ANAF a dat amenzi de milioane firmelor de ride-sharing. Află cum pot companiile românești folosi AI și automatizarea pentru a evita astfel de riscuri fiscale.
Cum poate AI să prevină amenzi ANAF de milioane de lei
În doar trei luni, controalele ANAF în zona de ride-sharing au dus la amenzi de peste 3,1 milioane de lei, suspendarea a 12.358 de mașini și confiscări de 82,6 milioane de lei în numerar fără acte. Pentru orice antreprenor serios, asta nu mai e știre de trafic, e semnal de alarmă de business.
Majoritatea acestor probleme nu țin de „mafii”, ci de procese contabile prost gândite, lipsă de automatizare și management al conformității făcut pe genunchi. Iar aici, inteligența artificială și automatizarea pot face diferența între un business scalabil și unul blocat de controale și amenzi.
În contextul seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, articolul de azi arată, pe concret, cum putea fi evitat acest dezastru fiscal și cum poate orice firmă românească – nu doar ride-sharing – să folosească soluții AI pentru conformitate fiscală, raportare smart și control în timp real.
Ce ne arată, de fapt, cazul ANAF vs. ride-sharing
Cazul ride-sharing e un studiu de caz excelent despre ce se întâmplă când business-ul crește mai repede decât infrastructura financiar-contabilă.
Datele dure ale controalelor
DGAF (Direcția Generală Antifraudă Fiscală) a anunțat pentru perioada septembrie–noiembrie 2025:
- 123 de societăți cu nereguli majore
- 3.125.000 lei amenzi aplicate
- 12.358 autoturisme suspendate din cauza lipsei caselor de marcat electronice
- 82.642.327 lei confiscați – bani încasați cash, fără documente
Inspectorii s-au bazat masiv pe:
- sistemul e-Factura
- raportările RO e-TVA
- case de marcat electronice fiscale
- noua declarație D397, prin care platformele trimit automat către ANAF date despre:
- firmele active pe platformă
- mașinile folosite
- veniturile raportate
- numărul de kilometri
- datele șoferilor
Cu alte cuvinte, ANAF deja folosește digitalizare avansată și analiză de date pentru a găsi rapid firme cu risc fiscal ridicat. Realitatea e simplă: dacă statul se digitalizează, iar tu rămâi cu Excel-ul și caietul de bonuri, nu ai cum să câștigi.
Ce greșeală au făcut companiile de ride-sharing
Cele mai multe nereguli au fost banale, dar costisitoare:
- lipsa caselor de marcat electronice
- încasări cash fără bon fiscal
- necorelare între datele din platformă și cele raportate contabil
Nu vorbim de o schemă financiară sofisticată. Vorbim de:
„Business digital la client, hârtie și improvizații la contabilitate.”
Aici ar fi trebuit să intre în scenă soluțiile IT cu AI: integrare automată a datelor, audit continuu, alerte în timp real, corelare între kilometri, curse, venituri și bonuri.
De ce AI devine esențială pentru conformitate fiscală în România
AI nu e doar pentru modele de limbaj și chatbot-uri. Cele mai profitabile implementări din companii sunt cele „plictisitoare”: automatizare de facturi, verificare TVA, reconciliere contabilă, detecție de anomalii.
Cum arată un stack modern de conformitate cu AI
Un ecosistem sănătos, pe care o firmă de ride-sharing sau orice companie din România ar putea să-l aibă azi, ar include:
-
Integrare de date în timp real
- API-uri între platforma de ride-sharing și sistemul contabil
- feed-uri automate către module AI care „văd” fiecare cursă și fiecare plată
-
Motor AI de verificare și reconciliere
- modele de machine learning care verifică:
- există bon fiscal emis pentru fiecare cursă plătită cash?
- se pupă kilometrii parcurși cu veniturile declarate?
- sunt diferențe suspecte între ce raportezi în D397 și ce apare în aplicație?
- modele de machine learning care verifică:
-
Sistem de alerte inteligente
- notificări automate când:
- se depășește un prag zilnic de încasări cash fără bon
- un șofer sau o mașină iese din pattern-ul normal de activitate
- apar goluri de raportare exact înainte de termenul legal
- notificări automate când:
-
Dashboard de conformitate pentru management
- un tablou clar:
- procent din cursă cu bon emis / fără bon
- expunere fiscală estimată
- riscul de control pe baze similare cu scorul ANAF (risc fiscal estimat)
- un tablou clar:
Fără un astfel de setup, companiile joacă „orb” într-o partidă în care ANAF are deja toate datele, plus propriile algoritmi.
De ce contează asta fix acum
Suntem la final de 2025, într-un context cu:
- e-Factura obligatorie pe scară largă
- raportări automatizate în tot mai multe zone (inclusiv crypto)
- presiune pe bugetul de stat și, implicit, controale mai dese
În paralel, industria IT din România dezvoltă intensiv produse SaaS cu AI pentru automatizare financiară. Avem know-how local, avem companii care livrează deja internațional. Ce lipsește, de cele mai multe ori, este decizia clară la nivel de management: „Investim acum în AI pentru conformitate sau plătim amenzi și ne rugăm să nu vină controlul?”
Scenariu concret: cum ar fi putut AI să salveze milioanele pierdute
Hai să luăm cifrele din comunicatul ANAF și să le traducem în termeni de tehnologie.
1. Lipsa caselor de marcat electronice
Problemă clasică: șoferii încasează cash, dar nu emit bon fiscal.
Ce poate face AI aici:
- sistemul de back-end al platformei marchează automat fiecare cursă cu „mod de plată”
- dacă e cash, AI verifică dacă există bon emis (integrare cu casa de marcat / sistem fiscal)
- dacă în X minute nu există bon, se trimit:
- alertă șoferului
- alertă în call-center
- eventual suspendare automată a contului până la clarificare
Cost estimat al unei astfel de soluții SaaS per lună? De ordinul sutelor de euro. Costul amenzilor și al confiscărilor? Zeci de milioane de lei.
2. 82,6 milioane lei confiscați – bani fără documente
Asta înseamnă fluxuri masive de numerar nejustificate. Un model de machine learning de bază ar fi semnalat imediat:
- șoferi / mașini cu raport anormal între curse și bonuri
- variații bruște de venituri nejustificate legal
- pattern-uri tipice pentru frauda fiscală (întreruperi exact la termenul de raportare, vârfuri mari de cash în anumite zile etc.)
Un astfel de motor AI de detecție de anomalii e standard în fintech și e-commerce. În 2025, să nu-l ai într-un business cu mii de mașini e, pur și simplu, o decizie scumpă.
3. 12.358 de mașini suspendate
Suspendarea mașinilor înseamnă:
- venituri pierdute pe loc
- șoferi frustrați
- reputație lovită
Un sistem AI de management al flotei și conformității putea preveni asta prin:
- checklist digital obligatoriu la onboarding: fără casă de marcat fiscală, mașina nu intră în platformă
- monitorizare continuă a statusului fiscal (licențe, autorizări, configurația aparatului de marcat)
- alerte cu 30 de zile înainte de expirarea oricărui document critic
Asta nu e SF. Multe companii de logistică din România folosesc deja astfel de module, construite fie in-house, fie de furnizori locali de software cu AI.
Cum pot companiile românești să implementeze AI pentru conformitate, practic
Mulți antreprenori se blochează la „AI e complicat și scump”. Realitatea? Nu trebuie să-ți scrii singur modelele de machine learning în Python. Trebuie să alegi corect:
1. Identifică unde pierzi bani azi
În zona fiscală, tipic apar pierderi prin:
- raportări incomplete sau întârziate
- lipsă trasabilitate între operațional și contabilitate
- control intern slab pe cash
Notează concret 3–5 zone de risc. De acolo se pornește proiectul.
2. Lucrează cu un furnizor IT românesc cu experiență în AI financiar
În seria „AI în Industria IT din România”, multe companii locale fac deja:
- SaaS de contabilitate inteligentă (scanare documente, clasificare automată, înregistrări contabile sugerate de AI)
- platforme de raportare fiscală integrate cu e-Factura, RO e-TVA, D406, D394, D397
- tool-uri de audit continuu cu modele de detecție a anomaliilor
Ce contează în selecție:
- au proiecte reale în zona fiscal-contabilă
- înțeleg legislația românească, nu doar partea tehnică
- pot integra ușor cu ERP-ul tău actual
3. Începe mic, dar obligatoriu
Nu trebuie să digitalizezi tot din prima. Un roadmap rezonabil:
- Integrare API între sistemul operațional și contabil
- Automatizare de facturi și încasări
- Motor AI de verificare și alerte pe un set restrâns de reguli
- Extindere treptată către toate zonele critice (TVA, declarații, fluxuri de numerar)
Important e să treci de la:
„Mă descurc cu contabilul pe WhatsApp”
la:
„Am un sistem care îmi spune în timp real unde risc să iau amendă.”
Beneficiile directe: nu e doar despre „să nu ne prindă ANAF”
AI pentru conformitate fiscală nu e doar o umbrelă de furtună. E și un instrument de creștere.
Beneficii pe termen scurt
- reducere drastică a riscului de amendă și confiscări
- scăderea costurilor cu munca manuală în contabilitate
- mai puține erori umane în raportări
Beneficii pe termen lung
- date curate pentru decizii de business (profitabilitate pe șofer, mașină, rută, oraș)
- încredere mai mare din partea investitorilor și partenerilor
- capacitate de scalare regională sau internațională, pentru că ai procese solide
Personal, am văzut prea multe companii românești care au blocat runde de finanțare sau exit-uri pentru că:
- documentele nu erau în regulă
- fluxurile financiare erau „pe încredere”
- nu exista nicio formă de audit continuu sau monitorizare automată
AI repară exact acest punct slab. De aceea, pentru mine, AI în finanțe și fiscalitate e de fapt una dintre cele mai sănătoase investiții pe care le poate face un antreprenor.
Unde te poziționezi: reactiv sau proactiv?
ANAF a anunțat clar că va continua controalele în transportul alternativ, cu focus pe:
- case de marcat electronice
- raportări digitale corecte
- concurență fiscală loială între firme
Asta nu e doar o știre de weekend. E o întrebare directă pentru orice companie din România:
- Vrei să aștepți următorul val de controale?
- Sau vrei să folosești AI și produsele IT locale ca să fii cu 2 pași înainte?
Industria IT românească are deja know-how-ul și produsele. Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” există tocmai pentru a arăta astfel de exemple: de la software de contabilitate inteligentă până la platforme de audit continuu cu machine learning.
Dacă ai un business în transport, e-commerce, servicii sau orice domeniu cu multe tranzacții și raportări, întrebarea reală nu mai este „Merită să implementez AI?”, ci:
„Cât mă va costa, în amenzi și oportunități pierdute, dacă nu o fac?”
Pasul următor pentru tine:
- fă o listă cu toate punctele unde azi depinzi de tabele manuale și oameni obosiți
- discută cu un furnizor IT local de soluții AI pentru zona financiar-fiscală
- setează-ți ca obiectiv pentru 2026: zero amenzi majore din cauze de proces
Dacă ANAF folosește date și algoritmi pentru a identifica riscul, companiile care vor rămâne în picioare sunt cele care își construiesc acum propriul „motor AI de conformitate”. Restul vor citi comunicatele cu amenzi de milioane și vor spune: „păcat, dar la noi nu se poate altfel”.