Daniela Dinu
Tehnologiile de analiză Big Data pot fi utilizate în domeniul prețurilor de transfer pentru a eficientiza procesul de colectare și interpretare a informațiilor, cu economii semnificative de resurse și eliminarea erorii umane. Acestea sunt cu atât mai necesare cu cât documentarea prețurilor de transfer presupune un efort semnificativ de colectare și interpretare a datelor – de la liste cu prețuri utilizate în tranzacții de către companiile ce fac parte dintr-un grup, la informații financiar-contabile sau la baze de date externe cu cotații bursiere.
În contextul pandemiei C-19, ANAF a accelerat procesul de digitalizare care era deja anunțat ca prioritate pentru acest an. Având în vedere că verificarea prețurilor de transfer a fost și rămâne un punct important pe agenda autorităților fiscale, datele colectate și utilizate în aceste verificări, inclusiv în analizele profilului de risc, pot căpăta un rol cheie în modernizarea și eficientizarea inspecțiilor fiscale.
Ca atare, utilizarea instrumentelor Big Data în domeniul prețurilor de transfer ar putea deveni o tendință de urmărit, chiar în viitorul apropiat. Mai ales în condițiile în care Fiscul va avea acces și va prelucra un volum uriaș de informații, o exploatare eficientă din punct de vedere calitativ va fi necesară din partea administrației fiscale. Ritmul în care se va dezvolta, însă, această legătură, va depinde de limitările de stocare ale platformelor existente și de decalajul de dezvoltare dintre infrastructura companiilor și cea a Fiscului.
În același timp, la nivelul contribuabililor, analiza prețurilor de transfer este un proces uzual și complex prin care grupurile de companii sunt nevoite să treacă, iar noile soluții tehnologice pot examina și sintetiza în timp real seturi uriașe de date. Instrumentele Big Data pot fi utilizate și în procedurile interne pentru minimizarea riscului fiscal, dar și în timpul inspecțiilor fiscale, pentru justificarea poziției adoptate în documentația prețurilor de transfer și evitarea ajustărilor fiscale.
Dar, să vedem cum pot companiile să-și ușureze eforturile de colectare, vizualizare și interpretare a datelor necesare gestionării prețurilor de transfer. La acest moment, există trei tipuri de analize Big Data care pot ajuta în acest proces și anume:
- Analiza descriptivă. Este prima și cea mai comună metodă de urmărire a tendințelor și tiparelor din cadrul unor seturi mari de date. Analiza descriptivă poate ajuta o companie în identificarea rezultatelor financiar-contabile relevante în mai multe regiuni, sau urmărirea eficientă a politicilor de prețuri de transfer și a indicatorilor cheie. Soluțiile software de vizualizare precum Tableau, Power BI sau QlikView măresc semnificativ volumul de date ce pot fi prelucrate. In practica, utilizarea unor asemenea soluții tehnologice s-a dovedit extrem de utila in analizele de comparabilitate ce vizează prețuri istorice practicate în tranzacții intra-grup de volume semnificative (comparabile interne), precum și în analize de prețuri sau cotații utilizate de părți independente pe piață (comparabile externe).
- Analiza predictivă. Utilizează date complexe pentru a obține informații referitoare la rezultatele unor ipoteze și scenarii urmărite de companie. Această metodă face o analiză a tendințelor și modelelor istorice și poate anticipa viitorul, permițând eficientizarea procesului decizional al managementului politicilor de prețuri de transfer. La nivel practic, astfel de analize pot deservi companiile ce au în vedere restructurarea modelelor de afaceri sau negocierea de acorduri de preț în avans.
- Analiza prescriptivă. Este cea mai completă aplicație de interogare a datelor complexe, ce poate fi realizată treptat fără un utilizator uman și al cărei scop final este acela de a formula politici si abordări pentru probleme complexe. Soluțiile software ce pot fi utilizate în analizele prescriptive integrează holistic toate etapele necesare, de la extragerea datelor din sistemele informatice ale companiei, stocare și manipulare, calculații complexe, până la vizualizare și modelare dinamică. Astfel, livrabile precum calculații fiscale sau rapoarte periodice necesare procesului decizional pot fi facil agregate și documentate recurent.
De foarte multe ori, aceste volume masive de date din interiorul companiilor există, dar nu sunt explorate suficient, deși în spatele lor pot fi identificate, prin intermediul tehnologiei, informații cheie privind prețurile sau marjele practicate pentru un produs sau un serviciu, poziția comparativă a companiei în cadrul grupului sau al pieței în care activează, precum și alte elemente ce ar influența evaluarea tranzacțiilor intra-grup.
De asemenea, trecerea de la utilizarea fișierelor Excel la noile soluții tehnologice de automatizare ajută nu doar la creșterea vitezei de procesare a informațiilor utilizate în analizele de prețuri de transfer, ci și la eliminarea erorilor inerente acestui proces, mai ales atunci când vorbim de calculații complexe.
În concluzie, calitatea deciziilor necesare în proiectele de prețuri de transfer, precum și eficientizarea proceselor de documentare a și verificare a acestora, va depinde tot mai mult de abilitatea companiilor și a autorităților fiscale de a integra soluții tehnologice în arsenalul lor de resurse, precum și de a dezvolta la nivelul personalului competențe digitale pentru exploatarea acestora.
În cadrul PwC avem capacitatea de a oferi clienților soluții personalizate de management al datelor în proiectele de prețuri de transfer, utilizând atât soluții software inovatoare dezvoltate intern, precum și instrumente externe de analiză și interpretare a datelor.
