Ionuț Simion
Prețurile de transfer reprezintă nu doar o știință prin natura procesului riguros pe care îl presupune în analiza tranzacțiilor derulate și realizarea studiilor de comparabilitate, ci este în egală măsură și o artă prin abilitățile “soft” pe care le dezvoltă consultanții de prețuri de transfer în interacțiunea cu clienții și autoritățile fiscale, în realizarea interviurilor de analiza funcțională, a activităților de tip Discovery și în construirea unei relații de încredere pe tot parcursul procesului – relație atât de necesară când vorbim de reprezentarea unui client având în centru cel mai important indicator al companiei, profitabilitatea.
Componența științifică a prețurilor de transfer poate fi în continuare automatizată și îmbunătățită prin intermediul digitalizării, în general, și a științei datelor (Data Science) în particular. În schimb, perspectiva de artă din prețurile de transfer va rămâne în continuare un atribut exclusiv inter-uman, prin natura abilităților necesare în cadrul unui astfel de proiect.
Realizarea dosarului de prețuri de transfer și datele
Procesul de realizare a dosarului prețurilor de transfer este puternic axat pe date prin pașii pe care îi presupune: colectarea datelor despre clientul în cauză și încadrarea lui într-un profil funcțional, realizarea studiilor de comparabilitate prin utilizarea unor baze de date publice, comerciale sau private, extinderea analizei folosind informații publice ale companiilor din eșantion (ex. portalul web al companiei), analiza statistică și calculul indicatorilor de profitabilitate pentru eșantionul reprezentativ.
Fiecare din etapele menționate are în spate procese de colectare a datelor din diferite surse, de pregătire și îmbunatățire a acestora în vederea analizei, de stocare a datelor în diferite structuri și de realizare a analizei preturilor de transfer prin metode specifice, în conformitate cu legislația din România și a ghidului Organizatei pentru Cooperare și Dezvoltare Economica (OECD).
Data science, o știință valoroasă pentru business
Toate aceste etape nu reprezintă altceva decât pasi ai procesului de Data Science, o disciplină care în ultimii ani și-a dovedit valoarea pentru business prin dezvoltările tehnologice care au avut loc la nivelul algoritmilor de Machine Learning, prin progresul tehnologic în ceea ce privește puterea de procesare și, nu în ultimul rând, prin disponibilitatea volumelor de date din ce în ce mai mari (conceptul de Big Data).
În cele ce urmează vom prezenta cum Data Science poate contribui la optimizarea fiecărei etape a procesului de construire a dosarului prețurilor de transfer.
Creșterea automatizării
Data Science reprezintă o modalitate modern de realizare a digitalizării și automatizării la nivelul companiilor, atât din domeniul privat cât și public. Avansul pe care îl are Data Science în ultima perioadă se datorează în special următorilor factori: descoperirea unor noi algoritmi din categoria Machine Learning (ex. Rețele Neuronale) folosiți pentru identificarea de modele în volume mari de date; progresul tehnologic la nivelul puterii de procesare; și, nu în ultimul rând, creșterea exponențială a volumelor de date produse, oferind posibilitatea să se extragă valoare adăugată din aceste date.
În domeniul preturilor de transfer, punctul central îl reprezintă Datele despre companii, cu provocări în fiecare dintre etapele de procesare a acestor date: identificarea și culegerea datelor relevante despre compania analizată, pentru definirea profilului funcțional, realizarea studiilor de comparabilitate prin identificarea celor mai relevante companii similare în bazele de date, calculul de indicatori statistici de profitabilitate pe baza eșantionului reprezentativ.
Astfel, Data Science va avea un impact direct în optimizarea acestor procese orientate pe date, reușind creșterea nivelului de digitalizare și scăderea semnificativa a duratei proceselor, prin:
Aplicarea automată a criteriilor de comparabilitate
Se vor putea parametriza factorii de filtrare și identificare a companiilor similare: cod CAEN, cifra de afaceri, număr angajați, an înființare, gradul de independența sau, mai mult, algoritmul vă “decide” într-un mod controlat care sunt atributele relevante pentru identificarea companiilor similare și marjele de abatere a acestor atribute fata de profilul funcțional al companiei analizate și vă realiza direct căutarea în multiplele surse de date a eșantionului reprezentativ pentru realizarea studiul de comparabilitate.
Adaptarea intrinsecă la dinamica datelor și evoluției companiilor
Data Science va considera în timp real datele curente atât despre compania analizată, cât și cele ale companiilor similare din eșantion, logica de analiză rămânând aceeași. Puterea de procesare și logica algoritmilor se vor aplica astfel celor mai recente date disponibile, evitând provocările din prezent, când modificarea datelor necesare pentru analiză (datorită dinamicii companiilor) implică reluarea integrală a întregului proces de pregătire a dosarului, fară posibilitatea reutilizării analizelor din trecut. În abordarea folosind Data Science, logica și algoritmii vor fi aceleași, iar aplicarea lor pe cel mai recent set de date este tranparentă și cu un volum efort mai scăzut.
Extinderea analizei descriptive cu o perspectivă predictivă
În completarea analizelor descriptive care se realizează în acest moment pentru întocmirea dosarului preturilor de transfer, așa cum ar fi indicatorii de profitabilitate ai clientului în funcție de profilul funcțional al acestuia, Data Science va permite în mod facil realizarea de analize de tip “what-if” astfel încât, prin ajustări ale factorilor de intrare (dimensiunea eșantionului reprezentativ, datele financiare etc.) să se identifice senzitivitatea elementelor statistice (cuartile, mediana, minim – maxim) în funcție de estimarea evoluțiilor viitoare ale companiei analizate sau ale pieței.
Acest element de predicție oferă nu numai o creștere a gradului de încredere și veridicitate în concluziile analizei, dar și o poziționare a rezultatelor analizei (indicatorii de profitabilitate) dintr-o perspectivă evolutivă, nu statică, așa cum se realizează în mod curent.
Rolul factorului uman
Deoarece activitățile repetitive și consumatoare de timp vor fi rezolvate de disciplina de Data Science, consultantul fiscal va avea posibilitatea să se axeze pe activitățile creative, cu valoare adăugată sporită, cum ar fi:
Asigurarea veridicității dosarului – minimizarea gradului de subiectivitate a analizei și, în consecință, creșterea obiectivității dosarului pretuilor de transfer, care reprezintă un element cheie privind gradul de încredere al beneficiarului și al administrației fiscale în practica preturilor de transfer. Asigurarea unei veridicități ridicate vine din experiență și cunoștințele de specialitate ale consultantului și va fi îndeplinită prin asigurarea aspectelor calitative precum: rigurozitatea procesului de analiză, calitatea interviurilor de analiză funcțională desfășurate, reprezentativitatea eșantionului la momentul realizării studiilor de comparabilitate, considerarea celor mai relevanți indicatori de profitabilitate dat fiind profilul funcțional al companiei.
Un astfel de grad ridicat de calitate a dosarului preturilor de transfer va avea că efect înlăturarea unor situații ambigue, interpretabile care ar putea pune la un moment ulterior la îndoială concluziile raportului, situații consumatoare de timp și resurse care sunt neplăcute pentru toate părțile implicate în proces.
Creșterea încrederii clientului – pe tot parcursul procesului de realizare a dosarului preturilor de transfer, există un dialog permanent între consultantul și compania beneficiară a serviciului. Este esențial pentru succesul fiecărui astfel de proiect să se formeze o relație de încredere reciprocă între persoanele care interacționează. Acest lucru depinde de mulți factori, reprezintă prin natura lui un prerogativ exclusiv al factorului uman care nu va putea fi înlăturat de către tehnologie și ține de sfera de abilitați “soft” ale consultantului.
Provocările pot deveni cu atât mai mari cu cât se interacționează cu multe persoane din cadrul companiei beneficiare, cele mai multe fiind factori de decizie (C Level). Așadar, automatizarea activităților redundante și consumatoare de timp va oferi posibilitatea consultantului să se concentreze pe îmbunătățirea caracteristicilor sale de comportament, de prezentare, de relaționare cu decidentii din companie, toate acestea conducând în final la un deziderat atât de des întâlnit al oricărei companii de consultanță – poziționarea ca Trusted Advisor în relație cu clientul.
Creșterea încrederii autorităților fiscale – în ecosistemul realizării dosarelor de preturi de transfer, un rol cheie îl joacă autoritățile fiscale (i.e. ANAF). Consultantul nu este doar reprezentantul clientului în relație cu autoritățile fiscale în momentul întocmirii dosarului și susținerii cauzei acestuia, ci se raportează în general la ANAF prin prisma rolului de autoritate care setează legislația, ghidurile de aplicare, modalitățile de control, practica la nivel national. Printr-o logică similară cu punctul anterior, este esențială buna colaborare intre consultant și autoritatea fiscala, aspect care poate fi îmbunătățit tocmai prin eliberarea timpului prin avantajele oferite de Data Science.
Considerarea întregului context – de multe ori necesitatea unui dosar al prețurilor de transfer reprezintă doar o consecință a unui context mult mai larg la nivelul companiei, a cărui complexitate este mai mare și unde interdependențele afiliaților la nivelul grupului ridică și alte tipuri de provocări. Depinde de abilitățile consultantului să înțeleagă cât mai bine un astfel de context din interacțiunile cu compania, să descopere care sunt alte nevoi fiscale ale acesteia și să reușească să le găsească soluții. Înțelegerea unor nevoi reale și răspunsul dat cu un grad ridicat de expertiză conduce la o situație benefică pentru ambele părti.
Concluzii
Data Science, o disciplină prezentă deja în foarte multe domenii, va apărea foarte curând și în domeniul preturilor de transfer, cu rezultate în creșterea procesului de automatizare prin digitalizare. Efectul va fi o reducere substanțială a timpului de realizare a analizelor necesare (ceea ce durează acum săptămâni și luni, în viitor va dura zile sau săptămâni), oferind posibilitatea consultanților să se axeze pe activități cu valoare adăugată sporită: asigurarea calității și factorului obiectiv în realizarea analizelor, relația cu clientul și autoritățile fiscale și, în general, răspunsuri la nevoile clientului la o scară mai largă.
