Ce poate face AI-ul cu facturile de la furnizori
O factură de la furnizor trece prin șapte pași, de la RO e-Factura până la plată. În 2025, prin sistem au trecut 1,24 miliarde de facturi [9]. Într-un test al unui furnizor, pe tranzacții bancare, cel mai bun model a încadrat corect 79,5%, contabilii 79,1%, în marja de eroare [13]. Plata rămâne la oameni.
Cazul este fictiv; sarcinile, cifrele și regulile sunt reale.
Procesul, pas cu pas
Animație fără sunet, cu explicațiile pe ecran. Apasă pe redare.
Pe scurt
- Prin RO e-Factura au trecut 1.239.355.955 de facturi în 2025, în toate relațiile: B2B, B2C și B2G [9].
- Nu am găsit niciun test public pe potrivirea unei facturi cu comanda și recepția sau pe facturi din RO e-Factura [15].
- Ce facturi se plătesc, excepțiile de la conturi și autorizarea în bancă rămân la oameni; agenții pregătesc, nu aprobă și nu plătesc.
Ce face agentul la fiecare pas?
Pentru fiecare pas am căutat un test public pe o sarcină apropiată. Unde nu am găsit unul, spunem că nu e măsurat.
| Pas | Ce face agentul în procesul propus de noi | Ce arată testele |
|---|---|---|
| Inbox e-Factura | descarcă facturile și le aduce într-un singur loc | nemăsurat; ANAF oferă servicii web (API) [8] |
| Citirea facturii | ia datele din XML, citește scanările și PDF-urile | 92,71% din 7 câmpuri-cheie, pe 350 de facturi vechi scanate [10]; 94% din câmpuri, 91% din liniile facturii, pe 102 facturi [11] |
| Potrivirea | pune față în față factura, comanda și recepția și listează diferențele | niciun test public găsit [15] |
| Codarea | propune contul și centrul de cost | 79,5% față de 79,1% pentru contabili, pe tranzacții bancare, în marja de eroare [13]; 88,9% cu istoricul firmei [13] |
| Întrebări la furnizor | scrie draftul emailului cu diferențele | nemăsurat |
| Plățile săptămânii | pune lista pe un singur ecran | nu se testează: decide un om |
| Fișierul de plată | pregătește fișierul din lista aprobată | nemăsurat; la închiderea lunilor, cele două modele din 2025 care au trecut de prima lună au deviat cu peste 15% [14] |
Ce măsoară cifrele din video?
Video-ul arată cifra și numele sursei. Aici este ce măsoară fiecare.
- 1,24 miliarde de facturi. Primite și livrate prin RO e-Factura în 2025, în toate relațiile (B2B, B2C, B2G), potrivit ANAF. Cifra numără facturi, nu firme și nu o valoare în lei [9].
- 9,40 dolari pe factură. Cost raportat, în medie, într-un sondaj Ardent Partners din martie–mai 2024 (212 responsabili din plăți furnizori și finanțe, 59% din America de Nord). La cele 20% dintre organizații cu cele mai mici costuri și cele mai scurte cicluri: 2,78 dolari [4].
- 72% din timp, așteptând recepția. Audit intern al orașului Chattanooga (SUA), 71 de facturi plătite după mai mult de 30 de zile, ianuarie–iulie 2023. La facturile trimise mai întâi departamentului care a comandat, acesta a avut nevoie în medie de 34 de zile ca să înregistreze recepția, plus 7 zile ca să anunțe contabilitatea, din cele 57 de zile ale procesului mediu. Cifra e doar pentru facturile întârziate ale unui oraș [3].
- 3,05 miliarde de dolari. Pierderi raportate la FBI (IC3) în 2025, din 24.768 de plângeri privind compromiterea e-mailului de afaceri (BEC), din SUA și din alte țări. Nu e vorba doar de facturi false de la furnizori [5].
- 92,7%. Test Fraunhofer IAIS (2025): cel mai bun model a extras corect 92,71% dintre cele 7 câmpuri-cheie, pe 350 de facturi vechi scanate dintr-o arhivă publică din SUA. Nu sunt facturi e-Factura și nu sunt facturi din România [10].
- 79,5% față de 79,1%. Test publicat în 2026 de Digits, o firmă care vinde propriul sistem de contabilitate cu AI, pe 2.000 de tranzacții bancare. Cel mai bun model a încadrat corect 79,5%, contabilii 79,1%, în marja de eroare. Sunt tranzacții bancare, nu facturi de furnizor [13].
Ce nu s-a măsurat încă?
Nu am găsit niciun test public pe potrivirea în trei direcții a unei facturi cu comanda și recepția și niciunul pe facturi din RO e-Factura [15]. Nu spunem că nu există; spunem că nu l-am găsit, iar asta nu înseamnă că AI-ul nu poate face sarcina.
Regulile RO e-Factura, pe scurt
- Obligația. Între firme stabilite în România, emitentul transmite factura prin RO e-Factura, din 1 iulie 2024, cu excepții [6][7].
- Fișierul. Factura este un fișier XML, deci datele ei se iau direct din fișier, fără OCR. Citirea cu AI contează la scanări, PDF-uri și facturi venite din afara sistemului [6][7].
- Corecțiile. Cumpărătorul nu poate returna factura în sistem. Corecția se face printr-o factură nouă, tot prin RO e-Factura [6].
Unde rămâne omul?
Ce facturi se plătesc și când, excepțiile de la conturi și autorizarea în bancă rămân la oameni. Agenții iau datele, citesc scanările, pun documentele față în față, propun contul, scriu draftul emailului și pregătesc fișierul de plată; nu aprobă, nu plătesc și nu trimit. Aceasta este poziția noastră la Sapio, nu un rezultat de test.
Dacă vrei să vezi cum ar arăta pașii pe facturile firmei tale, scrie-ne pe pagina de contact.
Fiecare cifră de pe pagină are mai jos sursa ei: pentru sursele publicate, propoziția exactă și un link la sursă; pentru calculele noastre, pașii.
Surse
[1] Anthropic, on US Department of Labor (O*NET) tasks, 2026-03
Anthropic Economic Index: prezența sarcinilor în folosirea lui Claude (date din august și noiembrie 2025, publicate în martie 2026; 0 = sub pragul minim) și robot_exposure (estimarea lui Claude pentru cât din timpul de lucru ia fiecare sarcină, pe O*NET 29.3); evaluările O*NET 31.0 (frecvența e întrebată doar celor care fac sarcina). Sarcini: 43-3031.00 2490 (0,97), 2493, 2496, 2501; 43-3061.00 2542 (cotă de timp 0,039); 11-3031.01 8861.
“Claude's estimate of the share of the occupation's working time spent on the task.”
- Ce dovedește
- Înregistrarea datelor de pe facturi apare în folosirea lui Claude (0,97); potrivirea, codarea, întrebările către furnizori, aprobarea și plata au 0. Un funcționar de achiziții din SUA petrece circa 4% din săptămână comparând facturi cu comenzi, după estimarea unui model. Dintre funcționarii care codează documente, 85% o fac zilnic (2017).
- Ce nu dovedește
- Scorul 0 înseamnă sub pragul minim al Anthropic, nu niciodată. Cota de timp e estimarea unui model pentru toată meseria, nu pe factură și nu măsurată. Meserii din SUA; frecvențele O*NET sunt din 2017.
[2] our calculation, 2026-11-06
Calculul nostru din [1]: cota de timp a sarcinii 2542 (funcționari de achiziții) 0,039 × o săptămână presupusă de 40 de ore = 1,56 h, cam 1,6 h.
- Ce dovedește
- Cam 1,6 ore dintr-o săptămână de 40 de ore a unui funcționar de achiziții din SUA merg pe compararea facturilor furnizorilor cu ofertele și comenzile, după estimarea unui model.
- Ce nu dovedește
- Estimarea unui model, înmulțită cu o săptămână presupusă de noi; din toată munca funcționarului, niciodată pe factură.
[3] City of Chattanooga, Office of Internal Audit, 2023-12-15
Orașul Chattanooga, Biroul de audit intern, auditul #22-09 privind plata la timp a furnizorilor (2023): 23.528 de facturi plătite între 1 ian. și 31 iul. 2023, 79,67% în cel mult 30 de zile de la data facturii; pe un eșantion de 71 de facturi plătite după mai mult de 30 de zile, la cele trimise întâi departamentului care a comandat, 34 de zile în medie până la înregistrarea recepției, plus 7 zile până la anunțarea contabilității, 72% din media de 57 de zile.
“the receiving departments took an average of 34 days”
- Ce dovedește
- La facturile întârziate ale unui oraș din SUA, cel mai mult timp s-a dus pe înregistrarea recepției de către departamentul care a comandat, nu pe contabilitate.
- Ce nu dovedește
- Un oraș din SUA, nu o firmă. Doar facturile plătite după mai mult de 30 de zile și doar cele trimise întâi departamentului; raportul spune că pașii se pot suprapune.
[4] Ardent Partners (PDF hosted by Pagero), 2025
Ardent Partners, AP Metrics that Matter in 2025 (sondaj la 212 responsabili din plăți furnizori și finanțe, martie–mai 2024; 59% America de Nord, 30% EMEA, 11% APAC; 43% din plăți furnizori; peste jumătate din firme cu venituri de peste 1 miliard $): cost mediu raportat pe factură 9,40 $; cele mai bune 20% (cele mai mici costuri și cele mai scurte cicluri) 2,78 $; restul 12,88 $.
“The average AP organization spends $9.40 to process a single invoice”
- Ce dovedește
- Într-un sondaj global, costul raportat al procesării unei facturi a fost în medie 9,40 $, iar la cele mai bune 20% 2,78 $.
- Ce nu dovedește
- Raportat, nu măsurat. Eșantion global, mai ales firme mari, nu din România. Grupul celor mai buni e ales parțial după costul mic. Ardent vinde studii despre plăți furnizori.
[5] FBI Internet Crime Complaint Center, 2026
FBI Internet Crime Complaint Center, raportul IC3 pe 2025: compromiterea e-mailului de afaceri (BEC), 24.768 de plângeri și 3.046.598.558 $ pierderi raportate în 2025; definiția IC3 vizează firme sau persoane care lucrează cu furnizori și/sau fac des transferuri bancare.
“BEC; $3,046,598,558”
- Ce dovedește
- În 2025, FBI a primit 24.768 de plângeri BEC, cu pierderi raportate de 3,05 miliarde $.
- Ce nu dovedește
- Doar pierderi raportate; plângeri din SUA și din alte țări; BEC înseamnă mai mult decât conturi bancare false ale furnizorilor. Nu e o parte din plăți; nu e România.
[6] Portal Legislativ, Ministerul Justiției (OUG 120/2021, consolidated), 2026-06-01
OUG 120/2021 privind RO e-Factura, text consolidat în vigoare la 6 nov. 2026 (forma din 1 iun. 2026), legislatie.just.ro: art. 10 alin. (1) obligația B2B; art. 10 alin. (7) 5 zile lucrătoare de la emitere (OUG 89/2025, din 1 ian. 2026); art. 4 alin. (4)–(6) sigiliul, mesajul de eroare, XML-ul cu sigiliul MF ca original; art. 4 alin. (8)–(10) nu se returnează, înștiințarea, corecția conform art. 330 Cod fiscal; art. 13² amenda de 15% din valoarea totală a facturii.
“Termenul-limită pentru transmiterea facturilor în sistemul național privind factura electronică RO e-Factura este de 5 zile lucrătoare de la data emiterii facturii”
- Ce dovedește
- Regulile RO e-Factura: cine trebuie să-l folosească, termenul, sigiliul și originalul, fără returnare, corecțiile, amenda de 15%.
- Ce nu dovedește
- E legea, nu o măsurătoare. Nu spune nimic despre AI. Există excepții (bonuri fiscale, livrări intracomunitare, persoane identificate prin CNP).
[7] ANAF, Ministerul Finanțelor, 2023
ANAF și Ministerul Finanțelor, Ghid privind utilizarea sistemului național de facturare electronică RO e-Factura (ediția 2023): obligația B2B din 1 iulie 2024; un PDF nu este factură electronică; fișierele se pot descărca 60 de zile de la publicare, apoi se arhivează și se eliberează la cerere.
“Un fișier PDF nu este o factură electronică conform acestor cerințe.”
- Ce dovedește
- Pentru ANAF, factura e fișierul XML, nu un PDF; fișierele se pot descărca timp de 60 de zile.
- Ce nu dovedește
- Ediția din 2023; unde diferă de legea în vigoare (amenda), legea are prioritate.
[8] ANAF, not stated
ANAF, Procedura de înregistrare a aplicațiilor în portalul ANAF (OAuth): aplicațiile accesează serviciile web ANAF, inclusiv RO e-Factura, cu un token OAuth2 obținut prin autentificare cu certificat digital calificat.
“Obținerea se face prin autentificarea utilizatorului folosind certificate digitale calificate.”
- Ce dovedește
- ANAF oferă servicii web pentru RO e-Factura, folosite de aplicații autorizate de un utilizator cu certificat calificat.
- Ce nu dovedește
- Un document de procedură; apelurile API sunt descrise într-o prezentare a Ministerului Finanțelor pe care nu am reverificat-o live.
[9] ANAF, 2026-07-06
ANAF, Raportul de performanță al ANAF pentru anul 2025 (publicat pe 6 iul. 2026), p. 36: 1.239.355.955 de facturi primite și livrate prin RO e-Factura în 2025, toate relațiile; 1.713.215.243 de la lansare.
“1.239.355.955”
- Ce dovedește
- 1,24 miliarde de facturi au trecut prin RO e-Factura în 2025.
- Ce nu dovedește
- Toate relațiile (B2B, B2C, B2G) la un loc; un număr de facturi, nu de firme sau o valoare. Cifrele B2C din raport diferă între p. 23 și p. 36, așa că nu folosim împărțirea.
[10] Fraunhofer IAIS (Berghaus et al.), arXiv preprint, 2025-09
Berghaus și alții, Fraunhofer IAIS / Institutul Lamarr, arXiv 2509.04469: cel mai bun model, Gemini 2.5 Pro, 96,50% pe facturi curate și 92,71% pe 350 de facturi scanate (inv-cdip, arhivă veche a industriei tutunului din SUA), 7 câmpuri-cheie, potrivire exactă.
“96.50% on Clean Invoices, and 92.71% on Scanned Invoices”
- Ce dovedește
- Pe 350 de facturi vechi scanate, cel mai bun model a citit corect 92,71% din 7 câmpuri-cheie.
- Ce nu dovedește
- Scanări vechi dintr-o arhivă din SUA, doar 7 câmpuri din antet; nu XML e-Factura, nu facturi din România; scanările pot fi în datele de antrenare ale modelelor.
[11] Yashwant et al., arXiv preprint, 2025-10-22
Yashwant, Paikray, Dubey, Thulsiram, arXiv 2510.15727: pe 102 facturi (digitale și scanate, aspecte și limbi variate, de exemplu engleză, germană), LlamaExtractor a citit corect 94% din toate câmpurile și 91% din câmpurile liniilor.
“exhibited a slightly lower accuracy of 91%”
- Ce dovedește
- Un instrument de extragere a citit 94% din câmpuri și 91% din linii, pe 102 facturi.
- Ce nu dovedește
- Un singur instrument, 102 facturi, inclusiv imagini rotite sintetic; preprint.
[12] University of Bristol (Ceccherini, Lawson), arXiv preprint, 2026-08-18
Ceccherini și Lawson (Universitatea Bristol), arXiv 2608.18033: 2.168 de facturi ale șapte clienți ai unei firme de contabilitate din Marea Britanie, contate de contabilii ei; SBERT antrenat ajunge la 0,96 acuratețe pe cele 12 categorii cu peste 40 de exemple; aceiași clienți sunt și în antrenare, și în test.
“reaches 0.96 accuracy, substantiating SLMs as”
- Ce dovedește
- Un model mic antrenat pe facturile contate ale unei firme a ales contul contabililor în 96% din cazuri, pe cele 12 conturi folosite cel mai des.
- Ce nu dovedește
- O singură firmă din UK, șapte clienți, aceiași în antrenare și test; conturile rare excluse; un client nou are nevoie de cam 100 de facturi; preprint.
[13] Digits (vendor), 2026-10-05
Digits, Beyond the AI Hype (whitepaper, oct. 2026): 2.000 de tranzacții bancare și de card din patru firme mici clientele Digits; 12 contabili externalizați (de la experți la studenți în ultimul an), în echipe de câte trei: 79,1%; cel mai bun model generalist, un singur pas: 79,5% (în marja de eroare, cam ±1,8 puncte); cel mai bun agent care caută în istoricul firmei: 88,9%; echipele n-au fost de acord la 10,4% din tranzacții; 40–56% din greșelile celor mai bune modele la cei zece comercianți cei mai frecvenți din fiecare firmă.
“No general-purpose LLM in this revision exceeded 79.5% accuracy in one-shot classification”
- Ce dovedește
- La încadrarea tranzacțiilor în conturi, cel mai bun model generalist și contabilii au fost în marja de eroare; cu istoricul firmei, un agent a ajuns la 88,9%.
- Ce nu dovedește
- Testul unui furnizor, pe datele propriilor clienți; Digits vinde un sistem concurent (97,8% în același document). Tranzacții bancare, nu facturi de furnizor. Contabilii nu au avut istoricul.
[14] Penrose, 2025-07
Penrose, Can LLMs Do Accounting? (AccountingBench, iul. 2025): agenți care închid lună de lună contabilitatea unei firme SaaS reale; Claude 4 și Grok 4 au trecut de prima lună, iar după câteva luni soldurile lor difereau cu peste 15% de registrul contabilului CPA; o3, o4-mini și Gemini 2.5 Pro n-au închis nici prima lună; autorii arată că agenții puteau trece verificarea inventând tranzacții false sau preluând altele fără legătură.
“overall balances diverge by over 15% (approximately half a million dollars)”
- Ce dovedește
- Lăsate singure luni la rând pe contabilitatea unei firme, modelele din 2025 au deviat cu peste 15% de la registrul contabililor și puteau păcăli verificările.
- Ce nu dovedește
- O singură firmă, modele din 2025, o sarcină lungă de mai multe luni, nu o factură; nu se dă o frecvență pentru tranzacțiile inventate.
[15] arXiv preprint (Santos), 2026-08-24
Santos, Right-Sizing LLM-Agent Decomposition in VAT Determination, arXiv 2608.23395 (24 aug. 2026): stabilirea TVA la livrări transfrontaliere cu taxare inversă, 40 de cazuri sintetice etichetate de un motor de reguli. Citat ca exemplu că testele publice apropiate de acest proces sunt mici și sintetice.
- Ce dovedește
- Testele publice apropiate de acest proces există, dar sunt piloți mici pe cazuri sintetice.
- Ce nu dovedește
- Nu e un test de potrivire a facturilor cu comenzile și recepțiile și nu e pe facturi din România.
[16] OpenAI, GDPval, 2025
OpenAI, setul GDPval (220 de sarcini publice din 1.320, 44 de ocupații): nicio sarcină de plăți furnizori printre cele 220; cele mai apropiate sunt un audit de prețuri pe comenzi și un program pentru cheltuieli în avans (căutarea noastră în setul public).
- Ce dovedește
- GDPval al OpenAI nu testează plățile furnizorilor în sarcinile publice.
- Ce nu dovedește
- Doar 220 din 1.320 de sarcini sunt publice.
[17] AvidXchange (vendor), 2025-04-02
Comunicat AvidXchange (aprilie 2025): agentul AI de aprobare oferă sugestii pe baza deciziilor anterioare; clienții rămân în control deplin al deciziei finale de aprobare.
“customers remain in full control of final approval decisions”
- Ce dovedește
- Un furnizor important de software pentru plăți furnizori lasă aprobarea finală la client.
- Ce nu dovedește
- O declarație într-un comunicat, nu o măsurătoare; nicio acuratețe publicată.
[18] Ottimate (vendor), 2026-02
Comunicat Ottimate (sondaj comandat de Ottimate, 225 de responsabili de plăți din firme din SUA cu venituri de 20–499 mil. $, din ospitalitate, comerț și sănătate, 5–12 sep. 2025, marjă cam ±7%).
“only 4% of organizations have fully automated their AP processes from invoice to payment”
- Ce dovedește
- Puține firme medii din SUA, din trei sectoare, spun că au plata furnizorilor complet automatizată.
- Ce nu dovedește
- Comandat de un furnizor, trei sectoare, SUA, declarativ, ±7%; automatizare în general, nu AI.
[19] Eurostat, 2026-06-15
Eurostat isoc_eb_ain2 (actualizat 15 iun. 2026): firme cu cel puțin 10 angajați care folosesc AI pentru contabilitate, control sau gestiune financiară, 2025, toate activitățile fără sectorul financiar: România 0,85%, UE 4,61%.
- Ce dovedește
- În 2025, 0,85% din firmele din România cu cel puțin 10 angajați foloseau AI pentru contabilitate, control sau gestiune financiară, față de 4,61% în UE.
- Ce nu dovedește
- Un tabel, nu o frază. Firme cu cel puțin 10 angajați; fără sectorul financiar; un scop care acoperă mai mult decât plățile furnizorilor.
Întrebări frecvente
Poate un agent AI să potrivească singur factura cu comanda și recepția?
Nu am găsit niciun test public pe potrivirea în trei direcții a unei facturi cu comanda și recepția sau pe facturi din RO e-Factura. Testele apropiate sunt mici și sintetice, iar unii furnizori de software vând agenți de potrivire fără rezultate publicate [15][17]. De aceea, în procesul propus de noi, agentul listează diferențele, iar un om le verifică.
Ce riscă o firmă care primește facturi în afara e-Factura?
O factură B2B primită și înregistrată de o firmă stabilită în România fără să fi trecut prin RO e-Factura se sancționează cu amendă egală cu 15% din valoarea totală a facturii. Aceeași amendă o riscă și emitentul [6]. Nu am verificat dacă TVA-ul de pe o astfel de factură se poate deduce, așa că nu spunem nimic despre asta.
Datele din SUA se aplică și în România?
Cifrele despre ore, costuri și testele AI sunt din SUA, din Marea Britanie sau dintr-un sondaj global: ele arată argumentul, nu orele sau costurile unei firme din România. Din România avem regulile e-Factura, volumul de facturi din 2025 [9] și adopția AI în contabilitate: 0,85% dintre firmele cu cel puțin 10 angajați, față de 4,61% în UE [19].