ANAF, ride‑sharing și AI: șansă pentru avocați

ANAF, ride‑sharing și AI: ce nu‑și mai permit să ignore operatorii

3.125.000 lei amenzi, 12.358 de autoturisme cu activitatea suspendată și peste 82 de milioane de lei confiscați din încasări în numerar. Toate doar într‑un val de controale în transportul alternativ, anunțat de ANAF pe 12.12.2025.

Cifra asta ar trebui să aprindă un beculeț nu doar pentru companiile de ride‑sharing, ci și pentru avocații și consultanții fiscali care le asistă. Nu mai vorbim doar de „compliance” generic, ci de un ecosistem în care ANAF folosește masiv date, algoritmi și raportări digitale. Cine rămâne pe hârtie și Excel, pierde.

Textul de mai jos pleacă de la comunicatul ANAF despre controalele în ride‑sharing și îl așază în contextul mai larg al AI în sectorul juridic și al seriei „AI pentru Industria Auto din România: Producție Inteligentă”. Transportul alternativ e deja o zonă semi‑auto, semi‑IT: platforme digitale, flote de mașini, șoferi parteneri, cash și card, raportări automate. Exact terenul pe care LegalTech și inteligența artificială pot livra valoare palpabilă.

---

Ce a anunțat ANAF în ride‑sharing, tradus în limbaj de risc juridic

ANAF a comunicat intensificarea controalelor naționale în transportul alternativ de persoane, țintind operatorii cu risc fiscal ridicat, identificați pe baza analizelor recente. Nu mai e control „la întâmplare”, ci selecție bazată pe date.

Instrumentele folosite sunt clar enumerate:

• E‑Factura
• RO e‑TVA
• RO e‑case de marcat electronice
• Declarația D397 – prin care platformele de transport alternativ trimit periodic către ANAF date detaliate despre:
  • societățile active pe platformă;
  • autoturismele utilizate;
  • veniturile obținute;
  • kilometrii parcurși;
  • datele de identificare ale șoferilor.

Rezultatul primului val de controale:

• lipsă de conformare la 123 de societăți verificate;
• amenzi de 3.125.000 lei, în principal pentru nedotarea cu AMEF (aparate de marcat electronice fiscale);
• suspendarea activității pentru 12.358 de autoturisme implicate în transport alternativ, pentru lipsa AMEF;
• confiscarea a 82.642.327 lei încasați în numerar fără documente justificative.

Baza legală vizată de inspectori:

• OUG 28/1999 – obligația de a utiliza AMEF;
• OUG 49/2019 – reglementările specifice transportului alternativ.

Pentru avocați, mesajul e limpede:

Transportul alternativ a intrat definitiv în zona „high‑risk” pentru controale fiscale și antifraudă, iar selecția țintelor se face pe bază de date, nu de noroc.

---

De ce e momentul ideal pentru LegalTech și AI în firmele de avocatură

ANAF s‑a digitalizat, chiar dacă nu perfect. Are acces la fluxuri de date în timp real sau aproape real prin e‑Factura, e‑TVA, e‑Case și D397. În schimb, majoritatea operatorilor din ride‑sharing și o parte bună din firmele care îi asistă juridic funcționează încă pe:

• tabele disparate;
• raportări manuale;
• verificări ad‑hoc, făcute sub presiune.

Aici intră în scenă AI în sectorul juridic:

• monitorizare continuă a conformării – roboți software care citesc contracte, situații financiare, fișiere D397 și identifică automat neconcordanțe față de OUG 28/1999 și OUG 49/2019;
• predictive legal analytics – modele care iau în calcul istoric de controale, volum de numerar, diferențe între km raportați de platformă și km facturați, pentru a estima probabilitatea unui control ANAF pe fiecare entitate sau flotă;
• alertare proactivă – dashboarduri pentru avocați și departamentele juridice interne, care semnalizează în timp util: „Flota X are 20% curse cash fără bon fiscal – risc de sancțiune ridicat”.

Din perspectivă de business juridic, asta înseamnă:

• trecerea de la munca pur reactivă (contestații după proces‑verbal de contravenție) la abordare preventivă și bazată pe date;
• pachete de abonamente pentru clienții din transport alternativ, în care verificarea de conformare este continuă, nu doar anuală;
• poziționarea firmei de avocatură ca partener tehnologic pentru operatorii de ride‑sharing, nu doar furnizor de opinii juridice.

Iar pentru seria „AI pentru Industria Auto din România”, transportul alternativ e veriga de legătură dintre producția auto inteligentă, flotele conectate și fiscalitatea real‑time.

---

Cum pot fi folosite concret datele ANAF și D397 în predictive legal analytics

Cel mai mare atu al ANAF în ride‑sharing este volumul de date structurale. Cel mai mare atu al avocaților devine capacitatea de a modela aceleași date din perspectivă de risc juridic.

1. Model de risc pentru fiecare operator și pentru fiecare mașină

Un sistem de predictive legal analytics minim viabil pentru clienții din transport alternativ poate să ia în calcul:

• procentul de curse plătite cash vs. card;
• concordanța între km raportați în platformă și km fiscalizați;
• întârzierile în raportarea D397;
• istoricul de nereguli constatate în controale anterioare;
• frecvența modificărilor de flotă și a contractelor cu șoferii.

În practică, un model de scoring poate genera pentru fiecare entitate un scor de risc între 0 și 100. Avocatul nu trebuie să „ghicească” unde e problema; vede direct:

• top 10 autoturisme cu cele mai mari abateri între km cursă și km facturați;
• perioadele cu cel mai mare volum de numerar nefiscalizat;
• anomalii de tip „spike” înainte de sărbători sau în anumite zone.

2. Simularea unui control ANAF

Un alt nivel, extrem de util pentru avocați, este „digital twin” de control fiscal:

• aplicația parcurge aceleași tipuri de verificări pe care le‑ar face inspectorul antifraudă;
• semnalează exact ce ar putea genera:
  • amendă pentru lipsă AMEF;
  • suspendare pentru anumite autoturisme;
  • confiscare de sume în numerar.

Înainte ca ANAF să bată la ușă, avocatul și clientul pot rula aceste simulări:

• pe întreaga flotă;
• pe perioade anterioare cu risc ridicat (ex. lunile cu trafic foarte mare);
• înainte de modificări majore de structură (introducerea unei noi platforme, a unui nou intermediar etc.).

3. Conectarea cu fluxurile din industria auto

Seria „AI pentru Industria Auto din România: Producție Inteligentă” nu se oprește la poarta fabricii. În transportul alternativ, datele din mașină și datele fiscale se pot combina:

• telematica auto (km reali, consum, trasee);
• date fiscale (facturi, bonuri, rapoarte AMEF);
• date de platformă (curse, tarife dinamice, anulări).

Un operator care folosește AI împreună cu echipa juridică poate:

• demonstra mai ușor buna‑credință și corecta fiscalizare în caz de control;
• identifica devreme șoferii sau mașinile care devin „outliers” și cresc riscul fiscal;
• integra politicile de compliance în deciziile de optimizare a flotei (ex. mașinile cu probleme recurente ies din sistem).

---

Automatizarea contractelor, a raportărilor și a controalelor interne

Controalele ANAF au pus reflectorul pe AMEF și pe fluxul de numerar. În spate, însă, stau contracte, proceduri interne și raportări care, dacă sunt gestionate manual, vor produce inevitabil erori.

Contracte cu șoferii și cu platformele

AI poate ajuta avocații în câteva moduri foarte concrete:

• analiză automată de contracte: identifică clauzele relevante fiscal (cine emite bonul, cine colectează banii, cum se împart veniturile, cine răspunde pentru AMEF);
• standardizare de modele contractuale: șabloane optimizate pentru conformare cu OUG 49/2019, care se adaptează rapid pentru fiecare șofer sau firmă;
• monitorizare versiuni: sistemul „știe” ce versiune de contract are fiecare șofer și alertează dacă folosește un model vechi, nealiniat la ultimele modificări legislative.

Raportări fiscale și reconciliere de date

În loc ca departamentul financiar sau avocatul să concilieze manual datele din platformă cu facturile și bonurile, un motor AI poate:

• compara automat km raportați în D397 cu km din sistemul intern și cu bonurile fiscale;
• identifica curse „fantomă” (apărute în platformă, dar fără acoperire fiscală);
• genera rapoarte de conformare lunară pentru management și pentru avocatul coordonator.

Astfel, controalele interne devin:

• mai dese, dar mai puțin dureroase;
• bazate pe excepții, nu pe verificarea fiecărei linii de raport.

---

Ce pot face avocații acum: pași practici pentru a folosi AI în favoarea lor

În loc să privească noile măsuri ANAF ca pe o amenințare, firmele de avocatură pot să transforme situația într‑o ofertă concretă de servicii LegalTech.

1. Audit rapid de risc pentru clienții din ride‑sharing

Un pachet standard, cu durată limitată, care să includă:

• analiză documentară a contractelor și procedurilor interne;
• scanare de date (măcar la nivel de eșantion) pentru a identifica principalele surse de risc:
  • lipsă AMEF;
  • flux de numerar fără justificare;
  • neconcordanțe între platformă și evidența fiscală;
• raport de risc cu scoruri și recomandări clare.

AI poate reduce timpul de lucru de la săptămâni la zile, ceea ce înseamnă onorarii mai competitive și marjă mai bună pentru firmă.

2. Implementarea unui „monitor de conformare” bazat pe AI

Pentru clienții mari (flote extinse, operatori naționali), merită propus un abonament lunar în care:

• sistemul colectează și analizează automat datele relevante;
• generează rapoarte de conformare trimestriale;
• trimite alerte avocatului responsabil și clientului când apar abateri semnificative.

Rolul avocatului se mută din zona de „fire‑fighting” în zona de consultanță strategică, susținută de date.

3. Pregătirea pentru viitoarele valuri de digitalizare fiscală

Dacă ANAF folosește deja E‑Factura, RO e‑TVA, e‑Case și D397, e naiv să credem că valul se oprește aici. Următorii ani vor aduce:

• extinderea raportărilor digitale la alte tipuri de servicii;
• mai multă corelare automată între datele din industria auto (ITP, RCA, tahograf, telematică) și datele fiscale;
• controale tematice generate automat, nu doar programate manual.

Firmele de avocatură care își construiesc azi infrastructura de LegalTech vor fi mâine printre puținele care pot răspunde rapid la aceste schimbări.

---

De ce aceste măsuri ANAF contează pentru întreaga industrie auto

Transportul alternativ e doar vârful aisbergului. Din perspectiva seriei „AI pentru Industria Auto din România: Producție Inteligentă”, aceste controale arată direcția în care merge întreg ecosistemul:

• mașinile devin noduri de date (km, trasee, consum, timp de staționare);
• platformele digitale orchestrează fluxurile de transport;
• autoritățile fiscale construiesc oglinda digitală a acestor fluxuri.

Pentru producătorii auto, pentru operatorii de flote, pentru serviciile de mobilitate, un lucru devine clar:

Fără AI, nimeni nu poate ține pasul cu ritmul și complexitatea datelor cerute de reglementare.

Avocații și consultanții care înțeleg asta acum au un avantaj strategic. Pot să construiască oferte integrate pentru clienții lor: conformare fiscală, gestionare a riscurilor din transport, integrare cu datele tehnice din flote și cu cerințele de sustenabilitate.

Iar pentru operatorii de ride‑sharing și transport alternativ, unul dintre cele mai sănătoase obiective pentru 2026 ar fi: „Niciun control ANAF fără să fim pregătiți cu propriile noastre analize AI de risc.”

Cine își ia în serios acest obiectiv va avea nevoie, inevitabil, de avocați și consilieri fiscali care știu să lucreze nu doar cu texte de lege, ci și cu date, modele predictive și LegalTech.