România pierde miliarde din TVA și impozit pe profit. Află cum pot companiile românești folosi AI și automatizarea pentru conformitate fiscală și risc mai mic.
România a pierdut, doar din TVA, aproape 9 miliarde de euro într-un singur an. În paralel, peste o treime din impozitul pe profit estimat nu ajunge la buget. Asta nu mai e doar „problemă de stat”, e un risc direct pentru orice business care vrea stabilitate fiscală, investiții publice și reguli de joc previzibile.
Iar aici apare legătura directă cu campania „Implementarea AI în Business” și cu industria IT din România: exact tehnologiile pe care companiile IT le dezvoltă – automatizare, analiză de date, Inteligență Artificială – sunt instrumentele care pot corecta o parte din acest haos. Și, foarte concret, pot proteja companiile corecte de presiunea continuă a majorărilor de taxe.
În articolul din ZF, Ruxandra Târlescu (PwC) spune clar: accelerarea utilizării tehnologiilor digitale și a Inteligenței Artificiale este una dintre cele mai importante direcții pentru a îmbunătăți colectarea taxelor. În rândurile de mai jos mergem un pas mai departe: ce înseamnă asta, practic, pentru companiile românești, pentru furnizorii IT și pentru orice business care vrea să folosească AI nu doar în marketing, ci și în zona critică de conformare fiscală.
1. De ce contează neîncasarea taxelor pentru companii, nu doar pentru stat
România nu încasează circa 35% din impozitul pe profit estimat și aproximativ 30% din TVA potențial. Media europeană e cam de trei ori mai bună. Asta nu e doar un indicator rușinos într-un raport al Comisiei Europene, are efecte directe în business:
- Deficit uriaș – peste 152 mld. lei în 2024, de acoperit prin taxe mai mari și împrumuturi scumpe.
- Presiune pe companiile corecte – cine plătește la timp și transparent ajunge să susțină inclusiv cei care trișează.
- Volatilitate legislativă – schimbări fiscale frecvente, greu de anticipat în bugete și planuri de investiții.
Ruxandra Târlescu punctează trei cauze care se leagă direct de zona digitală și de AI:
- lipsă de predictibilitate, prin modificări legislative repetate;
- cheltuieli publice nesustenabile;
- întârzieri mari în digitalizarea administrației fiscale.
Asta se traduce în termeni de business așa: companiile sunt obligate să devină mai inteligente fiscal. Nu doar să „țină pasul” cu ANAF, ci să fie cu un pas înainte – în special prin automatizare și Inteligență Artificială.
2. Cum arată, în practică, AI pentru conformitate fiscală
AI nu „rezolvă” evaziunea de una singură, dar poate schimba total modul în care companiile își gestionează taxele și riscurile. În industria IT din România există deja toate ingredientele pentru asta: dezvoltatori buni, produse SaaS scalabile, expertiză în fintech și regtech.
Câteva zone concrete unde AI aduce valoare imediată:
2.1. Validarea automată a facturilor și TVA
Cel mai direct exemplu, care lovește exact unde România pierde 30% din TVA:
- sisteme AI care citesc facturile (PDF, poze, exporturi din ERP), extrag datele și verifică:
- dacă firma furnizoare există și are cod valid;
- dacă cotele de TVA sunt aplicate corect;
- dacă nu există neconcordanțe între contract, comandă și factură.
- modele de ML care detectează tipare suspecte:
- serii de facturi sub pragurile de raportare;
- fluctuații anormale de TVA deductibil vs. colectat;
- furnizori nou apăruți, cu comportament atipic.
Rezultatul? Mai puține greșeli umane, mai puține corecții ulterioare și, foarte important, un risc mult mai mic de a fi prins în lanțuri de fraudă de tip carusel.
2.2. Motoare AI pentru simulare fiscală în timp real
Legislația fiscală românească se schimbă des și, de multe ori, abrupt. Un modul AI antrenat pe legislație, norme și spețe poate:
- răspunde la întrebări de tipul: „Cum se tratează fiscal această operațiune după modificările din 01.01.2026?”;
- genera scenarii: „ce înseamnă pentru companie dacă se majorează cota de impozit pe profit de la X la Y?”;
- semnala, direct în ERP sau CRM, tranzacțiile care necesită atenție specială din perspectiva TVA sau impozit pe profit.
Aici se vede perfect legătura cu „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”: vorbim de soluții software inteligente, de tip SaaS, pe care firmele IT românești le pot dezvolta și exporta în regiune.
2.3. Detecția de fraudă și anomalii în datele financiare
Modelele de învățare automată sunt excelente la un lucru: găsesc anomalii în seturi mari de date, acolo unde un ochi uman nu are nicio șansă.
Aplicații directe:
- identificarea tranzacțiilor cu risc de evaziune sau spălare de bani;
- scoruri de risc fiscal pe furnizori și clienți, actualizate continuu;
- semnalizări automate către departamentul financiar sau juridic.
În multe companii mari, astfel de modele există deja pentru credit risk sau fraudă în plăți. Extinderea lor în zona de risk & compliance fiscal este următorul pas logic.
3. Rolul industriei IT din România: de la outsourcing la produse regtech
România e „campioană” la decalajul de TVA, dar are și o altă identitate: hub IT regional, cu sute de companii care livrează software pentru întreaga lume. Din combinația asta poate ieși o nișă extrem de puternică: produse regtech și fintech cu AI, construite în România.
Câteva direcții în care industria IT locală poate construi produse:
3.1. Platforme SaaS pentru raportare fiscală inteligentă
Startup-urile și companiile IT pot crea soluții care:
- se conectează la ERP, CRM, sisteme de facturare, bănci;
- unifică datele financiare într-un singur „data layer” curat;
- generează automat declarații fiscale, cu verificări AI înainte de depunere;
- avertizează când anumite rapoarte par „în afara normei” față de istoricul companiei sau de benchmark-ul din industrie.
Asta reduce direct:
- timpul alocat de echipa financiară pentru operațional;
- riscul de amenzi la control;
- stresul directorilor financiari care semnează declarații cu impact penal.
3.2. Conectori inteligenți cu sistemele ANAF
Pe măsură ce ANAF își digitalizează procesele (e-Factura, SAF-T, Spațiul Privat Virtual, viitoare sisteme de raportare în timp real), apare o nevoie uriașă de middleware inteligent:
- conectori care înțeleg atât formatul tehnic ANAF, cât și logica de business a companiilor;
- AI care „traduce” erorile criptice de la ANAF în mesaje clare pentru contabili și CFO;
- dashboard-uri care arată, în timp real, statusul tuturor raportărilor fiscale.
Aici firmele IT locale au un avantaj clar: sunt aproape de piață, înțeleg realitatea românească și pot itera rapid produsul.
3.3. Servicii de consultanță tehnică + fiscală cu AI în centru
Nu e suficient să vinzi un tool. Companiile au nevoie de servicii:
- audit al fluxurilor fiscale și financiare pentru a identifica unde merită introdusă AI;
- proiectare de data pipelines curate pentru date contabile și fiscale;
- configurarea de modele AI adaptate specificului fiecărei industrii (retail, distribuție, construcții etc.).
Cele mai puternice soluții apar când echipele IT lucrează direct cu consultanți fiscali și juriști. Iar România are și un ecosistem bun de consultanță (Big4, firme locale), și un ecosistem IT matur. În campania „Implementarea AI în Business” exact această punte trebuie consolidată.
4. De ce companiile trebuie să acționeze acum, nu „după ce se liniștesc lucrurile”
Mulți antreprenori și CFO spun același lucru: „așteptăm să se clarifice legislația, după aceea vedem ce digitalizăm”. Realitatea e exact invers:
- legislația nu se va „liniști” – presiunea pe colectare rămâne, deficitul e mare, iar Comisia Europeană monitorizează atent România;
- companiile care nu investesc acum în automatizare și AI pentru fiscal vor plăti mai mult:
- timp pierdut pe proceduri manuale;
- costuri mai mari de consultanță de criză („stingem incendii”);
- amenzi și ajustări la controale neașteptate.
Pe de altă parte, companiile care se mișcă acum au câteva avantaje clare:
- își reduc riscul fiscal înainte ca ANAF să generalizeze controale pe baza propriilor modele AI;
- pot negocia mai bine finanțări și evaluări, pentru că au procese transparente și date curate;
- pot transforma conformitatea fiscală din „centru de cost” în avantaj competitiv, prin viteză și predictibilitate.
5. Pași concreți pentru companiile românești care vor să folosească AI în fiscalitate
AI în conformitate fiscală nu se implementează cu un singur tool-minune. E un proces, dar unul perfect fezabil pentru companii mijlocii și mari, iar pentru unele soluții chiar și pentru IMM-uri.
5.1. Curățarea și structurarea datelor
Orice proiect AI serios începe cu datele:
- cartografierea tuturor surselor de date financiare și fiscale (ERP, CRM, Excel, sisteme de salarizare);
- definirea unui model de date unificat pentru tranzacții, clienți, furnizori, coduri fiscale;
- eliminarea dublurilor, a erorilor evidente și completarea câmpurilor lipsă critice.
Fără acest pas, orice model AI va produce rezultate discutabile. Industria IT locală poate ajuta aici cu data engineering și data governance.
5.2. Automatizarea de bază, apoi AI
Un sfat practic: nu începe direct cu modele sofisticate de ML. Mai întâi:
- automatizează pașii standard (import de facturi, validări de TVA, generare de jurnale);
- implementează reguli simple de business (de exemplu, alerte la facturi peste anumite praguri sau la anumiți furnizori);
- abia apoi adaugă un strat de AI pentru anomalii și predicții.
Așa controlezi mai bine costurile și crești gradual nivelul de complexitate.
5.3. Pilot intern cu un caz de utilizare clar
Nu are sens să vrei „AI peste tot” din prima zi. Alege un use case cu impact mare și ROI clar, de exemplu:
- reducerea timpului de închidere lunară cu 30%;
- scăderea numărului de erori în declarațiile de TVA;
- automatizarea verificărilor de risc pe furnizori.
Rulează un pilot 3–6 luni, măsoară rezultatele, ajustează, apoi scalează în restul organizației.
5.4. Colaborare strânsă între IT, financiar și juridic
Proiectele de AI fiscal nu sunt „proiecte IT”. Sunt proiecte de business în care trebuie să stea la aceeași masă:
- CFO / director financiar;
- director IT / CTO sau furnizorul extern de software;
- consultant fiscal / juridic.
Doar așa te asiguri că soluția e și tehnic corectă, și legal solidă, și cu sens pentru oamenii care o folosesc zilnic.
6. Ce urmează: AI fiscal nu e doar tendință, devine standard
Direcția este clară: atât administrația fiscală, cât și companiile se vor baza tot mai mult pe Inteligență Artificială pentru a gestiona volume masive de date și reguli complexe. România pornește cu un handicap la colectare, dar are și un avantaj real: o industrie IT capabilă să construiască servicii și produse cu AI pentru piața locală și globală.
Pentru companii, întrebarea nu mai este „dacă” să folosească AI în fiscalitate, ci când și cu cine:
- cu ce partener IT;
- pe ce cazuri de utilizare concrete;
- cu ce plan de implementare etapizată.
Dacă vrei ca businessul tău să nu fie doar un spectator la schimbările fiscale care urmează, ci să fie printre cei pregătiți, acum este momentul să pui pe agendă un proiect serios de AI pentru conformitate fiscală.
Întrebarea cheie pentru 2026
În contextul în care România rămâne „campioană” la neîncasarea taxelor, dar și una dintre cele mai profitabile economii din regiune, întrebarea e directă: vei aștepta următoarea majorare de taxe sau vei folosi AI și tehnologia pentru a-ți consolida poziția și pentru a-ți proteja compania pe termen lung?