România pierde miliarde din taxe neîncasate. Află cum pot AI și digitalizarea fiscală să reducă deficitul și să ajute companiile să fie mai eficiente și mai sigure.
România pierde, în fiecare an, echivalentul a mii de kilometri de autostradă doar din taxe neîncasate. Conform analizelor Comisiei Europene, am „ratat” circa 35% din impozitul pe profit în 2019 și aproximativ 30% din TVA potențial, adică aproape 9 miliarde de euro doar la TVA.
Iar aici apare o idee care merită luată foarte în serios: Inteligența Artificială nu e doar un buzzword de marketing, ci o unealtă foarte concretă pentru a repara aceste pierderi – atât în administrația fiscală, cât și în companii. Ruxandra Târlescu, partener coordonator servicii fiscale PwC România, o spune direct: accelerarea utilizării tehnologiilor digitale și a AI este una dintre puținele direcții cu impact real în colectare.
Pentru IT-ul românesc și pentru companiile care vor să joace pe termen lung, asta înseamnă două lucruri:
- o oportunitate uriașă de produse și servicii AI în zona fiscală și de conformare;
- o presiune clară ca propriile procese interne să fie digitalizate, transparente și „AI-ready”.
În continuare, intrăm în detaliu: ce ne arată cifrele, de ce administrația singură nu poate rezolva problema și cum pot companiile din România – mai ales cele din IT și cele orientate spre digitalizare – să folosească AI ca să câștige timp, bani și un avantaj competitiv într-un context fiscal tot mai tensionat.
1. Radiografia dură: România, „campioană” la neîncasarea taxelor
România este pe primul loc în UE la două capitole la care nimeni nu vrea să fie lider:
- aproximativ 35% din impozitul pe profit estimat pentru 2019 nu a fost încasat;
- circa 30% din veniturile potențiale din TVA se pierd anual (vs. o medie UE de 9,5%).
Aceste procente se traduc în sume uriașe. Doar pe TVA vorbim de circa 9 miliarde de euro. În 2024, bugetul a încasat aproximativ:
- 36 miliarde lei din impozitul pe profit;
- 121 miliarde lei din TVA;
- cu un deficit bugetar de peste 152 miliarde lei.
„Este cert că o colectare mai bună ar fi avut un impact vizibil, de ordinul miliardelor pentru buget.” – Ruxandra Târlescu, PwC România
De ce contează asta pentru mediul de business?
- Deficit mare = presiune pe creșterea taxelor și pe controale mai agresive.
- Impredictibilitate fiscală = planificare greu de făcut pe termen mediu și lung.
- Încredere scăzută în sistem = mai multă tensiune între companii și stat.
Pe scurt, dacă statul nu colectează inteligent, va încerca să colecteze mai mult și mai dur. Iar primele vizate vor fi companiile conforme, nu neapărat cei care chiar fraudează sistemul.
2. De ce nu ajunge „să mai creștem taxele” – și unde intră AI în joc
Majoritatea țărilor care au îmbunătățit colectarea fiscală nu au făcut‑o mărind cote peste cote, ci investind în tehnologie și analiză de date. România a mers ani la rând mai mult pe butonul „mărim impozite” decât pe „optimizăm colectarea”. Rezultatul îl vedem acum în deficit și în lipsă de încredere.
Ruxandra Târlescu pune problema foarte clar:
„Problemele bugetare nu se pot rezolva folosind doar pârghia de majorare a taxelor, care conduce la costuri mai mari pentru mediul economic, reducerea investiţiilor şi, în cele din urmă, o creştere economică slabă.”
Inteligența Artificială devine aici o piesă centrală, nu un moft tehnologic.
Administrațiile fiscale din Europa de Vest folosesc deja:
- modele de risc pentru a prioritiza controalele acolo unde probabilitatea de fraudă e reală;
- sisteme de facturare electronică în timp real, analizate cu AI pentru a detecta anomalii;
- soluții de text mining și document understanding pentru a interpreta automat documente, declarații, rapoarte.
România începe să recupereze teren cu SAF-T, RO e-Factura, RO e-Transport, dar fără straturi serioase de AI peste aceste date, eficiența rămâne modestă. Datele există, însă nu sunt folosite inteligent.
Ce înseamnă asta pentru companii?
Două consecințe directe:
- Cei care investesc în digitalizare și AI pentru fiscalitate devin „parteneri ușori” pentru stat – mai puține controale, mai puține neclarități, dialog mai ușor cu autoritățile.
- Companiile care rămân pe Excel și hârtii devin „zone gri” – mai costisitor de verificat, mai riscant din perspectiva administrației, deci mai des ținta controalelor.
Realitatea e simplă: odată ce ANAF va folosi masiv AI, va fi mult mai ușor să vadă cine e transparent și cine, nu. De aceea merită ca organizațiile să fie cu un pas înainte.
3. Cum pot companiile din România să folosească AI pentru fiscalitate
AI nu e doar pentru „marile corporații tech”. Foarte multe dintre aplicațiile utile în fiscalitate și conformare sunt deja disponibile sub formă de produse SaaS sau pot fi dezvoltate rapid de echipe IT locale.
3.1. Automatizarea declarațiilor și a raportărilor fiscale
Primul câștig evident: automatizarea muncii repetitive.
Exemple concrete:
- generarea și verificarea declarațiilor fiscale pe baza datelor din ERP/contabilitate;
- reconcilierea automată între facturi, registre și raportări;
- verificarea regulilor de TVA pe țări, tipuri de operațiuni, cote speciale.
Un sistem bazat pe AI poate:
- identifica anomalii (sume neobișnuite, lipsă documente, inconsecvențe);
- sugera corecții înainte ca problemele să ajungă la control;
- monitoriza continuu indicatori critici (TVA deductibil vs. colectat, marje pe linii de business etc.).
3.2. Analiză de risc fiscal cu modele AI
Companiile mari deja fac intern ceea ce ANAF va face extern:
- modele de scor pentru risc de neconformare pe furnizori, clienți, parteneri;
- simulări de impact la modificări de legislație;
- identificarea zonelor unde politicile de prețuri sau contractele pot fi atacate la un control.
Un exemplu simplu: un model AI antrenat pe istoricul intern al companiei + date publice (insolvențe, litigii, incidente fiscale) poate marca furnizorii cu risc de a genera probleme de deductibilitate TVA sau de a intra în insolvență.
Pentru companiile IT care dezvoltă produse, asta e o nișă clară de SaaS: scoring de risc fiscal pentru IMM-uri, integrat cu contabilitate și facturare.
3.3. Document understanding pentru legislație și proceduri
Legislația fiscală românească este volatilă și stufoasă. Aici AI strălucește:
- chatboturi interne antrenate pe cod fiscal, norme, proceduri interne;
- sisteme care explică, pe limbaj natural, ce se schimbă când apare o nouă ordonanță;
- motoare de căutare semantice peste arhivele interne de interpretări și opinii fiscale.
În industria IT din România au apărut deja produse care fac ceva similar pentru contracte, GDPR sau HR. Extinderea lor pe fiscalitate este un pas logic, cu cerere clară în piață.
4. Transformarea digitală a statului – oportunitate pentru IT-ul românesc
Declarația Pwc despre nevoia de AI în colectare scoate în față un lucru esențial pentru seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”: administrația fiscală este unul dintre cele mai mari potențiale „clienți” de AI local.
4.1. Ce tipuri de soluții poate furniza industria IT
Companiile IT românești pot construi:
- platforme de analiză a datelor fiscale pentru ANAF și alte instituții;
- sisteme de anomaly detection pentru facturi false, scheme de fraudă, firme fantomă;
- soluții de e-facturare și raportare în timp real adaptate cerințelor locale;
- instrumente de analytics self-service pentru inspectorii fiscali, bazate pe AI.
Aceste produse nu sunt utile doar statului. Ele pot deveni produse exportabile, pentru alte țări cu probleme similare de colectare sau cu agende de digitalizare fiscală.
4.2. De ce acum e momentul bun
Contextul de acum (sfârșit de 2025) joacă, paradoxal, în favoarea celor care se mișcă repede:
- presiune pe deficitul bugetar;
- recomandări ferme la nivel european pentru digitalizarea colectării;
- maturizarea tehnologiilor de AI și cloud;
- apetit mai mare al companiilor pentru automatizare, pe fondul creșterii costurilor cu forța de muncă.
Orice CIO, CFO sau fondator de companie IT ar trebui să se întrebe foarte direct: ce produs sau serviciu AI pot construi acum, care să reducă fricțiunea fiscală pentru clienții mei?
5. Pași concreți pentru companii: cum începi cu AI în fiscalitate
Ca să nu rămânem la nivel de teorie, iată un traseu practic pe care l-am văzut funcționând în companii din România:
Pasul 1: Cartografierea proceselor fiscale
- Ce procese fiscale aveți azi (TVA, profit, impozit pe salarii, raportări intra-grup)?
- Unde se consumă cel mai mult timp (colectare date, reconciliere, verificări manuale)?
- Unde apar cele mai multe erori sau clarificări cu autoritățile?
Aceste puncte sunt candidați direcți pentru automatizare și AI.
Pasul 2: Datele – sunt ele „AI-ready”?
AI fără date curate este doar un slide frumos într-o prezentare.
- sunt datele fiscale centralizate (ERP, CRM, tool de facturare) sau împrăștiate în Excel-uri?
- există un data model minim pentru tranzacții, clienți, furnizori?
- aveți un istoric suficient (2-3 ani) care să fie folosit pentru antrenarea de modele?
Multe companii descoperă aici că primul pas nu e „să cumpărăm un model AI”, ci să pună ordine în date și procese.
Pasul 3: Quick wins cu produse SaaS
Nu trebuie să construiți totul de la zero. Pentru multe organizații, cea mai rapidă cale este:
- adopția unui soft de contabilitate/facturare cu module AI integrate;
- folosirea unui motor de reconciliere inteligentă pentru plăți și facturi;
- un chatbot fiscal intern conectat la o bază de cunoștințe actualizată.
Aceste quick wins reduc presiunea pe echipe, eliberează timp pentru zonele cu adevărat strategice.
Pasul 4: Proiecte custom cu echipe IT interne sau parteneri locali
După primele rezultate, companiile cu complexitate mai mare (grupuri, multinaționale, firme cu operațiuni cross-border) pot merge pe:
- modele de risc fiscal adaptate propriului business;
- integrarea datelor interne cu noile sisteme ale statului (SAF-T, e-Factura etc.);
- rapoarte și dashboarduri de management fiscal în timp real.
Aici intră în scenă puternic industria IT locală, cu echipe de data science, machine learning și dezvoltare software care pot transforma cerințe fiscale în produse clare.
6. De ce companiile care adoptă AI în fiscalitate vor sta mai bine în 2026
Pe măsură ce România încearcă să-și repare deficitul și să iasă din coada clasamentelor europene la colectare, presiunea asupra mediului privat va crește.
Companiile care se mișcă primele în direcția digitalizare + AI în fiscalitate vor avea câteva avantaje clare:
- risc redus de erori și penalități, prin verificări automate și alerte timpurii;
- dialog mai structurat cu autoritățile, pentru că pot explica rapid datele, fluxurile, justificările;
- costuri administrative mai mici – mai puține ore irosite pe copy-paste între sisteme;
- predictibilitate mai bună în scenarii de schimbare legislativă.
Iar pentru companiile IT din România, contextul actual este poate cel mai puternic argument că AI în fiscalitate și conformare nu este o nișă îngustă, ci o verticală uriașă de produse și servicii, atât pentru piața locală, cât și pentru export.
România rămâne, pentru moment, „campioană” la neîncasarea taxelor. Dar aceeași realitate care apasă bugetul deschide și o șansă: cei care construiesc acum soluții de AI pentru administrarea fiscală – în companii sau pentru stat – vor seta standardul jocului în următorii ani.
Dacă ești decident într-o companie românească sau conduci o firmă IT, întrebarea nu mai este dacă vei folosi AI în fiscalitate, ci când și cum îți organizezi pașii.
Vrei să vezi cum poate arăta, concret, un proiect de AI aplicat pe datele fiscale ale companiei tale? Următorul pas logic este un audit rapid de procese și date – din experiență, primele oportunități apar în câteva zile, nu în câteva luni.