IMFS Group anunță intrarea în faza de testare a modulului de Contabilitate Predictivă din IMFS One, componentă centrală a unui motor ML nativ construit pentru companiile românești. Sistemul nu se limitează la rapoarte sau automatizări contabile clasice: învață din istoricul fiecărui client, propune note contabile, anticipează riscuri de încasare, estimează cash-flow-ul și conectează contabilitatea cu datele reale din CRM, POS, ERP, HR și marketing.
Prin această lansare, IMFS One poziționează contabilitatea nu ca modul izolat de raportare, ci ca nucleu financiar al întregii companii. Datele care până acum erau citite retroactiv devin semnale predictive: ce urmează să se încaseze, ce client poate întârzia, ce tranzacție se repetă, ce oportunitate comercială se poate transforma în venit și ce presiune de cash-flow apare în lunile următoare.
Nu doar contabilitate. Contabilitatea ca centru de inteligență operațională
În majoritatea companiilor, contabilitatea confirmă trecutul: ce s-a facturat, ce s-a plătit, ce s-a declarat și ce solduri rămân la final de lună. IMFS One mută contabilitatea înainte în fluxul decizional. Modulul predictiv folosește datele contabile împreună cu evenimentele operaționale din restul platformei pentru a identifica tipare, a calcula probabilități și a genera recomandări acționabile.
Pentru antreprenor, diferența este simplă: nu mai așteaptă închiderea lunii ca să înțeleagă situația firmei. Vede din timp dacă apar întârzieri la încasare, dacă se formează un blocaj de cash-flow, dacă anumiți clienți devin riscanți sau dacă tranzacțiile recurente pot fi contabilizate automat cu un grad ridicat de încredere.
Patru modele ML, fără configurare manuală
Auto-Înregistrare Contabilă - modelul analizează istoricul de note contabile al fiecărui tenant și învață tiparele de contare: conturi folosite, corespondențe debit-credit, explicații recurente, furnizori, clienți, tipuri de documente și tranzacții bancare. Când apare o tranzacție nouă, sistemul propune nota contabilă, iar contabilul validează.
Credit Risk Score - fiecare client primește un scor de risc calculat din comportamentul de plată, întârzieri medii, volum tranzacțional, sezonalitate și evoluția relației comerciale. Scorul se actualizează pe măsură ce apar date noi.
Collection Prediction - pentru facturile restante, sistemul estimează probabilitatea de încasare pe orizonturi de 30, 60 și 90 de zile, astfel încât efortul de colectare poate fi prioritizat după risc real, nu după lista cronologică de scadențe.
Revenue Forecast din CRM - pipeline-ul comercial devine parte din imaginea financiară. Oportunitățile active sunt ponderate cu probabilități calculate din istoric, nu cu procente statice introduse manual, iar rezultatul intră în perspectiva de cash-flow.
Auto-Înregistrare: modelul care învață din munca reală a contabilului
Componenta de auto-înregistrare este diferențiatorul central al modulului. În loc ca fiecare firmă să configureze manual reguli pentru fiecare tip de tranzacție, IMFS One învață din felul în care contabilul a lucrat deja: ce conturi a ales, ce explicații a folosit, ce furnizori se repetă și ce excepții apar.
După suficiente exemple, sistemul poate propune automat înregistrări pentru tranzacții bancare, facturi primite, încasări, plăți, operațiuni diverse și închideri recurente. Contabilul rămâne în control, dar rolul lui se mută de la introducere manuală repetitivă la validare, corecție și supraveghere profesională.
Acuratețea este dependentă de volumul și calitatea istoricului disponibil. În scenariile cu date suficiente și tranzacții recurente, modelul este proiectat să crească progresiv de la recomandări prudente la sugestii cu încredere ridicată, pe măsură ce primește validări și corecții.
Diferența față de automatizările clasice
Automatizarea contabilă tradițională funcționează prin reguli fixe: dacă documentul are o anumită categorie, folosește un anumit cont; dacă factura depășește un prag, marcheaz-o ca risc; dacă tranzacția conține un text, aplică o regulă. Acest model ajută, dar se rupe rapid când compania are excepții, furnizori noi, comportamente sezoniere sau procese care evoluează.
IMFS One folosește modele antrenate separat pe fiecare tenant. Datele nu se amestecă între companii, iar tiparele învățate sunt specifice modului în care lucrează clientul respectiv. Platforma nu încearcă să impună o regulă universală, ci învață realitatea operațională a fiecărei firme.
De ce contează în România
Piața locală este încă dominată de soluții orientate spre conformitate, facturare, declarații și raportare. Acestea sunt necesare, dar nu rezolvă problema de fond a antreprenorului: lipsa unei imagini predictive asupra banilor, încasărilor și riscurilor comerciale.
IMFS One atacă exact acest gol. Platforma conectează contabilitatea cu modulele care generează realitatea economică a firmei: vânzări POS, comenzi ERP, pipeline CRM, costuri HR, campanii de marketing, facturi, plăți și încasări. Astfel, contabilitatea nu mai este finalul procesului, ci stratul financiar care înțelege ce se întâmplă în companie și ce urmează probabil să se întâmple.
Ecosistem integrat, nu add-on AI
Modulul predictiv nu este un chatbot lipit peste contabilitate și nici o funcție izolată de raportare. Este integrat în arhitectura IMFS One, unde fiecare modul poate alimenta modelele cu semnale relevante: POS-ul trimite vânzări și sesiuni de casă, ERP-ul trimite stocuri și comenzi, CRM-ul trimite oportunități, HR-ul trimite costuri salariale, iar marketingul trimite costuri și ROI pe campanii.
Această integrare face diferența între un raport inteligent și o platformă predictivă. Cu cât compania folosește mai multe module IMFS One, cu atât modelele au mai mult context și pot oferi predicții mai utile.
Module deja gata în ecosistem
Punctul de plecare al comunicatului este contabilitatea predictivă, dar IMFS One intră în această etapă pe o fundație deja funcțională: CRM cu e-Factura în același flux, extensii pentru executori, module CAR și contabilitate/financiar integrat. Acestea nu sunt promisiuni separate pentru viitor, ci componente ale ecosistemului existent peste care se construiesc modelele predictive.
• CRM + e-Factura - contacte, activitate comercială și emitere e-Factura în același flux operațional, fără copiere între CRM și facturare.
• CRM AI - pipeline, scoring, predicții comerciale și legătură nativă cu ERP-ul și contabilitatea.
• Contabilitate & Financiar - e-Factura/SPV, note contabile generate din operațiuni, reconciliere bancară asistată AI și integrare cu fluxurile ERP.
• Executări silite - gestiune digitală a dosarelor, calcul financiar, audit trail, termene și legături către fluxurile juridice.
Disponibilitate
Contabilitatea Predictivă se află în testare începând cu luna mai 2026, cu acces prioritar pentru clienții IMFS One din planul Starter sau superior. Lansarea publică este planificată pentru Q3 2026. Companiile interesate pot solicita acces în programul early access prin formularul de contact.
"Contabilitatea nu trebuie să rămână doar locul unde se închide trecutul. Dacă ai date suficiente, ea poate deveni sistemul care îți spune din timp unde apar riscurile, ce încasări sunt probabile și ce decizii trebuie luate înainte ca problema să se vadă în contul bancar."
- Echipa IMFS Group
Despre IMFS Group
IMFS Group dezvoltă IMFS One, o platformă SaaS all-in-one pentru companii, care integrează CRM, ERP, Contabilitate, Marketing, HR, POS, documente, workflow automation și AI într-un singur produs. Platforma este construită pentru IMM-uri și companii mid-market din România care vor să opereze integrat, fără sisteme separate și fără sincronizări manuale între departamente.
IMFS One include agenți AI specializați, workflow engine, integrări native cu ANAF e-Factura, Portal.just.ro, Facebook, Google, TikTok, WhatsApp, GoCardless și alte platforme operaționale.
Contact presă: [email protected]
Web: https://imfs.ro/ro/
Demo live: https://imfs.ro/ro/finante/contabilitate/
Program Early access - mai 2026
Disclaimer: Acest comunicat de presă conține informații despre funcționalități aflate în testare în platforma IMFS One începând cu mai 2026. Predicțiile ML sunt generate pe baza datelor istorice ale fiecărui client și nu constituie consultanță financiară, fiscală sau contabilă. Performanța modelelor variază în funcție de volumul, calitatea și relevanța datelor disponibile.
