AI și bankingul dominat de capital străin: șansa României

AI și bankingul dominat de capital străin: șansa României

Ponderea activelor bancare din România abia trece de 50% din PIB. În Ungaria și Cehia, sistemul bancar trece de 100% din PIB. În plus, în România, Bulgaria și Cehia, grosul activelor este deținut de subsidiare și sucursale străine, nu de bănci autohtone.

Asta nu e doar o statistică dintr-un raport BNR. Pentru companiile românești, mai ales pentru cele din IT și tehnologie care vor să scaleze în 2026, înseamnă un lucru foarte clar: accesul la finanțare, la produse sofisticate și la piețe regionale depinde masiv de jucători internaționali. Iar aici AI poate fi diferențiatorul care te face interesant pentru aceste bănci, nu doar încă un CUI într-un Excel.

În contextul seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, folosim noul raport BNR despre structura sistemului bancar ca pretext pentru întrebarea care contează: cum poate fi folosită inteligența artificială ca să navighezi mai bine un banking dominat de capital străin și să iei decizii financiare mai bune pentru compania ta?

---

1. Ce înseamnă, concret, că România este „pe ultimul loc” la active bancare în PIB

Realitatea este destul de dură:

• România – active bancare totale: ~50% din PIB
• Polonia și Bulgaria – peste 90% din PIB
• Ungaria și Cehia – peste 100% din PIB

Iar structura proprietății contează și ea:

• România: ~32% din PIB active bancare străine vs. ~19% autohtone
• Bulgaria: aproape 70% străine vs. 25,5% autohtone
• Cehia: ~100% străine vs. 27,6% autohtone

Cu alte cuvinte, sistemul bancar românesc este:

• mai mic decât al vecinilor raportat la PIB
• puternic internaționalizat, cu rol major al subsidiarelor și sucursalelor străine

Pentru un antreprenor sau un CEO de companie IT, asta are trei implicații directe:

1. Concurența pe finanțare este mai mare – „plăcinta” e mai mică decât în Ungaria sau Cehia.
2. Standardele sunt internaționale – multe decizii se iau la Viena, Milano, Amsterdam, nu în Cluj sau Iași.
3. Datele și predictibilitatea contează enorm – grupurile străine se uită pe cifre, nu pe povești.

Aici intră în joc AI: exact la capitolul date, analiză și predictibilitate companiile românești pot compensa un sistem bancar mai mic, dar foarte conectat internațional.

---

2. De ce structura bancară actuală face AI esențial pentru business

Când banca ta locală este, de fapt, o subsidiară a unui grup străin, modul în care evaluează riscul seamănă mai mult cu ce se întâmplă la Frankfurt sau Viena decât cu „merge și-așa” de pe vremuri.

Ce vor aceste bănci?

• date financiare curate și standardizate
• scenarii, nu doar bugete „pe feeling”
• explicații clare privind riscurile și mitigarea lor
• continuitate operațională și digitalizare reală

AI este, practic, un „translator” între modul în care gândește banca și felul în care îți rulezi tu businessul:

• Analiză financiară automată – modele de machine learning care estimează fluxuri de numerar, sezonalitate, riscuri de lichiditate și impactul unor șocuri (creșterea dobânzilor, scăderea vânzărilor).
• Standardizare rapida a rapoartelor – generare automată de rapoarte financiare în formate și structuri apropiate de ce așteaptă băncile.
• Scenarii de stres test – exact ce fac băncile cu portofoliile lor, poți face și tu cu businessul tău, la nivel de produs, client sau țară.

Într-un banking dominat de capital străin, compania care vine la discuție cu:

• forecasturi generate cu AI,
• simulări „what-if” pe 3–4 scenarii,
• indicatori de risc calculați constant,

are un avantaj clar față de competitorul care apare doar cu un Excel și un „cred că o să fie bine”.

---

3. Cum poate AI să „citească” piețele regionale mai repede decât un departament de analiză

Băncile străine din România văd regiunea ca pe un tot: România, Bulgaria, Cehia, Ungaria, Polonia. Același lucru ar trebui să-l facă și companiile românești care vor să crească.

AI în analiză de piață regională înseamnă să treci de la „ne uităm la știri și rapoarte” la:

• agregarea automată de date din mai multe țări (indicatori macro, inflație, dobânzi, ratinguri, dinamica creditării)
• modele de time series forecasting care estimează cerere pe verticala ta (de exemplu, cerere de software B2B în Ungaria vs. Polonia)
• analiză de sentimente pe știri, comunicate oficiale, discursuri de bancă centrală, care să-ți spună cât de „hawkish” sau „dovish” e tonul în regiune

Exemplu practic pentru o firmă IT românească

Să zicem că ești o companie care dezvoltă produse SaaS pentru sectorul financiar (regtech, antifraudă, scoring alternativ). Poți construi un mic „AI research desk” intern care să-ți răspundă la întrebări foarte concrete:

• În ce țară din regiune crește cel mai rapid raportul active bancare / PIB?
• Unde se vede presiune de reglementare mai mare (deci nevoie de soluții regtech)?
• Ce grupuri bancare sunt cele mai active în digitalizare și AI (posibili clienți direcți)?

Un pipeline de analiză ar putea arăta așa:

1. Colectare date – macro (BNR, bănci centrale vecine), rapoarte anuale de bancă, știri sectoriale.
2. Curățare & unificare – modele AI care clasifică și structurează datele în indicatori comparabili.
3. Modele predictive – estimări pe 2–3 ani pentru fiecare piață: creșterea activelor, profitabilitate, presiune de cost, digitalizare.
4. Dashboard intern – un produs IT propriu (chiar un mini-SaaS) unde managementul vede harta oportunităților pe CEE.

Asta nu mai este doar „analiză de business”. Este un produs AI intern care poate deveni, în timp, un serviciu comercializabil pentru alte companii – fix spiritul seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”.

---

4. AI pentru relația cu băncile: de la scoring intern la negociere mai bună

Majoritatea companiilor se gândesc la AI pentru marketing, vânzări sau suport clienți. Mult mai puțini îl folosesc pentru relația cu băncile și finanțatorii. E o greșeală.

Ce pot face companiile românești, concret

1. Model intern de scoring de risc

   • Folosești modele similare cu cele bancare pentru a-ți evalua propriii clienți.
   • Prezinți băncii un portofoliu deja segmentat pe risc cu logica din spate.
   • Transmiți mesajul: „vorbim aceeași limbă ca departamentul vostru de risc”.

2. Optimizarea structurii de finanțare

   • Modele AI care simulează diferite structuri de îndatorare (lei vs. valută, scadențe, tipuri de produse) raportat la scenarii de dobândă și curs.
   • Pentru un banking dominat de capital străin, unde deciziile se iau după modele interne, faptul că vii tu deja cu scenariile gata construite te poziționează ca partener, nu ca „petent”.

3. Detectarea timpurie a problemelor de lichiditate

   • Machine learning pe istoricul tău de cash-flow care îți semnalizează, cu 3–6 luni înainte, perioadele cu risc de tensiuni de lichiditate.
   • Poți merge la bancă devreme, cu un plan clar, nu târziu, cu o urgență.

4. Automatizarea raportărilor financiare către bănci

   • Generarea automată de rapoarte trimestriale exact în structurile cerute de bănci (inclusiv indicatori cheie: EBITDA, grad de îndatorare, acoperire dobânzi).
   • Pentru sucursale străine cu proceduri stricte, asta înseamnă încredere și timp de răspuns mai bun.

Companiile IT românești au un avantaj natural: know-how-ul tehnic este deja acolo. Să construiești astfel de modele pentru tine este primul pas. Următorul pas logic este să le transformi în produse SaaS pentru alte firme care nu au competențe interne de AI.

---

5. Trei direcții de produs AI pentru IT-ul românesc, inspirate de structura bankingului

Dacă ne uităm la datele din raportul BNR prin ochii unui arhitect de produs, apar niște idei foarte clare de servicii și produse AI cu valoare mare pentru companii românești și pentru băncile care operează aici.

5.1. Platforme de analiză CEE pentru companii românești

Un SaaS B2B care:

• integrează date bancare și macro din România, Bulgaria, Cehia, Ungaria, Polonia
• folosește modele AI pentru a recomanda piețe de intrare, tipuri de finanțare și bănci-țintă
• oferă scenarii personalizate pe verticală (IT, manufacturing, retail, energie)

Public țintă: companii medii și mari care vor să se extindă regional, dar nu au propriul departament de research.

5.2. Motoare AI de „credit readiness” pentru IMM-uri

Un instrument care ia datele financiare ale unui IMM, extrase din ERP, contabilitate și CRM, și returnează:

• un scor de „pregătire pentru credit”
• recomandări concrete: ce indicatori trebuie îmbunătățiți, ce tip de produs bancar e mai potrivit
• documentația standardizată pentru discuția cu banca

Într-o țară unde activele bancare / PIB sunt mici, iar competiția pentru finanțare e mare, un astfel de produs poate crește rata de succes a IMM-urilor când bat la ușa băncilor.

5.3. Soluții AI de raportare și conformitate pentru sucursale străine

Subsidierele și sucursalele băncilor străine au aceeași problemă recurentă: trebuie să respecte atât regulile locale (BNR), cât și pe cele de grup.

Un produs AI românesc bine gândit poate:

• mapa automat cerințele de raportare locală pe formatele de grup
• detecta neconcordanțe sau riscuri de conformitate
• genera rapoarte multi-jurisdicționale

Aici, IT-ul românesc are șansa de a vinde direct către băncile străine active în România și apoi, prin ele, către alte țări din grup.

---

6. De unde începi, realist, în 2026 dacă vrei AI în zona financiară a businessului tău

Nu ai nevoie de un departament de data science de 20 de oameni ca să intri în joc. Ce funcționează, în practică, la companiile românești cu care am lucrat sau pe care le-am urmărit atent:

1. Un proiect-pilot clar definit (3–4 luni)
   Alege o singură problemă:

   • forecast de cash-flow,
   • înțelegerea profitabilității pe clienți,
   • pregătirea documentației de credit.

2. Un partener tehnic cu experiență în AI
   Ideal, o firmă IT românească deja specializată în machine learning aplicat în financiar. Înveți repede, fără să-ți rupi echipa internă din operațional.

3. Integrare cu ce ai deja
   Nu reinventa contabilitatea. Conectează AI la:

   • ERP,
   • softul de contabilitate,
   • CRM și sistemul de facturare.

4. Un „AI champion” intern
   O persoană din financiar sau strategie care înțelege atât businessul, cât și noțiunile de bază de date și modele. Fără cineva care „traduce” între business și tehnic, proiectele mor.

5. Obiective măsurabile
   De exemplu:

   • timp de pregătire a documentației pentru bancă redus de la 10 zile la 2 zile
   • acuratețe a forecastului de cash-flow crescută de la ±25% la ±10%
   • creșterea ratei de aprobare a creditelor de la 40% la 60%

Rezultatul? Nu doar un proiect de AI bifat, ci un avantaj competitiv concret pe o piață unde banii se dau după modele și date.

---

Concluzie: structura bancară actuală nu e un handicap, e un test de maturitate

Faptul că România are un sistem bancar mai mic, dominat de subsidiare și sucursale străine, nu este o tragedie. E un test de maturitate: poți juca la standardele grupurilor internaționale sau nu?

AI este, în momentul ăsta, cel mai direct mod prin care companiile românești – mai ales cele din IT – pot să treacă acest test. Fie că îl folosești ca să-ți înțelegi mai bine cifrele, să-ți alegi piețele regionale sau să construiești produse SaaS pentru bănci și IMM-uri, terenul este mult mai deschis decât pare din cifrele seci ale BNR.

Dacă în 2026 îți propui ceva ambițios, o întrebare onestă cu care merită să închei este asta: când vei discuta următoarea finanțare cu banca, vii cu un Excel sau vii cu un model de AI care îți susține strategia?