ANAF lovește puternic în ride-sharing. Vezi cum pot avocații și companiile IT din România folosi AI și LegalTech pentru compliance fiscal inteligent și prevenirea riscurilor.
ANAF și ride-sharing: semnal clar pentru toată piața
Peste 82 de milioane lei confiscați și activitatea suspendată pentru 12.358 de autoturisme de transport alternativ. Aceasta nu e doar o știre din fiscalitate, e un mesaj direct pentru orice business care rulează pe platforme digitale: era toleranței fiscale s-a închis.
ANAF folosește din ce în ce mai mult date, raportări electronice și analiză de risc pentru a selecta țintit operatorii de ride-sharing cu risc fiscal ridicat. Pentru avocați, consultanți fiscali și case de avocatură, asta înseamnă două lucruri:
- clienții din transport alternativ sunt expuși la un val de controale;
- fără LegalTech și AI pentru compliance, munca de prevenție devine imposibil de scalat.
Textul de mai jos pornește de la măsurile recente ANAF în domeniul ride-sharing și le pune în contextul mai larg al AI în industria IT din România: cum pot avocații, firmele de consultanță și dezvoltatorii de produse SaaS juridice să construiască soluții de conformare fiscală inteligentă, nu doar „patch-uri” de ultim moment.
Ce a anunțat ANAF: dincolo de știrea de presă
ANAF a comunicat că intensifică acțiunile de control la nivel național în transportul alternativ de persoane, vizând operatorii economici cu risc fiscal ridicat. Nu e o acțiune generală, ci una ghidată de date.
Măsurile deja aplicate în urma controalelor:
- amenzi de 3.125.000 lei, în principal pentru nedotarea cu aparate de marcat electronice fiscale (AMEF);
- suspendarea activității pentru 12.358 de autoturisme utilizate în transport alternativ, pentru lipsa AMEF;
- confiscarea a 82.642.327 lei încasați în numerar fără documente justificative.
Verificările s-au concentrat pe respectarea obligațiilor din:
- OUG 28/1999 – obligația de a se dota și utiliza AMEF;
- OUG 49/2019 – reglementările specifice transportului alternativ.
ANAF nu mai lucrează doar cu controale „din teren”, ci conectează date din:
- E-factura;
- RO e-TVA;
- RO e-case de marcat electronice;
- Declarația D397 – prin care platformele de transport alternativ raportează periodic: societățile active, autoturismele utilizate, veniturile, kilometrii parcurși, datele de identificare ale șoferilor.
DGAF a anunțat clar că va intensifica verificarea și monitorizarea veniturilor din ride-sharing, pentru a crește conformarea fiscală și a asigura concurență loială.
Asta nu e doar o campanie punctuală. E un model:
Statul funcționează tot mai mult ca un data-driven regulator. Cine nu își adaptează compliance-ul la acest model rămâne descoperit.
De la control la algoritm: ce înseamnă asta pentru avocați
Pentru firmele de avocatură și consultanță fiscală, ride-sharing-ul e doar vârful aisbergului. Același model de control bazat pe date se extinde în:
- e-commerce;
- horeca;
- servicii digitale și freelancing pe platforme;
- transport de mărfuri;
- industrii cu numerar ridicat.
Cele mai frecvente greșeli pe care le văd în practică:
- abordare strict reactivă: „vedem noi când vine controlul ANAF”;
- compliance făcut manual, în Excel, fără standardizare;
- lipsă de trasabilitate: nu poți demonstra ușor că ai informat clientul, că l-ai avertizat, că i-ai configurat procedurile corect;
- zero monitorizare continuă: se fac audituri la 1-2 ani și atât.
Realitatea?
Analiza de risc fiscal nu mai poate fi făcută doar la nivel de „părere de specialist”. E nevoie de:
- instrumente care trag date automat (din ERP, aplicații de facturare, fișiere SAF-T, exporturi din platforme);
- reguli de business codificate (dacă lipsesc AMEF la X mașini raportate în D397 → flag roșu etc.);
- monitorizare în timp real și alerte.
Aici intră în scenă LegalTech-ul cu componentă AI, dezvoltat de companii IT românești sau în colaborare strânsă cu case de avocatură.
Cum poate fi folosit AI pentru compliance în ride-sharing
Cel mai valoros lucru pe care îl aduce AI în domeniul fiscal și juridic nu e „magia”, ci scalarea. Poți aplica aceeași logică juridică pe mii de situații în câteva secunde.
Iată un model concret de arhitectură pentru un produs SaaS de compliance fiscal în ride-sharing (perfect fezabil în ecosistemul IT din România):
1. Colectare și unificare date
Prima problemă: datele stau în 10 locuri diferite.
Un produs bine gândit ar trebui să unifice:
- date din platforma de ride-sharing (mașini, șoferi, curse, venituri);
- date contabile (facturi, încasări, registru de casă);
- informații din AMEF și raportările electronice;
- declarații deja depuse (de ex. D397, declarații TVA).
Se folosește un data pipeline automat: integrări API, import de fișiere, sincronizare periodică.
2. Reguli juridice și fiscale codificate
A doua componentă: traducerea dreptului într-un motor de reguli.
Exemple de reguli concrete pentru transport alternativ:
- dacă o mașină apare în D397, dar nu există AMEF asociat → risc major, alertă;
- dacă sunt încasări cash fără bon fiscal și fără factură → risc de confiscare sume;
- dacă volumul de curse raportat de platformă nu se regăsește în veniturile contabile → risc de subdeclarare;
- dacă anumite praguri de venit sunt depășite, dar nu s-a trecut la regimul corespunzător de TVA → risc de sancțiuni.
Aici AI poate ajuta în două feluri:
- NLP juridic: pentru a extrage automat din OUG-uri, ordine ANAF, norme metodologice tipuri de obligații, termene, praguri;
- asistenți juridici AI integrați în platformă, care explică în limbaj clar de ce a apărut o alertă și ce text legal o susține.
3. Scor de risc fiscal pe operator și pe flotă
Folosind date istorice, se pot antrena modele de machine learning care să atribuie un scor de risc fiscal unui operator sau unei flote:
- frecvența încasărilor cash fără documente;
- discrepanțe între kilometrii parcurși și veniturile declarate;
- comportament în timp: se corectează rapid neregulile sau persista?
Nu ai nevoie de un model „science-fiction”. Chiar și un model de clasificare relativ simplu, bine calibrat pe date reale, poate diferenția între:
- risc redus – verificări periodice, recomandări soft;
- risc mediu – recomandări ferme, simulări de impact fiscal;
- risc ridicat – atenționări clare: „probabilitatea unui control ANAF este ridicată în următoarele 6-12 luni, dacă nu se corectează X, Y, Z”.
4. Dashboard-uri pentru avocați și clienți
Pentru avocați și consultanți, un astfel de produs LegalTech ar trebui să ofere:
- tablouri de bord pe client: nivel de risc, principalele neconformități, istoricul remedierilor;
- task-uri generate automat: actualizare contracte, revizuire proceduri de cash, instruire șoferi;
- rapoarte pregătite pentru control ANAF: documentație gata structurată, trasabilitate.
Asta înseamnă mai puțin timp pierdut pe verificări mecanice și mai mult timp pentru strategie și reprezentare efectivă.
O oportunitate reală pentru industria IT și LegalTech din România
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” are un mesaj simplu: AI-ul merită pus în produse reale, nu doar în prezentări frumoase.
Ride-sharing + ANAF este un studiu de caz excelent pentru colaborarea dintre:
- case de avocatură / consultanți fiscali;
- firme de software development;
- specialiști în data engineering și machine learning.
Câte idei de produs se văd direct din acest context:
- SaaS de monitorizare fiscală pentru platforme de ride-sharing – vândut B2B către flote și operatori mari.
- Modul de analiză de risc fiscal integrat în aplicațiile existente de contabilitate sau ERP.
- Asistent AI pentru avocați fiscalisti, antrenat pe legislația specifică transportului alternativ, care generează:
- opinii preliminare;
- liste de verificare pentru audit;
- drafturi de notificări către clienți.
- Portal white-label pentru case de avocatură – unde clienții își încarcă datele și își văd scorul de risc, iar avocații primesc doar dosarele care „ard”.
România are deja avantajul unui ecosistem IT puternic în dezvoltare software, testare automatizată și DevOps. Ce lipsește adesea este puntea clară cu practica juridică de zi cu zi. Exact aici, proiecte inspirate din situații ca cea a ride-sharing-ului pot face diferența.
Cum se pregătesc concret avocații pentru valul de controale ANAF
Dacă lucrezi cu clienți din transport alternativ, sunt câteva acțiuni pe care le poți iniția chiar acum, folosind sau gândindu-te la soluții LegalTech:
1. Cartografierea riscurilor
- identifică toți clienții expuși (ride-sharing, transport, cash intens);
- evaluează dacă folosesc AMEF, dacă au proceduri scrise și instruire pentru șoferi;
- verifică rapid ultimele declarații și raportări electronice pentru anomalii evidente.
2. Mini-„audit” automatizat cu tooluri simple
Nu ai nevoie de un produs complex de mâine. Poți începe cu:
- exporturi CSV / Excel din sistemele clienților;
- scripturi simple (scrise împreună cu o firmă IT) care să caute:
- lipsă bonuri la încasări cash;
- discrepanțe mari între curse și venituri;
- mașini fără AMEF.
Chiar și un astfel de audit „semi-automat” îți arată unde e focul.
3. Plan de acțiune pe 3 niveluri
- Corecții imediate – dotare cu AMEF, proceduri minime, instruire urgentă;
- Digitalizare – adoptarea unei aplicații de gestiune a flotei și încasărilor care „vorbește” cu sistemul contabil;
- LegalTech/AI – pilot cu un tool (intern sau de la un vendor) pentru monitorizare continuă a riscului.
4. Poziționare strategică a firmei de avocatură
Casele de avocatură care îmbină expertiza juridică cu produse LegalTech au un avantaj clar:
- se diferențiază pe o piață deja aglomerată;
- pot lucra profitabil cu portofolii mari de clienți mici/medii (flote, PFA, microîntreprinderi);
- sunt percepute ca parteneri de business, nu doar „avocați de litigii”.
De ce contează acum: 2026 va fi anul controalelor inteligente
ANAF a arătat în ride-sharing cum arată „noua normalitate” a controlului fiscal: masiv bazat pe date, raportări electronice și analize de risc. Valul următor va atinge inevitabil și alte sectoare de economie digitală.
Pentru industria IT din România și pentru profesioniștii dreptului, miza e clară:
- fie rămânem la consultanță „pe hârtie” și Excel;
- fie transformăm expertiza juridică și fiscală în servicii și produse cu AI, capabile să prevină, nu doar să stingă incendii.
Dacă lucrezi cu clienți din transport alternativ sau alte domenii cu risc fiscal ridicat, întreabă-te direct:
Ce pot automatiza luna aceasta, astfel încât următorul comunicat ANAF să nu mă prindă cu clienții nepregătiți?
Răspunsul nu mai e doar în Codul fiscal. E în felul în care combini dreptul cu datele, AI-ul și LegalTech-ul pe care le ai la îndemână chiar acum.