Averea românilor a depășit 1.900 mld. lei. Iată cum pot companiile IT din România să transforme aceste date BNR în produse și servicii AI profitabile.
Românii au ajuns în 2025 la o avere netă de peste 1.900 mld. lei, aproape dublu față de 2019. Averea financiară a urcat peste 1.300 mld. lei, cea imobiliară a trecut de 900 mld. lei, iar datoriile financiare sunt la 331 mld. lei. BNR spune clar: populația este mai rezilientă ca oricând.
Majoritatea companiilor locale se uită la aceste cifre ca la un titlu de știre. Puține le văd ca pe ce sunt de fapt: materie primă pentru produse software cu AI, modele predictive și noi linii de business. Iar aici intră în scenă industria IT din România.
În acest articol, mă folosesc de noile date BNR ca pretext pentru o discuție foarte concretă: cum pot companiile IT românești să construiască produse și servicii AI care folosesc aceste date macro pentru a crea valoare reală – pentru bănci, asigurători, fintech-uri, retaileri și, în final, pentru românii care și-au dublat averea.
1. Ce spun de fapt datele BNR și de ce contează pentru AI
Noile date BNR pot fi rezumate în câteva idei cheie, foarte utile pentru oricine gândește produse cu inteligență artificială:
- Avere netă totală populație: peste 1.900 mld. lei (aproape cât PIB-ul)
- Avere financiară: ~600 mld. lei în 2019 → peste 1.300 mld. lei în 2025
- Avere imobiliară: 500 mld. lei → peste 900 mld. lei
- Datorii financiare: 331 mld. lei
- Raport avere netă / venit disponibil: ~1,8x (iunie 2025)
BNR subliniază că această acumulare de avuție „sporește reziliența sectorului populației” – tradus pe românește, românii au mai multă „pernă de siguranță” la șocuri economice.
De ce contează asta pentru companiile IT și pentru soluțiile AI?
Pentru că acolo unde există mai mulți bani, mai multe active și mai multe decizii financiare, există automat și:
- mai mult comportament financiar de analizat;
- mai mult risc de înțeles și modelat;
- mai mult apetit pentru produse financiare, investiții și consum;
- mai multă nevoie de personalizare la scară mare, imposibilă fără AI.
Pe scurt: contextul macro creat de creșterea averii românilor face modelele de AI nu doar utile, ci necesare pentru orice jucător serios din banking, asigurări, fintech, retail sau real estate.
2. De la PDF-uri BNR la produse AI: ce pot face companiile IT
Adevărata întrebare nu este „ce zice BNR?”, ci „ce putem construi peste aceste date?”.
2.1. Stratul de date: din rapoarte în seturi de antrenare
Primul pas pentru o companie IT care vrea să ofere produse SaaS cu AI este să trateze datele BNR ca pe un data layer oficial:
- serii istorice de avuție financiară și imobiliară;
- distribuția datoriei pe tipuri de credite și regiuni;
- indicatori de venit, șomaj, PIB, curs, rate de dobândă;
- date despre neperformanță (NPL) pe județe și segmente.
Aceste date pot fi:
- curățate;
- agregate cu alte surse (INS, ANAF, bănci, fintech-uri);
- transformate în feature-uri pentru modele de machine learning.
Companiile IT care au deja experiență în data engineering, data lakes, data warehouse, pipeline-uri ETL pot construi ușor un „motor de date economice pentru România” pe care să-l folosească apoi în mai multe produse AI.
2.2. Strat de inteligență: modele de predicție și scoring
Odată ce datele sunt structurate, se poate trece la modelele propriu-zise:
- modele de predicție a cererii de credite pe segmente (tineri, familii, seniori);
- scoring de risc ajustat macro (cum se schimbă riscul odată cu ciclul economic);
- modele de propensiune la cumpărare pentru produse financiare noi;
- simulatoare de scenarii (ce se întâmplă cu portofoliul de clienți dacă cresc dobânzile sau scad prețurile imobiliare cu 10%).
Aici intră în joc know-how-ul din machine learning, MLOps, DevOps cu AI, zone în care multe companii IT românești excelează deja, dar lucrează preponderent pentru piețe externe. Realitatea e că există spațiu uriaș pentru produse locale, adaptate specificului românesc.
2.3. Strat de produs: SaaS românesc peste date românești
Pe baza acestor modele, se pot construi produse concrete, vândute ca SaaS pentru bănci, asigurători, IFN-uri, fintech-uri sau mari retaileri:
- dashboard-uri de analiză a comportamentului financiar al clienților, care combină date interne (tranzacții, credite, interacțiuni) cu date macro BNR;
- module de recomandări dinamice pentru produse financiare (gen „motorul de recomandări Amazon”, dar pentru conturi, credite, asigurări);
- soluții de early warning pentru creșterea riscului de neplată într-o anumită regiune sau pe un anumit segment.
Acesta este nucleul seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”: nu mai vorbim doar de outsourcing, ci de produse proprii, recurente, cu IP românesc, construite peste infrastructura de date publice și private.
3. Cum pot băncile și fintech-urile să monetizeze creșterea averii cu AI
Dacă averea financiară a românilor a trecut de 1.300 mld. lei, înseamnă că există un munte de lichiditate care trebuie gestionată, investită și protejată.
Pentru băncile și fintech-urile care colaborează cu furnizori IT locali, AI poate deveni instrumentul prin care această avuție este transformată în produse relevante și profitabile.
3.1. Segmentare inteligentă a clienților, nu doar pe „venit”
Majoritatea băncilor segmentează încă brut:
- venit lunar;
- vârstă;
- tip credit.
Cu un strat AI bine antrenat pe date macro și micro, segmentarea poate deveni mult mai fină:
- profil de investitor vs. profil orientat spre consum;
- clienți sensibili la rata dobânzii vs. sensibili la flexibilitatea produsului;
- clienți cu buffer de lichiditate serios vs. „salary to salary”.
Asta permite:
- campanii de marketing hiper-relevante;
- oferte dinamice (limită de credit, asigurări, produse de investiții);
- scăderea costului de achiziție pe client (CAC) și creșterea LTV.
3.2. Produse inteligente pentru economisire și investiții
Creșterea averii financiare nu înseamnă doar depozite bancare. Românii sunt tot mai prezenți în:
- titluri de stat;
- fonduri mutuale;
- pensii private;
- acțiuni listate și nelistate;
- aur, ETF-uri, crypto (segment mai mic, dar relevant pentru UX digital).
Aici, AI poate susține:
- robo-advisors locali, aliniați la profilul de risc românesc și la fiscalitatea locală;
- aplicații care explică pe înțelesul tuturor riscul, randamentul și orizontul de timp;
- simulatoare „ce se întâmplă cu portofoliul meu în criză / recesiune / boom?”.
Companiile IT cu experiență în fintech, UX și dezvoltare de aplicații mobile au ocazia să creeze produse white-label pe care băncile și IFN-urile doar le branduiesc și le livrează clienților finali.
3.3. Creditare mai inteligentă pe fondul creșterii avuției imobiliare
Averea imobiliară a crescut de la 500 mld. lei la peste 900 mld. lei. Pentru bănci asta înseamnă:
- mai multe garanții potențiale;
- mai multe refinanțări;
- mai multe oportunități de cross-sell (asigurări, credite de consum atașate locuinței, finanțare pentru renovare verde etc.).
AI poate aduce un plus clar:
- modele de valuare automată a proprietăților pe baza tranzacțiilor și a datelor publice;
- scoring de risc care combină valoarea locuinței cu profilul financiar al clientului;
- ajustarea automată a ofertei de credit în timp real, în funcție de condițiile de piață.
Companiile IT pot construi astfel de motoare de evaluare și scoring ca micro-servicii, integrate prin API în sistemele băncilor.
4. Datoriile românilor: risc, dar și o sursă de insight pentru AI
Datoriile financiare ale populației sunt la 331 mld. lei. Nu e un semn de alarmă în sine, dar pentru orice actor responsabil este clar că gestiunea riscului rămâne critică.
Aici AI poate contribui direct la stabilitate – și, implicit, la profit.
4.1. Modele de early-warning pentru restanțe
Folosind combinația dintre:
- date tranzacționale;
- istoricul de plată;
- date macro (inflație, șomaj, avuție netă regională),
se pot antrena modele care să răspundă la întrebări simple, dar vitale:
- „Care sunt clienții cu cea mai mare probabilitate să intre în restanță în următoarele 3 luni?”
- „Pe ce județe se vede o deteriorare accelerată a calității portofoliului?”
Companiile IT specializate în machine learning pe date tabulare pot furniza astfel de modele ca servicii:
- scoringuri recalculabile zilnic;
- alerte automate pentru echipele de risc și colectare;
- dashboards în timp real pentru management.
4.2. Recomandări responsabile pentru clienți
Dincolo de protejarea băncilor, există și componenta de wellbeing financiar al clienților. AI poate spune, foarte simplu:
- „Ești deja la un grad de îndatorare ridicat pentru profilul tău de venit și regiune.”
- „Dacă îți mai iei un credit de consum de 30.000 lei, probabilitatea să intri în dificultate în următorii 2 ani crește cu 40%.”
Aceste mesaje pot fi afișate în aplicațiile mobile de banking sau fintech, ca parte dintr-un modul de educație financiară asistată de AI.
Aici companiile IT pot combina:
- modele predictive;
- explicații în limbaj natural (NLP în română);
- UX simplu și clar.
Rezultatul? Clienți mai sănătoși financiar, portofolii mai stabile și o relație bancă–client mai matură.
5. De ce acum este momentul ideal pentru produsele AI „made in Romania”
Creșterea averii românilor, apetitul pentru digital și presiunea pe eficiență creează un context rar de favorabil pentru industria IT locală.
Câteva motive concrete:
- Băncile și asigurătorii sunt foarte profitabili în România, au bugete pentru proiecte AI, dar nu au întotdeauna capacitatea internă să le execute rapid.
- Reglementatorii (BNR, ASF) încep să se uite serios la AI, dar și la calitatea datelor. Furnizorii care pornesc de la date oficiale și modele transparente pornesc cu avantaj.
- Clienții finali sunt deja obișnuiți cu AI-ul „Big Tech” (recomandări, scoringuri invizibile) și au așteptări similare și de la băncile locale.
Pentru companiile IT din România care vor să treacă de la outsourcing la produse proprii cu inteligență artificială, acesta este un moment de tip „acum sau niciodată”.
Ce pași poți face dacă ești în IT și vrei să intri în zona asta
- Definește un domeniu clar: banking retail, IFN, asigurări, fintech B2C, real estate.
- Construiește un data layer solid pe date publice (BNR, INS etc.) + date sintetice.
- Antrenează unul–două modele foarte bune pe o problemă concretă:
- predicție de cerere pentru credite;
- valorea imobilelor;
- propensiune la investiții.
- Împachetează-le ca produs SaaS: API + dashboard + documentație.
- Testează cu un pilot local – o bancă mică, un IFN, o platformă fintech. Refinezi, apoi scalezi.
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” exact aici vrea să ajute: să arate că nu e nevoie să reinventăm roata, ci să conectăm inteligent datele economice românești cu know-how-ul tehnic pe care îl avem deja.
Creșterea averii românilor nu e doar o veste bună în buletinele de știri. Este un semnal de piață: românii au mai multe active de protejat, mai mulți bani de investit, mai multe decizii financiare de luat.
Companiile care vor reuși în următorii 5 ani vor fi cele care folosesc AI antrenat pe realitatea economică locală, nu doar pe modele generice importate.
Dacă ești într-o companie IT din România, întrebarea nu mai este „ar trebui să intrăm pe AI?”, ci „pe ce date și pe ce probleme de business începem?”. Datele BNR sunt un punct de plecare excelent.