5–6 ani. Majoritatea oamenilor nu are însă nici timp, nici know-how să ia singur decizii bune. Aici AI-ul devine instrumentul ideal.
a) Robo-advisors și aplicații de finanțe personale bazate pe AI
Un robo-advisor bine construit poate să facă pentru un client obișnuit ce face un consultant financiar scump pentru high-net-worth individuals:
- analizează veniturile, cheltuielile, profilul de risc
- recomandă alocarea între depozite, titluri de stat, fonduri, acțiuni
- sugerează rambursarea anticipată a unor credite atunci când dobânzile sunt mari
- alertează când comportamentul financiar devine riscant
Ce pot face companiile IT din România:
- să dezvolte platforme white‑label de robo-advisory pentru bănci și IFN-uri
- să creeze aplicații B2C de bugetare și investiții cu algoritmi de machine learning
- să integreze modele de NLP pentru explicații „pe românește” ale recomandărilor („de ce recomanzi fonduri de titluri de stat, nu depozit?”)
Asta nu e SF. Tehnologiile există, lipsesc doar:
- date locale bine structurate
- UX adaptat publicului român
- integrarea cu ecosistemul bancar și de investiții local
b) Scoring de risc și creditare mai inteligentă
Când datoriile sunt de 331 mld. lei, calitatea creditării devine critică.
Modelele de AI pot îmbunătăți masiv:
- scoringul de credit (mai puține credite acordate „pe ochi frumoși”)
- detecția timpurie a clienților cu risc de neplată
- ajustarea dinamică a limitelor de credit pe carduri și linii de credit
Exemplu practic pentru un IT integrator românesc:
- iei istoricul de plată (anonimizat) de la bancă
- antrenezi un model de clasificare (
good payer/riscant) - îl integrezi în workflow-ul de aprobare credite
Rezultatul:
- rată mai mică de NPL
- timp mai scurt de aprobare
- ofertare diferențiată în funcție de risc
Asta se traduce direct în profit mai mare pentru bancă și ofertă mai corectă pentru client.
3. AI pe piața imobiliară: din „am auzit că zona e bună” în decizii pe date
Când averea imobiliară urcă de la 500 la peste 900 mld. lei, nu mai vorbim doar de „apartamentul de la bloc”. Vorbim de:
- portofolii de apartamente pentru închiriere
- terenuri intravilane și agricole
- clădiri de birouri și spații comerciale
Toate astea cer evaluare, prognoză și management. Exact zona în care un sistem de machine learning poate face diferența.
a) Modele de prețuri și prognoze pentru piața imobiliară
Un sistem serios de analiză imobiliară bazat pe AI poate:
- estima prețul corect al unui apartament în funcție de: zonă, suprafață, vechime, acces la metrou, școli, zgomot, criminalitate, trafic
- prognoza evoluția chiriilor pe 6–24 luni în marile orașe
- identifica zone subevaluate sau supraevaluate
Ce poate construi o companie IT românească:
- un motor de evaluare automată (AVM – automated valuation model) folosit de bănci la ipotecare
- un dashboard pentru fonduri imobiliare și investitori privați
- un modul de recomandare pentru agenții („ce preț de listare are sens ca să nu stai cu apartamentul 6 luni în piață”)
Tehnic, asta înseamnă:
- colectare de date publice și comerciale (anunțuri, tranzacții, chirii)
- modele de regresie, XGBoost, rețele neuronale
- hărți de tip heatmap generate cu modele geospațiale
b) Optimizarea portofoliilor imobiliare cu AI
Investitorii (de la persoane fizice cu 2–3 apartamente până la fonduri) vor un singur lucru: randament ajustat la risc.
AI poate oferi:
- simulări de scenarii: „Ce se întâmplă cu randamentul dacă dobânda crește la X%?”
- recomandări: „vinzi apartamentul din cartierul A, reinvestești în două mai mici în cartierul B”
- alocare optimă între locuințe, birouri, retail, logistică
În spate, companiile IT pot implementa:
- algoritmi de portfolio optimization adaptați la imobiliare
- modele de stress-testing pentru portofolii mari
Într-o economie unde averea imobiliară urcă spre 1.000 mld. lei, cine oferă astfel de instrumente are un avantaj clar.
4. Automatizarea proceselor financiare într-o economie cu datorii în creștere
Pe măsură ce datoriile populației cresc, infrastructura financiară trebuie să fie mai eficientă și mai sigură. Aici, AI nu este doar „nice to have”, e diferența dintre haos și control.
a) Procese interne: de la back-office manual la operațiuni inteligente
Bănci, asigurători, IFN-uri, fonduri de investiții – toate au încă procese:
- bazate pe Excel
- cu decizii aprobate pe e-mail
- cu verificări manuale de documente
Companiile IT românești pot aduce AI în joc prin:
- RPA + AI pentru procesarea automată a documentelor (OCR + clasificare + validare)
- sisteme de detecție a fraudelor pe carduri și plăți (machine learning în timp real)
- chatboți inteligenți capabili să răspundă la întrebări complexe despre credite, asigurări, investiții, nu doar la „care e programul agenției?”
Beneficiul direct:
- cost operațional mai mic
- timp de răspuns mai scurt
- satisfacție mai mare a clienților
b) Reglementare și raportare – AI ca „asistent de conformitate”
Pe un fond de creștere a creditării și a expunerilor, reglementatorii (BNR, ASF) cer raportări tot mai detaliate.
AI poate ajuta în:
- generarea semi-automată de rapoarte prudențiale
- validarea datelor înainte să ajungă la autorități
- simularea impactului noilor cerințe (de capital, provizioane etc.)
Aici companiile IT pot livra produse SaaS pentru raportare și conformitate cu module AI integrate, adresând o nevoie clară a întregului sector financiar.
5. De ce acum e momentul bun pentru AI în IT-ul românesc
Când citești cifrele BNR separat de AI, le vezi ca pe un raport tehnic. Când le pui în contextul industriei IT, devin un roadmap de produse.
De ce acum?
- Averea a crescut, mentalitatea urmează. Pe măsură ce tot mai mulți români au economii serioase și portofolii mici de active, apetitul pentru aplicații de gestiune și investiții crește.
- Instituțiile financiare caută parteneri IT locali. Au bani, au date, dar nu au mereu competențele de AI in-house.
- România are deja un ecosistem IT puternic. E natural ca următorul pas să fie produse și servicii AI specializate pe piața locală.
- Concurența internațională încă nu e perfect adaptată la specificul românesc. Limbă, reglementare, comportament de consum – toate oferă un avantaj celor care construiesc local.
Ai creștere de avuție + ai date + ai know-how IT. Singura piesă lipsă e să le pui împreună prin AI.
6. Pași concreți pentru companii care vor să intre în zona AI financiar & imobiliar
Dacă ești o companie IT din România și vrei să intri serios în zona AI pentru finanțe și imobiliare, o abordare pragmatică arată cam așa:
1) Alege o nișă clară
Nu încerca să „faci AI în banking” generic. Alege ceva concret:
- scoring de credit pentru persoane fizice
- analiză imobiliară pentru un anumit oraș sau tip de proprietate
- robo-advisory pentru investiții în titluri de stat și fonduri mutuale
2) Găsește un partener cu date
AI fără date reale e doar teorie.
- bancă sau IFN pentru credite
- agenție imobiliară mare sau portal de anunțuri
- administrator de fonduri, broker, platformă de investiții
Scopul: să ai suficiente date (anonimizate) pentru a antrena modele relevante.
3) Construiește un MVP cu valoare măsurabilă
Nu un demo „drăguț”, ci ceva care:
- reduce timpul de analiză a unui dosar de credit cu 50%
- îmbunătățește acuratețea de evaluare imobiliară cu X%
- crește engagementul în aplicație cu Y%
4) Pune accent pe explainable AI
În finanțe și imobiliare, oamenii au nevoie să înțeleagă de ce recomandă modelul ceva.
- explică factorii principali care duc la o recomandare
- afișează scenarii alternative („ce se schimbă dacă…?”)
- evită „cutiile negre” totale, mai ales în relația cu reglementatorii
5) Gândește de la început ca produs SaaS
Nu doar proiect custom pentru un singur client, ci:
- arhitectură multi-tenant
- module reutilizabile
- model de pricing recurent
Asta te duce de la „software house” la furnizor de produs AI – exact direcția în care merge seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”.
Concluzie: AI e veriga care lipsește între averea românilor și decizii mai bune
Datele BNR arată clar: între 2019 și 2025 românii și-au dublat avuția netă, iar averea financiară și imobiliară a crescut puternic. Fără instrumente inteligente, mare parte din această avere va fi administrată intuitiv, emoțional sau pe baza „sfaturilor de la prieteni”.
Inteligența artificială permite ceva mai bun:
- recomandări personalizate, bazate pe date
- evaluări imobiliare și financiare mai exacte
- creditare mai sănătoasă și risc mai bine controlat
- produse SaaS românești capabile să concureze la nivel regional
Pentru companiile IT din România, fereastra de oportunitate este deschisă fix acum. Întrebarea reală nu e dacă AI va intra în gestionarea averii românilor, ci cine va construi produsele care vor domina spațiul ăsta.
Dacă ai deja know-how pe dezvoltare software, data engineering sau produse SaaS, următorul pas logic este clar: gândește un proiect-pilot de AI financiar sau imobiliar, ancorat în realitatea cifrelor BNR. Restul înseamnă execuție.