ANAF intensifică controalele în ride‑sharing. Vezi ce riscuri ai, ce înseamnă D397 și cum pot AI și LegalTech să prevină amenzi, confiscări și blocarea flotei.
ANAF apasă accelerația în controalele la ride‑sharing
În doar câteva luni din 2025, ANAF a dat amenzi de peste 3,1 milioane lei, a suspendat activitatea pentru 12.358 de autoturisme și a confiscat 82,6 milioane lei încasați în numerar fără documente justificative în sectorul de transport alternativ.
Nu vorbim de controale „de formă”. Vorbim de flote blocate peste noapte, șoferi trimiși acasă în plin sezon de sărbători și operatori care își dau seama, prea târziu, că nu mai sunt la nivelul „contabilul cu Excel”. Digitalizarea ANAF – E‑factura, RO e‑TVA, case de marcat electronice, declarația D397 – a schimbat regulile jocului.
Postarea asta este pentru avocații și consultanții care au clienți în ride‑sharing, dar și pentru managerii de flotă și pentru platformele tech care operează în România. Vreau să arăt ce înseamnă concret noul val de controale ANAF, care sunt riscurile juridice reale și – mai ales – cum poate AI/LegalTech să devină un scut de conformare, nu doar un buzzword de conferință.
Ce face acum ANAF, mai exact, în ride‑sharing
ANAF nu mai controlează „pe bâjbâite”. Noua strategie în transportul alternativ se bazează pe profilare de risc fiscal și pe date digitale masive.
Instrumentele folosite de ANAF
Conform comunicatului ANAF, direcțiile de control antifraudă folosesc:
- E‑factura – corelarea facturilor emise cu veniturile declarate;
- RO e‑TVA – monitorizarea fluxului de TVA și identificarea discrepanțelor;
- RO e‑case de marcat electronice (AMEF) – verificarea în timp real a încasărilor;
- Declarația D397 (din 2025) – raportare periodică de către platformele de transport alternativ a:
- societăților active pe platforme,
- autoturismelor utilizate,
- veniturilor obținute,
- kilometrajului,
- datelor de identificare ale șoferilor.
Pe scurt, platformele digitale au devenit furnizori de date fiscale. ANAF vede mult mai mult și mult mai repede.
Sancțiunile deja aplicate
Din controalele efectuate până acum, pentru 123 de societăți verificate:
- amenzi totale: 3.125.000 lei (în principal pentru nedotarea cu AMEF);
- suspendarea activității pentru 12.358 de autoturisme folosite în transport alternativ, pentru lipsa AMEF;
- confiscarea a 82.642.327 lei încasați în numerar fără documente justificative.
Baza legală e clară:
- OUG 28/1999 – obligația de a te dota și de a folosi AMEF;
- OUG 49/2019 – reglementările specifice pentru transport alternativ.
DGAF anunță deja că va intensifica verificările. Asta nu e o campanie punctuală, ci o nouă normalitate.
De ce e diferit 2025: fiscalitate „always on” și risc de blocaj operațional
ANAF nu doar că vede mai mult, dar și reacționează mai repede. Pentru operatorii de ride‑sharing, asta înseamnă ceva foarte concret:
riscul principal nu e amenda, ci oprirea bruscă a activității.
Tipurile de risc pentru operatori și flote
-
Risc de suspendare a activității
Lipsa AMEF, folosirea unor aparate neînregistrate sau nefuncționale poate duce la suspendarea activității pentru zeci sau sute de mașini dintr-o flotă. -
Risc de confiscare a sumelor în numerar
Încasările cash fără bon fiscal sau fără documente justificative sunt confiscate direct. Pentru mulți șoferi, asta înseamnă pierderea încasărilor din ultimele zile sau săptămâni. -
Risc de reclasificare fiscală și recalculări
Neconcordanțele dintre datele raportate în D397, E‑factura, RO e‑TVA și declarațiile societății pot genera inspecții fiscale extinse, cu recalculări de impozite, penalități și dobânzi. -
Risc de dosare penale în cazuri grave
În situații de evaziune fiscală sistematică, discuția nu se mai oprește la contravenții.
Realitatea? Majoritatea operatorilor nu încalcă legea „din rea‑credință”. Se blochează în:
- proceduri interne incomplete sau depășite;
- lipsa de integrare între platformă, contabilitate și sistemele ANAF;
- erori umane repetitive (șoferi care nu emit bon, lipsă training, setări greșite în softuri).
Aici intervine LegalTech-ul bazat pe AI.
Cum poate AI să reducă riscul fiscal în ride‑sharing
AI nu poate opri un control ANAF, dar poate face ceva mult mai valoros: poate reduce masiv probabilitatea să fii „țintă” în analizele de risc și poate limita daunele dacă totuși ajungi sub control.
1. Monitorizare automată a conformării cu AMEF și numerarul
Un sistem LegalTech integrat cu platforma de ride‑sharing și cu aplicațiile șoferilor poate:
- compara în timp real curse vs. bonuri fiscale emise;
- semnala instant:
- șoferi fără AMEF activ,
- curse cash fără bon,
- tipare suspecte (de ex. ore cu multe curse, dar zero bonuri);
- genera alerte către operator sau managerul de flotă înainte să apară un prejudiciu.
Un astfel de sistem bazat pe AI poate învăța tiparul normal de activitate al unei flote și poate identifica devieri subtile pe care un om nu le-ar vedea în timp util.
2. Analiză automată a riscului fiscal pe baza datelor D397
Declarația D397 înseamnă un volum uriaș de date: kilometri, venituri, șoferi, mașini, societăți. Exact genul de dataset unde AI excelează.
Un modul de analiză AI pentru conformare fiscală poate:
- reconcilia datele din D397 cu:
- facturile emise (E‑factura),
- registrul de casă,
- declarațiile fiscale;
- identifica anomalii statistice (de ex. aceeași mașină raportată la două societăți, kilometraj imposibil, venit/ km atipic);
- clasifica automat operatorii și șoferii în niveluri de risc intern (scăzut, mediu, ridicat) pentru acțiuni preventive.
Asta oferă avocaților și consultanților fiscali un dashboard clar: unde sunt punctele slabe și ce trebuie remediat înainte să o facă ANAF.
3. Contracte și politici interne „citite” de AI
Multe probleme pornesc din contracte prost gândite între:
- platformă și operatori,
- operator și șoferi,
- societăți asociate (leasing, management flotă, servicii suport).
Un sistem de AI contract review poate:
- scana contractele și politicile interne;
- marca clauze cu risc fiscal sau contravențional (ex. formulări vagi despre cine emite bonul, cine deține AMEF, cum se gestionează numerarul);
- sugera modificări aliniate cu OUG 28/1999 și OUG 49/2019;
- genera versiuni standardizate de contracte cu risc redus.
Pentru un avocat care gestionează zeci de contracte de flotă, asta înseamnă ore întregi câștigate și un nivel mult mai ridicat de coerență juridică.
Cum folosesc firmele de IT din România AI pentru LegalTech fiscal
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată ceva clar: companiile românești de tehnologie nu mai construiesc doar aplicații „clasice”, ci tot mai mult produse SaaS cu AI încorporat, inclusiv pentru domeniul juridic și fiscal.
În zona ride‑sharing & transport alternativ, se văd deja câteva direcții concrete:
Integrare cu sistemele ANAF
Firmele de software dezvoltă conectori care:
- preiau automat notificări ANAF;
- verifică statusul E‑factura, RO e‑TVA, AMEF pentru fiecare societate din grup;
- afișează într-un singur panou riscurile și eventualele neconcordanțe.
AI ajută aici prin clasificarea mesajelor și prioritizarea lor – ce e urgență juridică, ce e clarificare administrativă, ce poate fi automatizat.
Dashboard-uri de conformare pentru avocați și consultanți
Cabinetele de avocatură și firmele de consultanță fiscală lucrează cu mai mulți operatori simultan. Fără instrumente software, asta înseamnă:
- fișiere disparate,
- e‑mailuri pierdute,
- versiuni multiple de documente.
Un produs SaaS LegalTech cu AI poate oferi:
- vedere de ansamblu pe toți clienții (scor de risc fiscal actualizat);
- rapoarte generate automat pentru board sau investitori;
- simulări de impact: „Dacă ANAF reclasifică veniturile X, care e nota de plată?”
Automatizarea documentelor pentru controale
În momentul în care apare un control, viteza cu care pregătești documentele contează enorm. AI poate genera dintr‑un click:
- situații centralizate de curse pe mașină/șofer/lună;
- registre ale AMEF (emitere bonuri vs. curse);
- răspunsuri standardizate la solicitările ANAF, personalizate pe fiecare client.
Rezultatul? Inspectorii primesc rapid informații coerente, iar riscul de conflict inutil sau suspiciune alimentată de haosul documentar scade semnificativ.
Ghid practic: pașii minimi pentru conformare inteligentă
Dacă ai clienți în ride‑sharing sau conduci o flotă, ai nevoie de un plan clar. Modelul care funcționează bine combină expertiza juridică/fiscală cu instrumente AI.
1. Audit rapid de conformare (juridic + AI)
- verifică situația AMEF pentru toate mașinile;
- compară încasările cash cu bonurile emise (folosind rapoarte automate dacă există);
- rulează o analiză AI pe datele disponibile (curse, venituri, D397) pentru a identifica:
- șoferi cu comportament atipic,
- mașini cu raportări „aberante”,
- inconsistențe contractuale.
2. Curățare și standardizare documente
- actualizează contractele cu șoferii și cu operatorii;
- definește politici interne clare privind:
- cine operează AMEF,
- cum se gestionează numerarul,
- cum se arhivează documentele;
- folosește șabloane de documente controlate cu AI (versiuni unice, claritate juridică).
3. Implementare de LegalTech „light”, nu proiect megaloman
Nu trebuie să începi cu un proiect gigantic. Poți porni cu:
- un modul de monitorizare AMEF + cash;
- un dashboard de risc fiscal;
- automatizare de răspunsuri la solicitări ANAF.
Important e să fie conectat la datele reale (platforma de ride‑sharing, softul de contabilitate, sistemele ANAF) și să aibă un minim de AI pentru detecție de anomalii și clasificare documente.
4. Training pentru oameni, nu doar pentru algoritmi
Oricât de bun e un sistem AI, dacă șoferii:
- nu știu când trebuie emis bonul;
- nu înțeleg consecințele lipsei AMEF;
- cred că „merge și așa”,
riscul rămâne mare. Include în program:
- traininguri scurte video în aplicația șoferului;
- mesaje automate de tip „nudge” atunci când sistemul detectează abateri;
- rapoarte clare pentru management, traduse în măsuri concrete.
De ce avocații și consultanții fiscali trebuie să intre în jocul LegalTech
În campania „AI în Sectorul Juridic din România: LegalTech pentru Avocați” se vede o tendință clară: firmele care combină know‑how juridic cu produse tech câștigă clienți și încredere.
Ride‑sharing-ul e un exemplu perfect:
- reglementare densă (OUG 49/2019, OUG 28/1999, norme secundare);
- fiscalitate intens monitorizată (E‑factura, RO e‑TVA, D397);
- volum mare de date operaționale (curse, kilometri, șoferi, mașini).
Exact acest mix face sectorul ideal pentru produse LegalTech românești, construite împreună cu avocați și consultanți fiscali locali, care cunosc nuanțele pieței și ale practicii ANAF.
Dacă ești avocat sau consultant:
- gândește‑te la serviciile tale nu doar ca la „ore facturabile”, ci ca la pachete recurente de conformare asistată de AI;
- construiește, împreună cu o firmă IT, un SaaS de nișă pentru transport alternativ și folosește‑l ca diferențiator;
- folosește datele (anonimizate) din astfel de platforme pentru a oferi clienților analize comparative: unde se situează față de piață ca risc fiscal.
ANAF nu va încetini digitalizarea. Operatorii de ride‑sharing care rămân la nivelul „dosar cu șină + Excel” vor fi mereu în defensivă. Ceilalți vor trata controalele ca pe un test de sistem, nu ca pe o catastrofă.
Mesajul de final e simplu: dacă ANAF folosește date și algoritmi pentru a identifica riscul, sectorul juridic și cel IT din România trebuie să răspundă cu aceeași monedă – AI și LegalTech orientate pe conformare, nu doar pe reacție după ce vine controlul.
Cei care își pun la punct acum infrastructura digitală de conformare fiscală vor putea, peste un an sau doi, să trateze un control în ride‑sharing ca pe o formalitate, nu ca pe o criză.