Cum poate AI să repare gaura de miliarde din taxele României

România a ratat în 2019 aproape 35% din impozitul pe profit şi circa 30% din potenţialul de TVA. Vorbim de peste 9 miliarde de euro pierdute doar din TVA, an după an. Nu e o statistică de raport, e contextul în care se iau decizii de business, se măresc taxe şi se taie bugete de investiţii.

Iar aici apare miza reală a Inteligenţei Artificiale: nu ca „jucărie” de PR, ci ca infrastructură de eficienţă pentru administraţie şi pentru companii. Dacă statul începe să folosească AI pentru colectare, mediul privat nu-şi mai permite să rămână în Excel şi e-mailuri.

În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, articolul de azi face legătura directă între aceste cifre îngrijorătoare şi modul în care soluţiile de AI dezvoltate de companii IT româneşti pot schimba jocul – atât pentru ANAF, cât şi pentru businessuri.

1. Problema: România, „campioană” la neîncasarea taxelor

România este pe primul loc în UE la decalajul de TVA şi tot în top la neîncasarea impozitului pe profit. Conform analizelor Comisiei Europene:

• aproximativ 35% din impozitul pe profit estimat pentru 2019 nu a fost încasat;
• media la nivelul a 23 de state UE este de 10,9%;
• la TVA, decalajul este de circa 30%, faţă de 9,5% media UE;
• pierderile estimate la TVA ajung la 9 miliarde euro anual.

Cauza principală pentru România, Slovacia, Polonia şi Italia: evaziunea fiscală. În plus, avem un context de deficit bugetar mare şi modificări fiscale frecvente. Exact combinaţia care sperie investitorii şi pune presiune pe companii.

„Problemele bugetare nu se pot rezolva folosind doar pârghia de majorare a taxelor”, spune Ruxandra Târlescu, partener coordonator servicii fiscale PwC România.

Aici intră în scenă AI. Nu ca obiect de conferinţă, ci ca instrument concret de colectare mai bună, cu impact direct în bugetul public şi în stabilitatea fiscală pe care o cer companiile.

2. De ce fără digitalizare şi AI nu există colectare eficientă

O administraţie fiscală care lucrează cu procese manuale, baze de date fragmentate şi control „la faţa locului” selectat aproape aleatoriu nu are nicio şansă în faţa unei economii digitale şi a unei evaziuni tot mai sofisticate.

Fără tehnologii moderne apar trei probleme majore:

1. Volum de date imposibil de procesat manual
   Milioane de facturi, tranzacţii, încasări, declaraţii. Niciun aparat birocratic nu poate analiza în timp util aceste date doar cu oameni.

2. Reacţie lentă la risc
   Controalele vin târziu, după ce schema de fraudă s-a închis, iar firmele „vehicul” au dispărut. Statul recuperează puţin sau deloc.

3. Presiune pe contribuabilii corecţi
   Când statul nu reuşeşte să aducă în sistem banii care ar trebui, tentaţia este să mărească taxele pentru toţi. Companiile corecte plătesc nota de plată.

Realitatea? Fără automatizare şi AI, statul recuperează firimituri, iar companiile suportă o birocraţie tot mai apăsătoare. Asta blochează investiţii şi inovaţie, inclusiv în IT.

3. Cum poate AI să ajute ANAF – şi ce înseamnă asta pentru companii

AI nu e o baghetă magică, dar este foarte bună la trei lucruri de care are nevoie orice administraţie fiscală şi orice CFO: analiză, predicţie, automatizare.

3.1. Detectarea automată a riscului fiscal

Un sistem de AI poate analiza în timp real:

• declaraţii de TVA;
• fişiere SAF-T;
• facturi electronice;
• date bancare (acolo unde există acces legal);
• date din registre comerciale, insolvenţe, litigii.

Pe baza acestor date, poate construi modele de risc fiscal:

• scor de risc pentru fiecare companie;
• identificarea lanţurilor de firme cu comportament tipic de „carusel de TVA”;
• detecţia anomaliilor (marje imposibil de mari sau mici, volume care sar brusc, schimbări de pattern);
• prioritizarea controalelor acolo unde probabilitatea de fraudă este mare.

Pentru ANAF înseamnă mai puţine controale la întâmplare şi recuperare mai mare de TVA şi impozit pe profit. Pentru companii, înseamnă mai puţine controale inutile şi un mediu în care cei corecţi nu mai concurează cu firme care „optimizează” agresiv, pur şi simplu neplătind taxe.

3.2. Automatizarea procesării declaraţiilor şi documentelor

AI aplicată pe documente (OCR inteligent, modele de limbaj, clasificare automată) poate:

• citi şi interpreta facturi, contracte, situaţii financiare;
• valida consistenţa datelor între declaraţii diferite;
• semnala discrepanţe între ce declară furnizorul şi clientul;
• genera automat alerte şi notificări.

Asta reduce:

• timpul de la tranzacţie la identificarea erorii sau fraudei;
• costul administrării fiscale pentru stat;
• costul conformării pentru companii (mai puţine clarificări, mai puţine drumuri, mai puţine surprize).

3.3. Predicţie: cum foloseşte statul AI pentru a modela viitoarele taxe

Modelele de AI pot simula scenarii:

• „Ce se întâmplă cu veniturile din TVA dacă creştem cota cu 1 punct procentual vs. dacă reducem decalajul de colectare cu 5 puncte?”;
• „Cum influenţează reducerile de taxe investiţiile, pe baza datelor istorice?”;
• „Ce sectoare au cel mai mare potenţial de evaziune vs. potenţial de creştere economică?”

Acest tip de analiză permite politici fiscale bazate pe date, nu pe instincte politice. Pentru companii, o administraţie fiscală care înţelege mai bine efectele măsurilor este o administraţie mai predictibilă.

4. Unde intră companiile IT româneşti în această poveste

Din perspectiva industriei IT din România, subiectul colectării de taxe nu e doar o ştire de la finanţe. Este o piaţă concretă de soluţii AI.

Companii IT româneşti deja dezvoltă:

• platforme de raportare fiscală automatizată pentru corporaţii şi IMM-uri;
• motoare de detecţie a fraudei pentru bănci şi asigurări (ușor adaptabile la nevoile ANAF);
• soluţii SaaS de conformare fiscală (SAF-T, e-Factura, e-Transport) unde AI poate verifica datele şi semnala riscuri;
• chatboţi inteligenţi care răspund automat la întrebări despre legislaţie şi proceduri, atât pentru administraţii, cât şi pentru companii.

Pentru firmele de software din România, direcţia este clară:

• Statul are nevoie de produse mature de AI, nu de proiecte pilot fără urmărire.
• Mediul privat vrea soluţii de conformare fiscală cu AI integrat, care să reducă riscul de eroare şi costul de raportare.
• Piaţa externă e deschisă pentru produse SaaS româneşti de „regtech” cu AI – mai ales dacă sunt validate la scară în România, una dintre cele mai complexe pieţe fiscale din UE.

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” urmăreşte exact aceste exemple: companii care nu doar scriu „AI” pe website, ci livrează produse care ajută la probleme concrete – cum ar fi colectarea taxelor.

5. Ce pot face companiile chiar acum: AI pentru propriul risc fiscal

Nu trebuie să aşteptăm ca ANAF să implementeze integral AI ca să ne punem casa în ordine. Orice companie medie sau mare poate folosi deja soluţii de AI pentru a-şi gestiona mai bine riscul fiscal.

5.1. Analiză de risc fiscal internă cu AI

Un model antrenat pe datele companiei poate:

• identifica tranzacţii cu risc ridicat din perspectiva TVA;
• semnala incoerenţe între contabilitate şi raportări fiscale;
• analiza tipare de cheltuieli care ar putea fi încadrate greşit;
• estima probabilitatea unui control şi zonele vulnerabile.

Acest tip de instrument poate fi oferit de furnizori IT din România sub formă de:

• modul în sistemele ERP existente;
• aplicaţie SaaS conectată la contabilitate şi facturare;
• servicii de „AI-as-a-service” pentru departamentele de tax & finance.

5.2. Automatizarea raportărilor (SAF-T, e-Factura, declaraţii)

Soluţiile moderne de AI pot:

• extrage date din surse diverse (ERP, CRM, fişiere Excel, e-mailuri);
• completa câmpuri în declaraţii în mod automat;
• învăţa din corecţiile făcute de specialiştii fiscali şi reduce erorile repetitive;
• genera log-uri detaliate pentru audit.

Rezultatul:

• mai puţin timp pierdut în departamentul financiar;
• trasabilitate mai bună;
• risc redus de penalităţi.

5.3. AI ca asistent pentru departamentul de taxe

Un model de limbaj (gen asistent conversaţional) antrenat pe:

• Codul fiscal;
• Norme metodologice;
• Ghiduri oficiale;
• Politici interne ale companiei;

poate răspunde în câteva secunde la întrebări de tipul:

• „Cum se tratează TVA-ul pentru acest tip de serviciu?”;
• „Care este termenul limită pentru această declaraţie?”;
• „Ce documente justificative sunt necesare pentru această deducere?”

Nu înlocuieşte consultantul fiscal, dar îi scuteşte ore de căutări şi clarificări, iar pentru companii înseamnă decizii mai rapide şi mai bine documentate.

6. De ce contează asta pentru viitorul AI în IT-ul românesc

Colectarea taxelor poate părea un subiect tehnic şi plictisitor. În realitate, este cel mai bun studiu de caz pentru ce poate face AI în business:

• volum uriaş de date;
• reguli complexe şi schimbătoare;
• impact direct în cash-flow-ul statului şi al companiilor;
• nevoie clară de transparenţă şi trasabilitate.

Dacă industria IT românească reuşeşte să construiască produse SaaS de AI care rezolvă această problemă aici, în una dintre cele mai dificile pieţe fiscale europene, atunci le poate vinde oriunde: în alte administraţii, către corporaţii regionale, bănci, asigurători, platforme de e-commerce.

Pentru companii, implementarea AI în zona fiscală înseamnă:

• mai puţin risc şi mai multă predictibilitate;
• procese automate acolo unde azi se consumă sute de ore pe lună;
• o poziţie mai bună într-un eventual dialog cu ANAF, pentru că datele sunt curate şi structurate.

Pentru stat, înseamnă:

• miliarde de euro recuperate fără să crească taxele;
• controale ţintite, nu haotice;
• mai puţină birocraţie, mai multă analiză şi decizie.

Iar pentru industria IT, asta înseamnă o piaţă clară pentru servicii şi produse de AI, nu doar proiecte punctuale.

---

Dacă vrei să nu fii prins pe picior greşit când administraţia fiscală începe să folosească masiv Inteligenţa Artificială, următorul pas e simplu: adu AI în propriile procese financiare şi fiscale înainte să fii obligat de context.

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” va reveni cu exemple concrete de companii româneşti care construiesc astfel de soluţii de analiză de risc, regtech şi automatizare fiscală. Până atunci, întrebarea sinceră pentru orice CEO sau CFO este: când ANAF va avea AI, tu ce vei avea înapoi, în afară de un Excel?