ANAF: Analiza comportamentului fiscal și clasificarea contribuabililor
Algoritmii AI ai ANAF pot analiza istoricul declarațiilor fiscale, facturile emise, tranzacțiile bancare și alte date disponibile pentru a crea un profil de risc fiscal pentru fiecare contribuabil.
Firma Y activează în domeniul consultanței IT și a avut în ultimii 5 ani o activitate stabilă, cu venituri moderate și declarații fiscale corecte. În ultimele 6 luni însă, AI-ul ANAF observă următoarele schimbări:
a crescut brusc volumul facturilor emise (de la 100.000 lei/lună la 800.000 lei/lună);
a apărut un client nou, care reprezintă 85% din cifra de afaceri și care este o firmă nou-înființată;
din e-Factura reiese că multe facturi sunt emise în serie, către același beneficiar, în același interval de 2-3 zile;
SAF-T indică lipsa cheltuielilor aferente – nu există creșteri în costuri, salarii sau achiziții, ceea ce nu este în linie cu extinderea activității;
tranzacțiile bancare arată că plățile primite sunt retrase în numerar imediat după încasare;
conform datelor din SPV, firma a întârziat la ultimele două declarații fiscale și a depus rectificative pentru perioadele anterioare.
Ce face algoritmul AI:
analizează toate aceste date istorice și recente;
compară comportamentul firmei cu al altor firme din același sector și dimensiune;
identifică o abatere mare de la comportamentul fiscal obișnuit;
creează un scor de risc fiscal ridicat, cu justificare bazată pe indicatori clari (creștere bruscă, client unic, lipsa costurilor, comportament bancar atipic etc.).
În acest context:
sistemul semnalează cazul către compartimentul de analiză de risc;
firma este adăugată automat pe lista de priorități pentru o inspecție fiscală;
ANAF poate decide o verificare documentară, o inspecție parțială sau chiar blocarea rambursării TVA până la clarificarea situației. Așadar, în loc să acționeze aleatoriu, ANAF își direcționează eficient resursele către contribuabilii cu adevărat problematici, reducând presiunea asupra firmelor corecte și creând un sistem fiscal mai inteligent, mai echitabil și mai eficient.
ANAF: Identificarea fraudelor de TVA în timp real
Prin corelarea automată a datelor din e-Factura și e-TVA, AI poate detecta facturi fictive sau nejustificate, mecanisme de tip „carusel” de TVA și discrepanțe între TVA-ul colectat și TVA-ul declarat. În locul unui control la fața locului, sistemul poate genera automat o alertă sau poate trimite contribuabilul într-un flux digital de clarificare.
Exemplu:
Firma Z, înregistrată în scopuri de TVA în România, activează în domeniul comerțului cu echipamente electronice. Într-un interval de 2 luni, firma emite facturi cu TVA pentru vânzarea de echipamente în valoare totală de 3 milioane lei, către mai multe firme din România și alte state UE.
Ce se observă în e-Factura:
toate facturile sunt către firme nou-înființate, fără istoric fiscal;
facturile au fost emise la intervale foarte scurte, în volume mari, pentru produse similare;
mai multe facturi au fost emise în aceeași zi, către firme afiliate sau care împart adrese de corespondență.
Ce se observă în e-TVA:
firma Z declară TVA colectată, dar solicită rapid rambursări de TVA pentru achiziții de la un furnizor din UE (deci TVA nedeductibil local);
TVA-ul declarat ca datorat este mai mic decât cel colectat conform facturilor din e-Factura, sugerând discrepanțe;
TVA-ul solicitat spre rambursare este neobișnuit de mare raportat la istoricul firmei și la dimensiunea sa reală.
Ce face sistemul AI:
corelează datele din e-Factura și e-TVA pentru fiecare tranzacție și firmă implicată;
verifică traseul produselor și TVA-ului prin lanțul comercial, și observă că firmele intermediare nu au activitate fiscală relevantă, nu au declarat vânzările aferente în e-TVA, sau au fost deja semnalate anterior în alte rețele de fraudă;
identifică un tipar de fraudă de tip carusel: bunurile circulă pe hârtie, iar TVA-ul este declarat ca datorat de firme „fantomă” care dispar, în timp ce firma finală solicită rambursarea TVA.
În acest context:
se generează automat o alertă de risc fiscal ridicat în sistemul de analiză;
se blochează temporar rambursarea TVA către Firma Z până la clarificarea situației;
contribuabilul primește o solicitare oficială prin SPV pentru a justifica tranzacțiile și furnizorii. Acesta are un termen de X zile pentru a încărca documente justificative, în lipsa unui răspuns convingător, se declanșează o inspecție fiscală targetată.
Așadar, frauda este identificată înainte să producă un prejudiciu efectiv bugetului de stat.
Controlul clasic este înlocuit de un proces automatizat, rapid și eficient, fără consum excesiv de resurse umane, și fără a deranja contribuabilii corecți.
ANAF: Automatizarea selecției pentru inspecții fiscale
AI analizează milioane de tranzacții și le compară cu tiparele comportamentului fiscal normal. Când identifică abateri semnificative (ex. marje de profit anormale, volume neobișnuite de vânzări către firme fantomă etc.), contribuabilul este automat marcat ca fiind cu risc ridicat.
Această selecție bazată pe date reduce riscul de inspecții „aleatorii” și crește eficiența și obiectivitatea controalelor.
Exemplu:
Firma W activează în domeniul distribuției de produse cosmetice. Pe hârtie, totul pare în regulă: are sediu, angajați, activitate declarată. Totuși, algoritmul de inteligență artificială detectează mai multe semnale de risc:
Marjă de profit suspect de mică: firma declară vânzări de 5 milioane lei/an, dar profitul net este aproape zero. Cheltuielile raportate nu sunt justificate de activitate reală (ex. consultanță, logistică fictivă). În comparație cu alte firme similare din același sector, marja de profit este sub 1%, față de media de 10–15%.
Volum mare de vânzări către firme nou-înființate: în ultimele 6 luni, 80% din cifra de afaceri provine de la 3 firme client, înființate recent. Din datele e-Factura și Registrul Comerțului, acele firme: nu au angajați, nu depun bilanțuri, au administratori fără activitate economică anterioară.
Comportament fiscal atipic: firma W a început brusc să emită un volum mare de facturi către acești clienți, imediat după ce aceștia s-au înregistrat fiscal. Toate facturile au valori rotunde, cu termene de plată neobișnuit de lungi (90–120 zile), ceea ce nu este practică uzuală în sectorul respectiv. Din SAF-T, lipsesc informații despre stocuri sau tranzacții logistice care să susțină livrările raportate.
Cum reacționează sistemul AI:
compară aceste date cu tiparul fiscal standard pentru firmele de profil;
găsește deviere semnificativă de la comportamentul normal → activează o alertă automată de risc fiscal ridicat;
firma W este automat inclusă în lista de priorități pentru inspecție fiscală, fără a fi nevoie de sesizări sau controale fizice inițiale.
Așadar, controlul ANAF se face fără alocarea inutilă de resurse pentru contribuabili conformi. Se evită inspecții „la întâmplare”, cu focus pe contribuabilii cu deviere reală de la normalitate. Controlul devine obiectiv, bazat pe date, nu pe presupuneri.
ANAF: Detectarea evaziunii prin analiza rețelelor de firme
Big Data permite analiza conexiunilor dintre firme: cine facturează către cine, ce persoane sunt implicate în mai multe entități, cum circulă bunurile și banii.
AI poate identifica rețele de firme implicate în scheme de tip suveică, spălare de bani sau fraudă în lanț.
Exemplu:
ANAF primește prin SAF-T, e-Factura și e-Transport date privind tranzacțiile dintre mai multe firme active în comerțul cu materiale de construcții. Sistemele de analiză AI detectează o rețea de firme care rulează volume mari de tranzacții fără o justificare economică reală.
Cum funcționează frauda: firma A importă produse fără TVA, în regim de taxare inversă, de la un furnizor din UE apoi vinde aceste produse către Firma B, aplicând TVA. Firma B le vinde mai departe către Firma C, tot cu TVA iar Firma C le vinde către Firma D, care solicită rambursarea TVA.
Între timp: firma A dispare fără să plătească TVA. Firma D apare ca fiind aparent „curată”, solicitând rambursarea TVA iar firma B și C sunt intermediare, controlate de aceleași persoane, dar cu contabilitate și identitate fiscală separată.
Ce face Big Data:
corelează date din e-Factura și SAF-T și observă că: toate firmele sunt implicate în aceleași fluxuri comerciale, în lanț, facturile se emit cu marje foarte mici, de tip 1-2%, specifice suveicilor, iar plățile circulă între conturi bancare aflate la aceleași bănci, în aceeași zi;
leagă firmele între ele prin: IP-urile logate în SPV (același calculator folosit pentru 3 firme diferite), aceeași persoană este administrator într-una și asociat în alta, adrese de corespondență similare sau partajate, telefon de contact comun în declarațiile fiscale.
Ce face AI:
Recunoaște acest model din tipare anterioare de fraudă în lanț, îl clasifică ca fiind risc ridicat, tip carusel TVA / suveică.
Identifică faptul că una dintre firme este recidivistă, implicată în alte rețele desființate.
Simulează fluxul economic și descoperă că bunurile nu circulă fizic, ci doar pe hârtie – conform datelor din e-Transport și lipsa logisticii reale.
În acest context: se generează o alertă de rețea de fraudă fiscală în sistemul ANAF. Autoritatea poate iniția controale simultane la toate entitățile implicate. Se blochează rambursările TVA până la clarificarea tranzacțiilor. Informațiile pot fi transmise și către instituțiile judiciare pentru cercetări de spălare de bani.
Așadar, fără AI și Big Data, identificarea unei astfel de rețele ar fi necesitat luni de muncă, verificări manuale, inspecții multiple și, adesea, s-ar fi produs prea târziu. Cu aceste tehnologii, ANAF acționează preventiv, eficient și documentat, reducând pierderile bugetare și intervenind inteligent.
Concluzii
Așadar, prin aceste tehnologii, ANAF trece de la reacție la prevenție. Dacă în trecut ANAF constata faptele după ce se producea prejudiciul, prin AI și Big Data instituția poate să prevină fraudele înainte ca ele să producă efecte.
De asemenea, ANAF trece de la controale fizice la audit digital. Controlul clasic presupunea prezența inspectorului la sediul contribuabilului, analize de documente tipărite și mult timp consumat. Acum, inspecția se poate face digital, de la distanță, în câteva ore.
Prin precompletarea declarațiilor fiscale și automatizarea comunicării (SPV, notificări digitale), contribuabilul are acces la toate informațiile relevante în timp real și poate corecta erorile înainte de a fi sancționat.
