Agenția Națională de Administrare Fiscală (ANAF) dezvoltă în 2026 un sistem avansat de tip Big Data cu scopul de a identifica în mod proactiv contribuabilii care ar putea întâmpina probleme la plata obligațiilor fiscale. Prin această inițiativă, autoritățile urmăresc să eficientizeze colectarea creanțelor bugetare, să reducă riscul acumulării de datorii și să sprijine conformarea voluntară a firmelor și persoanelor fizice autorizate.
Noul sistem se bazează pe utilizarea unor tehnologii moderne de analiză a datelor, algoritmi predictivi și integrarea mai multor surse de informații, astfel încât ANAF să poată anticipa situațiile de risc fiscal înainte ca acestea să se concretizeze în neplăți efective.
📊 Cum va funcționa sistemul Big Data?
Sistemul va procesa volume mari de date din diverse surse relevante pentru comportamentul fiscal, inclusiv:
- evidența plăților și declarațiilor fiscale
- istoricul de plată al contribuabililor
- tranzacții economice raportate
- date legate de situația financiară a firmelor
- alte indicatori relevanți din registrele publice
Folosind tehnici analitice avansate, inclusiv modele de învățare automată, platforma Big Data va genera semnale de alertă timpurii pentru contribuabili cu risc crescut de întârziere sau neplată. Aceste semnale pot fi folosite de inspectorii fiscali pentru prioritizarea controalelor sau pentru inițierea unor acțiuni preventive.
🤖 De ce este important acest sistem
Implementarea unui astfel de sistem vine în contextul unei economii din ce în ce mai digitalizate și cu schimbări rapide în comportamentul fiscal al contribuabililor. Big Data permite autorităților să treacă de la o abordare reactivă la una proactivă și predictivă, cu beneficii potențiale importante:
✔ Detectare timpurie a problemelor de cash-flow la companii
✔ Reducerea creanțelor fiscale neperformante
✔ Prioritizarea eficientă a resurselor de control fiscal
✔ Sprijin pentru conformarea voluntară a contribuabililor
✔ Transparență și anticipate a dificultăților financiare
Prin analiza integrată a datelor, ANAF își propune să identifice tipare sau semnale subtile care anterior ar fi trecut neobservate în sistemele tradiționale de monitorizare.
👥 Implicații pentru mediul de afaceri
Pentru firmele din România, acest sistem înseamnă că activitatea lor fiscală va fi analizată în mod mai detaliat și continuu, inclusiv prin corelarea unor indicii care, izolat, nu ar sugera neapărat un risc major de neconformare. Astfel:
- firmele trebuie să acorde o atenție sporită respectării obligațiilor fiscale la zi
- este recomandată menținerea unei gestiuni transparente și actualizate a datelor financiare
- consultanța fiscală devine esențială pentru anticiparea eventualelor semnale de risc
De asemenea, firmele pot beneficia indirect de această abordare, deoarece un sistem predictiv eficient încurajează includerea în grupurile cu risc scăzut, ceea ce poate reduce frecvența controalelor excesive.
⚖️ Aspecte operaționale și de confidențialitate
Un astfel de sistem Big Data ridică, de asemenea, provocări legate de protecția datelor și confidențialitatea contribuabililor. Autoritățile trebuie să asigure:
- respectarea normelor privind protecția datelor personale
- transparență în ceea ce privește modurile de colectare și prelucrare a informațiilor
- proceduri clare pentru accesul la datele contribuabililor și securitatea acestora
Este de așteptat ca ANAF să vină cu reglementări și metodologii clare care să asigure echilibrul între eficiența analitică și respectarea drepturilor covârșitoare.
📌 Dezvoltarea unui sistem Big Data pentru identificarea timpurie a riscurilor de neplată a obligațiilor fiscale marchează un pas semnificativ în modernizarea administrației fiscale din România. Prin trecerea la analize predictive și corelarea inteligentă a datelor, autoritățile urmăresc atât îmbunătățirea colectării, cât și sprijinirea contribuabililor în menținerea conformității fiscale.
Link util:
