Tehnologiile de analiza Big Data pot fi utilizate in domeniul preturilor de transfer pentru a eficientiza procesul de colectare si interpretare a informatiilor, cu economii semnificative de resurse si eliminarea erorii umane. Acestea sunt cu atat mai necesare cu cat documentarea preturilor de transfer presupune un efort semnificativ de colectare si interpretare a datelor - de la liste cu preturi utilizate in tranzactii de catre companiile ce fac parte dintr-un grup, la informatii financiar-contabile sau la baze de date externe cu cotatii bursiere.

In contextul pandemiei C-19, ANAF a accelerat procesul de digitalizare care era deja anuntat ca prioritate pentru acest an. Avand in vedere ca verificarea preturilor de transfer a fost si ramane un punct important pe agenda autoritatilor fiscale, datele colectate si utilizate in aceste verificari, inclusiv in analizele profilului de risc, pot capata un rol cheie in modernizarea si eficientizarea inspectiilor fiscale.

Ca atare, utilizarea instrumentelor Big Data in domeniul preturilor de transfer ar putea deveni o tendinta de urmarit, chiar in viitorul apropiat. Mai ales in conditiile in care Fiscul va avea acces si va prelucra un volum urias de informatii, o exploatare eficienta din punct de vedere calitativ va fi necesara din partea administratiei fiscale. Ritmul in care se va dezvolta, insa, aceasta legatura, va depinde de limitarile de stocare ale platformelor existente si de decalajul de dezvoltare dintre infrastructura companiilor si cea a Fiscului.

In acelasi timp, la nivelul contribuabililor, analiza preturilor de transfer este un proces uzual si complex prin care grupurile de companii sunt nevoite sa treaca, iar noile solutii tehnologice pot examina si sintetiza in timp real seturi uriase de date. Instrumentele Big Data pot fi utilizate si in procedurile interne pentru minimizarea riscului fiscal, dar si in timpul inspectiilor fiscale, pentru justificarea pozitiei adoptate in documentatia preturilor de transfer si evitarea ajustarilor fiscale.

Dar, sa vedem cum pot companiile sa-si usureze eforturile de colectare, vizualizare si interpretare a datelor necesare gestionarii preturilor de transfer. La acest moment, exista trei tipuri de analize Big Data care pot ajuta in acest proces si anume:

- Analiza descriptiva. Este prima si cea mai comuna metoda de urmarire a tendintelor si tiparelor din cadrul unor seturi mari de date. Analiza descriptiva poate ajuta o companie in identificarea rezultatelor financiar-contabile relevante in mai multe regiuni, sau urmarirea eficienta a politicilor de preturi de transfer si a indicatorilor cheie. Solutiile software de vizualizare precum Tableau, Power BI sau QlikView maresc semnificativ volumul de date ce pot fi prelucrate. In practica, utilizarea unor asemenea solutii tehnologice s-a dovedit extrem de utila in analizele de comparabilitate ce vizeaza preturi istorice practicate in tranzactii intra-grup de volume semnificative (comparabile interne), precum si in analize de preturi sau cotatii utilizate de parti independente pe piata (comparabile externe).

- Analiza predictiva. Utilizeaza date complexe pentru a obtine informatii referitoare la rezultatele unor ipoteze si scenarii urmarite de companie. Aceasta metoda face o analiza a tendintelor si modelelor istorice si poate anticipa viitorul, permitand eficientizarea procesului decizional al managementului politicilor de preturi de transfer. La nivel practic, astfel de analize pot deservi companiile ce au in vedere restructurarea modelelor de afaceri sau negocierea de acorduri de pret in avans.

- Analiza prescriptiva. Este cea mai completa aplicatie de interogare a datelor complexe, ce poate fi realizata treptat fara un utilizator uman si al carei scop final este acela de a formula politici si abordari pentru probleme complexe. Solutiile software ce pot fi utilizate in analizele prescriptive integreaza holistic toate etapele necesare, de la extragerea datelor din sistemele informatice ale companiei, stocare si manipulare, calculatii complexe, pana la vizualizare si modelare dinamica. Astfel, livrabile precum calculatii fiscale sau rapoarte periodice necesare procesului decizional pot fi facil agregate si documentate recurent.

De foarte multe ori, aceste volume masive de date din interiorul companiilor exista, dar nu sunt explorate suficient, desi in spatele lor pot fi identificate, prin intermediul tehnologiei, informatii cheie privind preturile sau marjele practicate pentru un produs sau un serviciu, pozitia comparativa a companiei in cadrul grupului sau al pietei in care activeaza, precum si alte elemente ce ar influenta evaluarea tranzactiilor intra-grup.

De asemenea, trecerea de la utilizarea fisierelor Excel la noile solutii tehnologice de automatizare ajuta nu doar la cresterea vitezei de procesare a informatiilor utilizate in analizele de preturi de transfer, ci si la eliminarea erorilor inerente acestui proces, mai ales atunci cand vorbim de calculatii complexe.

In concluzie, calitatea deciziilor necesare in proiectele de preturi de transfer, precum si eficientizarea proceselor de documentare a si verificare a acestora, va depinde tot mai mult de abilitatea companiilor si a autoritatilor fiscale de a integra solutii tehnologice in arsenalul lor de resurse, precum si de a dezvolta la nivelul personalului competente digitale pentru exploatarea acestora.

In cadrul PwC avem capacitatea de a oferi clientilor solutii personalizate de management al datelor in proiectele de preturi de transfer, utilizand atat solutii software inovatoare dezvoltate intern, precum si instrumente externe de analiza si interpretare a datelor.

Un material de Alexandru Ardei, Transfer Pricing Manager PwC Romania si Daniela Dinu Director, Tax Services, PwC Romania