IMFS One intră în testare cu prima platformă de contabilitate predictivă din România
București, 3 Mai 2026 — IMFS Group anunță intrarea în faza de testare a modulului de Contabilitate Predictivă în cadrul platformei IMFS One, marcând o premieră pe piața românească de software de gestiune: prima implementare de Machine Learning nativ în contabilitate, capabilă să genereze automat înregistrări contabile din istoric, să anticipeze riscurile financiare, să prezică probabilitatea de încasare a facturilor și să genereze forecast-uri de cash-flow bazate pe algoritmi, nu pe intuiție.
4 modele ML, zero configurare
Modulul introduce patru modele de Machine Learning antrenate pe datele reale ale fiecărui client:
Auto-Înregistrare Contabilă
Modelul analizează mii de note contabile istorice și învață tiparele: ce conturi se folosesc pentru fiecare tip de tranzacție, ce corespondențe debit-credit se repetă, ce explicații se asociază. Când apare o tranzacție nouă — extras bancar, factură, plată — sistemul generează automat nota contabilă corectă, fără intervenție umană. Contabilul doar validează.
Credit Risk Score
Fiecare client primește un scor de risc 0-100, calculat din istoricul de plăți, întârzieri medii, volum tranzacțional și pattern-uri sezoniere. Scorul se actualizează automat la fiecare tranzacție nouă.
Collection Prediction
Pentru fiecare factură restantă, sistemul calculează probabilitatea de încasare pe orizonturi de 30, 60 și 90 de zile, permițând prioritizarea inteligentă a efortului de colectare.
Lead Conversion
Modelul comunică cu pipeline-ul CRM și estimează veniturile viitoare din oportunități active, ponderate cu probabilitatea reală de conversie — nu procente statice, ci predicții bazate pe date.
Auto-Înregistrare: contabilul care învață din propria muncă
Acesta este modelul care schimbă fundamental modul în care funcționează contabilitatea. În loc să definească manual reguli de contare pentru fiecare tip de tranzacție, sistemul învață din istoricul de note contabile ale fiecărui tenant.
Algoritmul analizează pattern-urile: „de fiecare dată când apare o plată de la furnizorul X, contabilul a debitat 401 și a creditat 5121". După suficiente exemple, sistemul face același lucru automat. Funcționează pentru tranzacții bancare, facturi primite, plăți, încasări, operațiuni diverse.
Rata de acuratețe crește progresiv: de la ~70% în prima lună la peste 95% după 6 luni de utilizare. Contabilul nu e înlocuit — devine un validator care aprobă sugestiile ML-ului în loc să introducă manual fiecare înregistrare.
Tehnologia: Weighted Sigmoid, nu reguli statice
Spre deosebire de soluțiile existente pe piață care folosesc praguri fixe ("facturile peste 90 de zile = risc ridicat"), IMFS One implementează funcții sigmoid cu ponderi ajustabile per tenant — aceeași arhitectură algoritmică pe care instituțiile financiare o folosesc pentru credit scoring, dar adaptată pentru realitatea IMM-urilor.
Modelele se antrenează automat pe datele istorice ale fiecărui client. Cu cât volumul de tranzacții crește, cu atât predicțiile devin mai precise. Prima rundă de antrenare se finalizează în 24 de ore de la activare, fără intervenție manuală și fără cunoștințe de data science.
“Contabilitatea din România este încă blocată în paradigma raportării retroactive. Îți spune ce s-a întâmplat luna trecută, dar nu te ajută să anticipezi ce se va întâmpla luna viitoare. Cu modelele noastre ML, un antreprenor vede astăzi dacă va avea o criză de cash-flow în august — și poate acționa acum, nu când e prea târziu.”
— Echipa IMFS Group
Context de piață
Piața de software de contabilitate din România este dominată de soluții desktop dezvoltate acum 20 de ani (Saga, WinMentor), cu migrarea către cloud abia la început. Platformele cloud existente (SmartBill, Oblio, FGO) se concentrează pe facturare și conformitate e-Factura, fără componente de analiză predictivă.
La nivel internațional, funcționalități similare sunt disponibile doar în suita Salesforce Einstein (de la $150/utilizator/lună) sau în SAP S/4HANA (implementări de sute de mii de euro). IMFS One include modulul predictiv în prețul standard al platformei, pornind de la 149€/lună pentru planul Starter.
Ecosistem integrat, nu add-on izolat
Contabilitatea Predictivă nu funcționează în vid. Datele din POS (vânzări, pattern-uri clienți), ERP (stocuri, comenzi), CRM (pipeline, leads), HR (costuri salariale) și Marketing (ROI campanii) alimentează direct modelele ML. Cu cât mai multe module sunt active, cu atât predicțiile sunt mai precise.
Modulul POS, lansat tot în mai 2026, include integrare nativă cu contabilitatea — la închiderea fiecărei sesiuni de vânzare, notele contabile se generează automat (5311/5121 Debit, 707 Credit, TVA colectată), iar datele de vânzare alimentează imediat modelele predictive.
Disponibilitate
Modulul de Contabilitate Predictivă se află în fază de testare din mai 2026, cu acces prioritar pentru clienții IMFS One cu plan Starter sau superior. Lansarea publică este planificată pentru Q3 2026. Companiile interesate pot solicita acces la programul de early access prin formularul de contact.
4
Modele ML native
24h
Antrenare automată
0€
Cost suplimentar
Despre IMFS Group
IMFS Group dezvoltă IMFS One — o platformă SaaS all-in-one pentru afaceri, care integrează CRM, ERP, Contabilitate, Marketing, HR, POS și AI într-un singur produs. Platforma deservește IMM-uri și companii mid-market din România, cu prețuri de la FREE (ultimele 20 de locuri din programul Fondatori) până la planuri Enterprise cu implementare dedicată.
IMFS One include 17 sub-agenți AI, 111+ skills, 100+ tools, workflow engine cu 30+ acțiuni și integrări native cu ANAF (e-Factura), Portal.just.ro, Facebook, Google, TikTok, WhatsApp, GoCardless și alte platforme.
Contact presă
IMFS Group
Email: press@imfs.ro
Web: imfs.ro
Demo live: imfs.ro/contabilitate/predictive
###
Acest comunicat de presă conține informații despre funcționalități disponibile în platforma IMFS One începând cu mai 2026. Predicțiile ML sunt generate pe baza datelor istorice ale fiecărui client și nu constituie consultanță financiară. Performanța modelelor variază în funcție de volumul și calitatea datelor disponibile.