Transformarea generată de inteligența artificială (AI) marchează un punct de inflexiune nu doar pentru tehnologie, ci și pentru modul în care funcționează economia globală. Analize recente arată că ne aflăm la începutul unei schimbări fundamentale, în care AI devine infrastructură economică, susținută de trei piloni esențiali: capacitatea de procesare și energie, cadrul de reglementare și, mai ales, încrederea în date. Astfel, accesul la date și oportunitatea analizei acestora poate schimba fundamental modul de business și viitorul economic al organizațiilor.
Totodată, organizațiile nu mai experimentează cu AI, ci intră într-o fază de industrializare, în care valoarea nu mai este generată de accesul la tehnologie, ci de capacitatea de a o integra în procesele critice de business. Această realitate are implicații directe asupra funcției fiscale și, în mod particular, asupra prețurilor de transfer (eng. „Transfer Pricing” – TP), care se află la intersecția dintre operațiuni globale, strategie și reglementare.
În cadrul unui podcast recent, liderii globali de TP ai PwC evidențiază o schimbare esențială: prețurile de transfer evoluează dintr-un proces anual, dominat de conformare și documentație, către un model de operare continuu, integrat și strategic, orientat spre facilitarea deciziilor de business. Această transformare trebuie înțeleasă de către directorii executivi, financiari și fiscali ca parte a unei repoziționări strategice a funcției de TP.
Totodată, observăm ca impactul AI este resimțit și la nivelul autorităților fiscale, care analizează cum accesul la date și la tehnologiile AI poate facilita procesul de control fiscal, analiza de risc, cât și identificarea problemelor de neconformare.
Prezentăm în cele ce urmează o analiza prin prisma celor două perspective: a companiilor care trebuie să se adapteze la noua realitate economică în era AI, cât și a autorităților care pot utiliza tehnologia AI în cadrul activităților lor.
Impactul AI asupra companiilor: reinventarea funcției TP ca funcție strategică
În mod tradițional, stabilirea și documentarea prețurilor de transfer reprezentau, de cele mai multe ori, un exercițiu post-factum. Companiile analizau datele financiare după încheierea anului fiscal, pregătind rapoarte de prețuri de transfer (Master File și Local File) ulterior derulării tranzacțiilor, și rareori documentau stabilirea prețurilor ex-ante prin politici de prețuri de transfer sau acorduri de preț în avans (APA). Acest model lăsa loc eventualelor probleme de conformare cu principiul valorii de piață și generării unor ajustări de TP ulterioare, expunând contribuabilii la riscuri fiscale și dispute prelungite cu autoritățile.
În prezent, asistăm la o schimbare către un model de operare continuu. Integrarea AI permite monitorizarea tranzacțiilor pe parcursul desfășurării lor, oferind vizibilitate în timp real asupra modului în care sunt alocate veniturile și costurile la nivel de grup. Astfel, funcția de TP evoluează de la un exercițiu retrospectiv de conformare la un instrument activ de gestionare a riscului fiscal.
Automatizarea proceselor operaționale (eng. “Operational Transfer Pricing”)
Procesele tradiționale de TP erau adesea fragmentate și bazate pe extrageri repetate de date, cu ajustări manuale consumatoare de timp. Prin integrarea algoritmilor de AI în sistemele ERP și în platformele fiscale corporative, companiile pot obține:
- Identificarea timpurie a anomaliilor: Să detecteze erorile de facturare și discrepanțele de date în timp util.
- Monitorizarea marjelor în timp real: Să monitorizeze fluctuațiile ratelor de schimb, ale veniturilor și ale costurilor pentru a menține prețurile intra-grup aliniate cu principiul valorii de piață.
- Modelarea predictivă: Să ruleze simulări de scenarii și prognoze fiscale avansate, integrând aspectele de prețuri de transfer direct în strategia globală a organizației.
Transformarea funcției de TP
Dincolo de procesele operaționale descrise mai sus, observăm un impact AI pentru schimbarea funcției de TP, concentrat pe următoarele direcții:
- Eficientizarea și concentrarea pe funcții strategice: Instrumentele de AI vor prelua activitățile repetitive de colectare și analiză a datelor, permițând specialiștilor TP să se concentreze pe interpretarea economică, analiza în profunzime a tranzacțiilor intra-grup și luarea de decizii strategice în timp real.
- Reducerea subiectivității: Utilizarea AI contribuie la standardizarea procesului de pregătire a studiilor de comparabilitate, prin generarea unor seturi de comparabile mai consistente și mai bine corelate cu profilul funcțional al entității testate. Acest lucru va permite creșterea sustenabilității analizelor în cadrul unui control fiscal.
- Trasabilitatea și documentația dinamică: Documentația de TP evoluează către un model mai dinamic, în care sistemele oferă trasabilitate completă a datelor și a deciziilor, înlocuind treptat documentele statice și facilitând alinierea cu cerințele OECD privind transparența și justificarea rezultatelor. Astfel, accesul în timp real și calitativ la date va permite o documentare a prețurilor de transfer mult mai elaborată și reprezentativă.
Impactul AI asupra autorităților fiscale: o nouă paradigmă de control și conformare
Unul dintre cele mai relevante aspecte actuale este faptul că utilizarea AI nu mai reprezintă exclusiv un avantaj competitiv pentru contribuabili, ci și un instrument de control din ce în ce mai sofisticat pentru autoritățile fiscale. Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE), subliniază tendința accelerată de digitalizare a administrațiilor fiscale, care investesc în modele de AI capabile să proceseze volume semnificative de date provenite din raportări digitale în timp real și din declarații de tip Country-by-Country Reporting (CbCR).
Această evoluție determină o schimbare semnificativă în modul de desfășurare a inspecțiilor fiscale. Dacă, în mod tradițional, inspecțiile fiscale orientate în aria prețurilor de transfer puteau dura în jur de șase luni și mai mult, utilizarea tehnologiilor de tip Agentic AI va permite analiza rapidă a bazelor de date financiare și identificarea anomaliilor într-un interval de timp mult redus, în funcție de profilul de risc și industria analizată.
În acest context, companiile sunt nevoite să adopte mecanisme similare de analiză asupra propriilor date înainte de transmiterea acestora către autorități. Această abordare permite identificarea și justificarea proactivă a valorii de piață aliniate cu profilul funcțional și cu realitatea economică a derulării tranzacțiilor.
Acest element devine și mai relevant in contextul ultimelor modificări fiscale (i.e. Proiectul de Ordin al președintelui ANAF privind cuantumul tranzacţiilor, termenele pentru întocmire, conţinutul şi condiţiile de solicitare a dosarului preţurilor de transfer şi procedura de ajustare/estimare a preţurilor de transfer).
Astfel, potrivit noilor modificări propuse, contribuabilii mari vor fi nevoiți să depună dosarele de prețuri de transfer în format electronic prin Spațiul Privat Virtual în termen de 30 de zile lucrătoare de la termenul legal stabilit pentru depunerea declarațiilor anuale privind impozitul pe profit, pentru fiecare an fiscal.
Această transparență a documentațiilor de prețuri de transfer va permite autorităților fiscale acces la informații importante din punct de vedere al prețurilor de transfer și o mai ușoară analiză de risc orientată specific spre tranzacțiile intra-grup care pot fi considerate că nu respectă principiul valorii de piață.
Astfel, contribuabilii vor fi nevoiți să acorde și o mai mare atenție pregătirii dosarelor de prețuri de transfer și documentării conformării tranzacțiilor intra-grup la valoare de piață.
Concluzie și recomandări practice
Inteligența Artificială a depășit statutul de instrument experimental sau de subiect de interes teoretic în consultanță. În prezent, aceasta acționează ca o forță bidirecțională: pe de o parte, oferă companiilor acuratețea, viteza și capacitatea analitică necesare pentru a-și susține și optimiza politicile de prețuri de transfer; pe de altă parte, conferă autorităților fiscale instrumente de control din ce în ce mai avansate, bazate pe analiză de date și identificarea rapidă a riscurilor.
În acest context, diferențiatorul nu mai este nivelul de sofisticare tehnologică în sine, ci capacitatea organizațiilor de a utiliza AI într-un cadru coerent de guvernanță a datelor. Succesul va aparține acelor companii care reușesc să transforme tehnologia într-un suport pentru decizii informate, integrând funcția de TP în strategia de business și în procesele operaționale curente.
Totodată, conformarea fiscală evoluează de la o obligație administrativă la un instrument strategic, care susține transparența, gestionează riscurile și contribuie la fundamentarea deciziilor corporative într-un mediu din ce în ce mai digitalizat.
Pentru a naviga eficient într-un mediu din ce în ce mai digitalizat și orientat către utilizarea AI, companiile trebuie să adopte o abordare strategică, construită în jurul unor direcții clare de transformare. În acest sens, am identificat trei axe principale de acțiune:
Integrarea TP în Strategia Tehnologică a Organizației: Prețurile de transfer nu mai pot fi tratate ca o funcție izolată de conformare. Echipa de preturi de transfer trebuie să fie implicată activ în definirea și implementarea strategiei tehnologice a companiei, asigurând integrarea cerințelor fiscale în proiectele de transformare digitală, inclusiv în procesele de actualizare de ERP sau migrare în cloud. Această aliniere permite utilizarea coerentă a datelor și creșterea acurateței analizelor.
Trecerea la Monitorizarea Continuă: Modelul tradițional bazat pe verificări la final de an devine insuficient în contextul actual. Companiile ar trebui să adopte un cadru de monitorizare periodică (trimestrială sau lunară) a marjelor de profit operațional, utilizând instrumente automate de alertă pentru identificarea devierilor (precum Operational TP). Această abordare permite intervenția proactivă și reduce riscul ajustărilor semnificative la final de perioadă.
Investiția în Competențe Mixte (Tax + Data): Funcția de prețuri de transfer evoluează către o combinație de expertiză fiscală și abilități analitice. Upskilling-ul echipelor devine esențial pentru a integra cunoștințele de fiscalitate internațională cu analiza datelor și înțelegerea mecanismelor de guvernanță a AI. Capacitatea de a interpreta și valida rezultatele generate de instrumentele tehnologice devine un diferențiator cheie în livrarea serviciilor de consultanță.
