ANAF lovește dur sectorul ride-sharing. Vezi ce riscuri fiscale apar și cum pot AI și LegalTech ajuta avocații și IT-ul românesc să transforme criza în oportunitate.
ANAF, ride-sharing și AI: noul teren de joc pentru avocați
În doar câteva luni, controalele ANAF în ride-sharing au blocat activitatea pentru peste 12.000 de mașini și au dus la confiscări de peste 82 de milioane lei. Nu e doar o știre fiscală, e un semnal clar: transportul alternativ intră într-o fază de enforcement dur, iar zona gri dispare rapid.
Pentru avocați, consultanți fiscali și juriștii din companii IT, asta înseamnă două lucruri: riscuri noi pentru clienți și o nevoie acută de instrumente LegalTech și AI care să țină pasul cu legislația, cu raportările digitale și cu modul în care ANAF își face analizele de risc.
Textul de față pornește de la comunicatul ANAF privind controalele în ride-sharing și îl transformă într-un ghid practic pentru profesioniștii dreptului: ce s-a schimbat în 2025, unde se află riscurile majore și cum poate AI – inclusiv soluțiile dezvoltate de companiile IT din România – să facă diferența între un client expus și un client pregătit.
1. Ce anunță ANAF: radiografia unui sector sub lupă
ANAF a anunțat pe 12.12.2025 intensificarea controalelor la nivel național în domeniul transportului alternativ de persoane (ride-sharing), țintind operatorii economici cu risc fiscal ridicat.
Elementele esențiale din acțiunea Fiscului:
- controalele vizează în special operatorii identificați cu risc fiscal major, pe baza analizelor digitale;
- se folosesc date din E-factura, RO e-TVA, RO e-case de marcat electronice;
- apare un instrument-cheie nou: declarația D397, prin care platformele de transport alternativ transmit periodic informații detaliate către ANAF.
Rezultatul primului val de verificări:
- 123 de societăți cu lipsă de conformare;
- amenzi de 3.125.000 lei, în special pentru nedotarea cu aparate de marcat electronice fiscale (AMEF);
- suspendarea activității pentru 12.358 autoturisme utilizate în transport alternativ, pentru lipsa AMEF;
- confiscarea a 82.642.327 lei încasați în numerar fără documente justificative.
Mesajul este foarte clar: ANAF își aliniază acțiunile la infrastructura digitală de raportare și tratează ride-sharing-ul ca pe un sector în care analiza de date și monitorizarea în timp real devin norma.
2. Cadru legal și noul ecosistem de date: unde apar riscurile
Realitatea este că, odată cu digitalizarea fiscalității, nu mai există activitate „invizibilă” pentru stat, mai ales în sectoare bazate pe platforme digitale.
2.1. Normele aplicabile ride-sharing-ului
Pentru operatorii de transport alternativ și pentru avocații care îi asistă, se intersectează cel puțin trei paliere normative:
- OUG 49/2019 – reglementează transportul alternativ de persoane; prevede condițiile de autorizare și obligațiile platformei și ale operatorilor;
- OUG 28/1999 – obligă operatorii să se doteze cu aparate de marcat electronice fiscale (AMEF) și să le utilizeze corect;
- legislația fiscală generală – TVA, impozit pe profit sau pe venit, contribuții sociale, raportări periodice.
ANAF nu mai verifică doar „pe teren” dacă există case de marcat. Verifică și coerența între datele raportate digital: ce declară platformele în D397, ce se vede în E-factura, ce apare în RO e-TVA și ce lipsește complet.
2.2. D397 – piesa nouă de pe tabla de șah
Declarația D397 este, practic, un stream de date către ANAF. Platformele de transport alternativ transmit periodic, pentru societățile active pe platformă:
- date de identificare ale societăților și șoferilor;
- autoturismele utilizate;
- veniturile obținute;
- kilometrii parcurși;
- alte elemente relevante pentru analiza fiscală.
Pentru avocați, D397 înseamnă două lucruri concrete:
- informația există deja la ANAF – nu mai are sens strategia „nu se vede”, ci doar strategia „ce se vede e corect și coerent”.
- discrepanțele sunt ușor de detectat – între veniturile raportate de platformă și veniturile declarate de operator sau șofer.
Aici devine critic rolul instrumentelor AI și LegalTech: analiza manuală a acestor volume de date e, sincer, imposibilă pentru un cabinet care lucrează cu zeci de clienți.
3. Cum schimbă AI munca avocaților în ride-sharing
În practica de zi cu zi, avocații reacționează adesea la controale. Realitatea e că, în 2025, cine nu are un model de monitorizare proactivă a riscurilor fiscale va lucra doar pe crize.
3.1. Identificarea automată a riscurilor fiscale
AI poate fi folosită pentru a construi profiluri de risc fiscal pentru fiecare client din zona ride-sharing:
- compararea automată a veniturilor din aplicație cu veniturile declarate;
- detectarea curselor în numerar și verificarea existenței bonurilor fiscale;
- segmentarea flotei pe grad de risc (mașini fără AMEF, șoferi cu abateri repetate, operatori fără documentație completă).
Un exemplu simplu: un instrument SaaS românesc, conectat prin API la datele platformei și la contabilitatea clientului, poate rula lunar un „raport de conformare fiscală”. Avocatul nu mai începe discuția cu „Ce probleme aveți?”, ci cu „Uite exact unde sunt riscurile și ce trebuie schimbat urgent”.
3.2. Analiză juridică automată a contractelor și a termenilor platformei
Contractele dintre platforme, operatori și șoferi sunt pline de clauze cu impact fiscal și de răspundere civilă. AI poate ajuta în câteva moduri foarte concrete:
- extrage automat clauzele sensibile (fiscalitate, sancțiuni, suspendarea contului, răspundere pentru neconformare);
- compară versiunile vechi și noi ale termenilor și condițiilor pentru a evidenția modificările critice;
- marchează inconsecvențele dintre contract și cerințele legale (de exemplu, obligația de a utiliza AMEF, repartizarea responsabilității pentru raportare către ANAF).
Pentru un cabinet de avocatură cu mulți clienți în ride-sharing, asta înseamnă ore bune economisite la fiecare actualizare de termeni a platformei și mult mai puține omisiuni.
3.3. Predictive analytics: cum arată „harta” posibilelor controale
Folosind date istorice (controale, amenzi, tipare de neconformare) și indicatori curenți (volum de curse, cash vs card, discrepanțe între raportări), se pot construi modele predictive care răspund la întrebarea pe care clienții o pun mereu:
„Suntem în vizorul ANAF?”
Un dashboard LegalTech construit de o firmă IT românească poate oferi:
- scor de risc pentru fiecare client sau flotă;
- simulări de impact: „Dacă nu corectați X în 3 luni, care ar fi amenda probabilă?”;
- alerte automate când un indicator de risc sare de un prag stabilit.
Asta schimbă radical discuția avocat–client: din reactivă (după procesul-verbal) în proactivă și bazată pe date.
4. 3 moduri concrete în care LegalTech ajută cabinetele de avocatură
Cabinetele care lucrează cu platforme de transport, operatori sau șoferi pot integra soluții AI și LegalTech în mod foarte practic, fără să devină firme de software.
4.1. „Asistentul fiscal digital” pentru clienți de ride-sharing
Un flux de lucru simplu, dar extrem de util:
- clientul încarcă extrasele din platformă și documentele contabile;
- un modul AI standardizează datele și le compară cu obligațiile legale (OUG 28/1999, OUG 49/2019, Cod fiscal);
- sistemul generează:
- lista de neconformități probabile;
- recomandări „prima linie” (de ex.: dotare AMEF, modificare contract de colaborare, ajustare proceduri de emitere bon fiscal).
Avocatul intervine apoi acolo unde e nevoie de judecată juridică fină, nu pentru a face muncă de triere în Excel.
4.2. Audit digital pre-ANAF
În contextul în care DGAF anunță explicit că va intensifica acțiunile de verificare și monitorizare, are foarte mult sens un serviciu de tip:
- „audit digital de conformare ride-sharing”, derulat 1–2 ori pe an;
- cu simularea pașilor unui control ANAF, dar rulat intern, de avocat și consultant fiscal, folosind:
- check-list-uri generate de AI pe baza ultimelor modificări legislative;
- analize automate ale fluxului de cash vs card;
- verificarea existenței și corectitudinii raportărilor prin AMEF.
Rezultatul este un raport clar, pe care avocatul îl prezintă managementului clientului: unde sunt vulnerabilitățile, ce trebuie remediat și în ce termen.
4.3. Monitorizare legislativă și jurisprudențială automată
Legislația din fiscalitate și transporturi se schimbă des, iar deciziile ANAF și practica instanțelor completează peisajul. Un robot de monitorizare juridică bazat pe AI poate:
- urmări continuu modificări în zona OUG 49/2019, OUG 28/1999, Codul fiscal;
- identifica hotărâri judecătorești relevante pe cazuri de ride-sharing, AMEF, confiscări sume, suspendări activitate;
- trimite alerte personalizate pe teme de interes.
Asta reduce dramatic timpul pierdut pe „scroll prin Monitorul Oficial” și lasă loc pentru analiză strategică și consultanță.
5. Șansa pentru IT-ul românesc: produse SaaS pentru LegalTech fiscal
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată deja un trend clar: companiile IT locale nu mai fac doar outsourcing, ci construiesc propriile produse SaaS bazate pe AI.
Sectorul ride-sharing și controalele ANAF din 2025 sunt un teren excelent pentru:
- platforme SaaS de conformare fiscală pentru transport alternativ, vândute B2B către flote, dispecerate, platforme;
- module de risk scoring fiscal integrate în ERP-urile sau aplicațiile de flotă existente;
- soluții de contract analytics specializate pentru transport și logistică.
Avocații au aici un rol esențial: dacă se conectează cu echipele IT, pot transforma know-how-ul juridic în logica de business a produsului, iar AI-ul face restul – automatizare, clasificare, analiză de date.
Realitatea? Parteneriatele dintre cabinete și companii IT românești pot produce în 6–12 luni soluții care, acum câțiva ani, păreau rezervate doar marilor jucători globali.
Concluzie: controale mai dure, clienți mai expuși, avocați mai digitali
Controalele ANAF din 2025 în ride-sharing nu sunt un episod izolat, ci un model de enforcement digital care se va replica în tot mai multe industrii. Datele vor curge din platforme în D397, din facturi în E-factura, din vânzări în RO e-TVA, iar analiza de risc va fi făcută algoritmic.
Pentru avocați și consultanți fiscali, miza este clară:
- să își ajute clienții din transport alternativ să treacă de la reacție la prevenție bazată pe date;
- să folosească AI și LegalTech pentru a identifica riscurile fiscale din contracte, proceduri interne și raportări;
- să colaboreze cu industria IT românească pentru a construi produse SaaS care fac conformarea fiscală mai previzibilă și mai puțin dureroasă.
Dacă reprezinți clienți în zona ride-sharing sau dezvolți produse IT pentru sectorul juridic și fiscal, acum e momentul să îți pui pe masă întrebarea directă: ce parte din munca noastră poate fi preluată de AI, astfel încât noi să ne concentrăm pe strategie și apărare? Răspunsul la această întrebare va separa, în următorii ani, simplii furnizori de servicii de adevărații parteneri de business.