România pierde miliarde din TVA şi impozit pe profit. Află cum poate AI să îmbunătăţească colectarea şi să protejeze companiile corecte în noul context fiscal.
România pierde miliarde la taxe. AI nu mai e un „nice to have”
România a ratat încasarea a circa 30% din TVA şi 35% din impozitul pe profit. Vorbim de peste 9 miliarde de euro doar din TVA, conform ultimelor rapoarte ale Comisiei Europene. În paralel, deficitul bugetar a trecut de 152 de miliarde de lei în 2024.
Aceste cifre nu sunt doar o problemă a statului. Ele se întorc în mediul de business sub formă de creşteri de taxe, impredictibilitate şi presiune pe companiile corecte. De aici pleacă discuţia reală despre digitalizare şi implementarea Inteligenţei Artificiale (AI) în fiscalitate şi business, nu din prezentări frumoase la conferinţe.
Ruxandra Târlescu, partener coordonator servicii fiscale la PwC România, spune clar:
„Accelerarea utilizării tehnologiilor digitale şi a Inteligenţei Artificiale sunt direcţii importante pentru a obţine rezultate cu impact în colectare.”
În acest articol, parte din seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, vedem de ce România este „campioană” la neîncasarea taxelor şi cum AI poate schimba jocul – nu doar pentru ANAF, ci şi pentru companii care vor să fie eficiente, conforme şi profitabile.
1. România, lider la neîncasarea taxelor: ce înseamnă asta pentru companii
România este pe primul loc în UE atât la decalajul de TVA, cât şi la neîncasarea impozitului pe profit.
- TVA neîncasată: ~30% din potenţial, faţă de 9,5% media UE
- Impozit pe profit neîncasat: ~35%, faţă de 10,9% media celor 23 de state analizate
Celelalte „fruntaşe” la pierderi sunt Slovacia, Polonia şi Italia, însă ţări precum Austria au un decalaj de TVA de doar 1%.
De ce ar conta pentru tine, ca business?
Colectare slabă = gaură la buget = deficit mare. Iar deficit mare înseamnă, în practică:
- presiune pe creşterea taxelor;
- măsuri fiscale introduse rapid, uneori peste noapte;
- controale mai dese, adesea mai agresive;
- tăieri de investiţii publice (infrastructură, educaţie, sănătate) care afectează indirect mediul de afaceri.
Ruxandra Târlescu rezumă situaţia foarte direct: problema nu este doar de nivel de taxe, ci şi de inechitate fiscală. Companiile care plătesc corect duc în spate costul celor care nu o fac, într-un sistem administrat cu tehnologie învechită.
Iar aici intră în scenă AI în fiscalitate şi în business.
2. De ce nu mai funcţionează modelul „mai creştem taxele”
Guvernele româneşti au folosit ani la rând aceeaşi pârghie: când nu ajung banii, se măresc taxele sau se inventează altele noi. E o soluţie comodă politic pe termen scurt, dar nocivă pe termen lung.
Consecinţele le simţi direct în business:
- costuri fiscale mai mari, care mănâncă marja de profit;
- descurajarea investiţiilor pe termen lung;
- impredictibilitate: planifici pe 3 ani, se schimbă legislaţia în 3 luni.
Realitatea este că problemele bugetare nu se repară doar prin creşterea taxelor, exact cum spune şi Târlescu.
Există două alte pârghii, mult mai sănătoase:
- Colectare mai bună, cu ajutorul digitalizării şi AI
- Cheltuire mai eficientă a banilor publici, tot cu ajutorul datelor şi al automatizării
România abia a început timid cu e-factura, SAF-T şi alte proiecte. Dar acestea sunt doar infrastructura de bază. Valoarea reală apare când pui AI peste aceste date.
3. Cum poate AI să ajute statul să strângă miliarde fără să lovească firmele corecte
AI şi analitica avansată sunt deja folosite de administraţii fiscale din Europa pentru a creşte colectarea fără a creşte taxele. Nu reinventăm roata, doar o aplicăm şi în România.
3.1. Analiză de risc fiscal mult mai inteligentă
În loc de controale trimise „la întâmplare”, AI poate:
- să analizeze automat modele de comportament pe facturi, declaraţii şi plăţi;
- să identifice anomalții (de ex. marje nerealist de mici, creşteri bruşte, reţele de furnizori cu istoric suspect);
- să genereze scoruri de risc pentru fiecare firmă sau grup de firme.
Rezultatul:
- ANAF merge în control acolo unde probabilitatea de evaziune e mare;
- firmele conforme sunt deranjate mai rar şi pot primi chiar statut de „low risk”, cu proceduri simplificate.
3.2. Detectarea fraudelor de TVA în timp aproape real
Frauda de TVA, mai ales prin scheme de tip „carusel”, se bazează pe viteza cu care se rulează facturile şi se închid firmele „fantomă”. AI e foarte bun la:
- detectarea tiparelor de tranzacţii în lanţ între firme;
- corelarea cu date publice (beneficiari reali, istoric de insolvenţe, legături între administratori);
- generarea de alerte automate atunci când apar structuri similare cu schemele deja identificate.
Cu e-factura generalizată şi date centralizate, nu mai vorbim de analize manuale pe Excel, ci de sisteme AI care „curăţă” piaţa cu mult mai puţin efort.
3.3. Automatizarea verificărilor de conformare
AI poate face muncă de „junior inspector fiscal” la o scară imposibilă pentru oameni:
- verificarea automată a corelaţiilor între balanţă, declaraţii şi plăţi;
- identificarea de declaraţii omise sau depuse greşit;
- generarea de notificări automate, clare, către contribuabili.
Efect direct: mai multă colectare din conformare voluntară, mai puţine penalităţi generate doar din greşeli tehnice.
4. Ce înseamnă această schimbare pentru companii: riscuri şi oportunităţi
Când administraţia fiscală devine mai inteligentă, se schimbă regulile jocului şi pentru companii.
4.1. Trecerea de la „optimizare fiscală” la transparenţă şi date curate
Într-un sistem analog, cu baze de date disparate, multe companii au mizat pe zona gri, pe „interpretări”, pe lipsa de capacitate de control a statului.
Într-un sistem digital + AI:
- orice neconcordanţă iese mult mai uşor în evidenţă;
- istoricul tranzacţiilor se analizează pe ani şi pe grupuri de firme, nu pe o singură declaraţie;
- „micile scăpări” devin vizibile.
Companiile care nu îşi pun la punct datele contabile şi fiscale vor avea probleme, chiar dacă intenţia lor nu este să fraudeze. Calitatea datelor devine risc fiscal direct.
4.2. De ce AI în business devine o protecţie, nu un moft
Acelaşi tip de tehnologie folosit de ANAF poate fi folosit şi intern de companii:
- pentru monitorizarea conformării fiscale în timp real;
- pentru simularea impactului modificărilor de legislaţie;
- pentru automatizarea verificărilor interne înaintea declaraţiilor (TVA, impozit pe profit, impozit pe salarii).
Câteva exemple practice de AI în zona fiscală pentru companii:
- chatboţi interni care răspund rapid angajaţilor la întrebări de tip „cum facturez X?”, „care este cota de TVA la Y?”;
- sisteme de reconciliere automată între e-factura, ERP şi contabilitate, cu alerte pe discrepanţe;
- modele de AI care estimează probabilitatea de control şi zonele sensibile în companie.
În contextul în care România este permanent presată de UE pe deficit, este naiv să credem că presiunea fiscală va scădea. Singura apărare sănătoasă pentru un business este să devină el însuşi digital şi „data-driven”.
5. De unde începi ca firmă: paşi concreţi pentru a folosi AI în fiscalitate şi conformare
Nu ai nevoie de un „mega-proiect” naţional ca să începi. Poţi implementa AI gradual, în zone cu impact clar şi rapid.
5.1. Pune ordine în date (altfel AI nu are ce să facă)
Orice proiect serios de AI pentru fiscalitate şi financiar începe cu:
- un ERP sau sistem contabil unitar şi actualizat;
- codificări coerente (conturi, centre de cost, produse, clienţi);
- reguli clare de lucru pentru facturare, deconturi, cheltuieli.
Fără asta, AI doar va amplifica haosul. Primul „proiect de AI” este, de fapt, igiena datelor.
5.2. Automatizează verificările repetitive
Zone foarte bune pentru început:
- verificarea facturilor (TVA, date firmă, încadrări fiscale);
- reconcilierea între facturi, contracte şi plăţi;
- verificarea procedurilor de deconturi de cheltuieli.
Aici poţi folosi atât automatizări clasice (RPA), cât şi modele de AI pentru recunoaştere de documente, clasificare şi extragere de date.
5.3. Construieşte un „cockpit” fiscal pentru management
Un dashboard bine gândit, alimentat cu AI şi analitică, îţi poate răspunde la întrebări pe care, de obicei, nimeni nu are timp să le pună:
- care sunt top 20 de furnizori ce ne cresc riscul fiscal?
- unde avem cele mai multe erori de TVA?
- care este costul non-conformării în ultimii 3 ani (amenzi, penalităţi, dobânzi)?
Un astfel de cockpit îţi permite să treci de la reacţie la management proactiv al riscului fiscal.
5.4. Începe mic, dar cu un plan pe 2–3 ani
Ce am văzut că funcţionează în companiile din România care chiar au făcut paşi reali în AI:
- Pilot clar definit (ex: automatizarea verificării facturilor furnizori)
- Măsurarea rezultatelor (timp economisit, erori reduse, riscuri eliminate)
- Extindere către alte procese (salarii, deconturi, raportare management)
- Integrare cu strategiile mari de business şi cu planurile de investiţii IT
Nu contează dacă eşti IMM sau corporaţie: abordarea pragmatică şi incrementală este aceeaşi. Diferenţa este de scală, nu de logică.
6. De ce 2026 va fi anul în care „se rupe filmul” pentru AI în fiscalitate
Pe 12.12.2025, când a fost publicat articolul citat, România era deja într-o situaţie fiscal-bugetară „critică”, după cum spune PwC. În 2026 presiunea va fi şi mai vizibilă:
- UE cere ajustarea deficitului;
- agenţiile de rating, precum Fitch, avertizează asupra riscurilor măsurilor prost calibrate;
- mediul de business deja resimte taxele noi şi modificările dese.
Asta înseamnă un lucru foarte concret: fiscalitatea va rămâne sub presiune, iar digitalizarea + AI nu mai sunt opţionale. Nici pentru stat, nici pentru companii.
Pentru tine, ca antreprenor, CFO sau director de operaţiuni, întrebarea nu mai este „dacă” vei implementa AI în business, ci „când” şi „în ce ordine”.
Dacă începi acum, poţi să:
- reduci costurile operaţionale şi riscurile fiscale;
- câştigi timp din munca repetitivă şi îl muţi către analiză şi decizie;
- intri într-o relaţie mai sănătoasă cu o administraţie fiscală care va deveni, vrei nu vrei, mai inteligentă şi mai exigentă.
Dacă amâni, vei ajunge să implementezi aceleaşi soluţii la presiune, sub risc de amenzi şi cu costuri mai mari.
Ce urmează în seria „Implementarea AI în Business”
Acest articol a arătat de ce AI este esenţial într-o Românie aflată pe primul loc în UE la neîncasarea taxelor şi cum se traduce acest lucru pentru mediul de afaceri.
În articolele următoare din ghidul „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România” vom intra mult mai practic în:
- ce soluţii concrete de AI poţi folosi în zona financiar-contabilă şi fiscală;
- estimări de costuri şi timpi de implementare pentru firme româneşti;
- studii de caz locale – ce au făcut companii din România şi ce rezultate au obţinut.
Dacă îţi doreşti ca în 2026 să nu mai reacţionezi permanent la schimbări fiscale, ci să ai un sistem care vezi riscul înainte să explodeze, atunci acum e momentul să pui AI pe agenda ta de management, nu peste doi ani, când va fi deja târziu.