Dragan Stojanovic — August 06, 2026
Upravljanje transfernim cenama u 2026. godini nalazi se na
istorijskoj prekretnici. Globalni standardi utemeljeni u OECD BEPS
Akciji 13 nalažu strogu primenu trostepenog okvira izveštavanja koji
obuhvata Master File, Local File i Country-by-Country Report (CbCR). U
Srbiji je ova praksa dobila dodatni zamah primenom usklađenih pravila za
poreske periode koji počinju od 1. januara 2026. godine, gde su
postavljeni jasni kvantitativni pragovi: Local File je obavezan za
transakcije sa povezanim licima preko 8.000.000 RSD godišnje, Master
File za grupe sa konsolidovanim prihodom iznad 6 milijardi RSD, dok je
CbCR obavezan za multinacionalne sisteme čiji prihodi premašuju 50
milijardi RSD (približno 425 miliona evra). U tako kompleksnom
okruženju, veštačka inteligencija postala je ključni saveznik poreskih
odeljenja, ali i predmet oštrih debata o njenim stvarnim mogućnostima i
rizicima.
Za razumevanje uloge tehnologije u transfernim cenama neophodno je
razgraničiti opšte AI asistente od specijalizovanih softverskih
platformi. Dok opšti asistenti pružaocima usluga nude brzu obradu teksta
i analiza, specijalizovani sistemi obezbeđuju strukturirane podatke,
praćenje radnih tokova i regulatornu usklađenost.
Optimistički
ugao: Dramatično povećanje produktivnosti i efikasnosti
Iz ugla optimista i finansijskih rukovodilaca usmerenih na
efikasnost, primena veštačke inteligencije predstavlja najveći skok
produktivnosti u poslednjih nekoliko decenija. Rutinski zadaci koji su
ranije zahtevali stotine radnih sati sada se obavljaju u znatno kraćem
roku.
Pomoću alata kao što je Microsoft Copilot u Excel-u, finansijski
analitičari mogu komunicirati sa kompleksnim tabelama koristeći prirodan
jezik. Copilot omogućava automatsku identifikaciju trendova, generisanje
Pivot tabela, pisanje i tumačenje složenih formula, kao i vizuelizaciju
podataka. Uz integraciju sa programskim jezikom Python, analitičari bez
dubokog koderskog znanja mogu kreirati toplotne mape, napredne grafikone
i prediktivne modele nad podacima o transakcijama. Na tržištu u 2026.
godini, Microsoft nudi Copilot kao dodatak za M365 licenčne pakete
(E3/E5, Business) po ceni od $30 po korisniku mesečno za Enterprise
nivo, odnosno $21 ($18 promotivno) za SMB sektor, uz novouvedeni
Frontier Suite (E7) po ceni od $99 mesečno. Iako nezavisne analize
pokazuju da se realna stopa usvajanja u velikim preduzećima kreće između
20% i 60%, oni koji ga aktivno koriste ostvaruju merljive uštede u
vremenu.
Za obradu obimne dokumentacije, ChatGPT Enterprise nudi napredne
mogućnosti analize podataka (Code Interpreter). Ova platforma omogućava
direktno učitavanje fajlova do 512 MB (praktični limit za tabele je 50
MB, a za slike 20 MB) i obradu teksta kroz kontekstualni prozor od
110.000 tokena. Za razliku od besplatnih modela, ChatGPT Enterprise
garantuje da se korisnički podaci i učitani dokumenti ne koriste za
trening OpenAI modela, uz primenu SOC 2 sigurnosnih standarda i AES-256
enkripcije.
Pored opštih asistenata, specijalizovane platforme redefinišu
operativni rad. Modul ONESOURCE Operational Transfer Pricing (Thomson
Reuters) koristi tehnologiju velikih podataka za integraciju sa ERP
sistemima, omogućavajući kontinuirano praćenje i usaglašavanje
međukompanijskih transakcija tokom cele godine, umesto reaktivnog stresa
i naknadnih prilagođavanja na kraju godine. Na polju bemarking studija,
TP Catalyst kompanije Moody’s, pokretan svetskom bazom Orbis koja sadrži
podatke za preko 635 miliona kompanija, omogućava AI selekciju
uporedivih entiteta i proračun vanpogodbene cene (arm’s length range) u
nekoliko minuta. Istovremeno, platforma Orbitax, sa svojim AI asistentom
XatBot i alatom Due Date Tracker, automatizuje izradu Master i Local
File izveštaja i prati regulatorne izmene u preko 195 jurisdikcija.
Pesimistički
ugao: Halucinacije, gubitak poverljivosti i rizik poreskih
inspekcija
S druge strane, pesimistički nastrojeni stručnjaci i analitičari
rizika upozoravaju da nekritičko oslanjanje na veštačku inteligenciju
nosi ozbiljne opasnosti. Generativni AI modeli funkcionišu na
probabilističkom principu, što znači da usled prirode algoritam može
generisati netačne ili nepostojeće podatke – takozvane halucinacije.
Prema OECD Smernicama za transferne cene, svaka bemarking studija i
analiza uporedivosti mora počivati na tri stuba: transparentnosti,
koherentnosti i proverljivosti. Poreski organi zahtevaju da postupak
selekcije uporedivih kompanija bude u potpunosti reproducibilan. Ukoliko
AI algoritam izvrši pretragu bez jasne i dokumentovane matrice
prihvatanja i odbijanja entiteta, takva studija gubi verodostojnost na
poreskoj kontroli.
Dodatni rizik predstavlja poverljivost podataka. Unos osetljivih
transakcijskih podataka, ugovora ili finansijskih izveštaja u
neproverene AI alate može dovesti do povrede pravne privilegije i
curenja poslovnih tajni. Čak i kod enterprise rešenja sa visokim nivoom
zaštite, neophodan je prethodni pregled dozvola u okviru organizacije
kako bi se sprečilo neovlašćeno deljenje dokumenata.
Svemu ovome treba dodati i činjenicu da poreske uprave aktivno
usvajaju iste ove tehnologije. Preko 80 globalnih poreskih organa
koristi TP Catalyst i Orbis baze za procenu rizika. Poreske inspekcije
primenjuju automatizovane alate za unakrsnu proveru podataka iz CbCR,
Master File i Local File izveštaja. Uočene neusaglašenosti automatski
aktiviraju poreske kontrole. U Srbiji, neispunjenje obaveza ili
podnošenje nepotpune dokumentacije povlači novčane kazne do 2.000.000
RSD za pravno lice, uz rizik da Poreska uprava Srbije preuzme pravo na
jednostranu procenu poreske osnovice i prebaci teret dokazivanja na
poreskog obveznika. Postoji i opravdan strah od potiskivanja mlađih
analitičara, čije rutinske poslove sakupljanja i filtriranja podataka
preuzima automatizacija, čime se stvara jaz u razvoju budućih poreskih
eksperata.
Uravnotežen
zaključak i praktične preporuke
Veštačka inteligencija u oblasti transfernih cena predstavlja
izuzetno snažan motor za ubrzanje pripreme, obrade podataka i interne
kontrole. Međutim, osnovno pravilo struke ostaje nepromenjeno: AI je
alat koji pomaže u radu, ali ne donosi samostalno poreske zaključke niti
zamenjuje profesionalni sud kvalifikovanog stručnjaka.
Da bi organizacije iskoristile prednosti automatizacije bez izlaganja
sankcijama, preporučuju se sledeći praktični koraci: 1.
Sprovođenje audita bezbednosti podataka: Pre
implementacije alata poput Copilot-a ili ChatGPT Enterprise-a, proveriti
matice dozvola (poput SharePoint pristupa) i obezbediti ugovorne
garancije da se podaci ne koriste za trening modela. 2.
Kombinovanje opštih i specijalizovanih alata: Koristiti
opšte AI asistente za analizu teksta i obradu formula u Excel-u, ali se
za bemarking i usaglašavanje strogo oslanjati na verifikovane baze i
module kao što su Orbis, TP Catalyst, ONESOURCE i Orbitax. 3.
Zadržavanje principa “Ljudski nadzor u fokusu”
(Human-in-the-loop): Svaki izveštaj, matica
prihvaćenih/odbijenih kompanija u bemarking studiji i funkcionalna
analiza moraju proći kroz detaljan pregled i odobrenje poreskog
savetnika pre podnošenja Poreskoj upravi.
Prihvatanjem AI tehnologije kao asistenta, a ne kao zamene za
profesionalno rasuđivanje, finansijski rukovodioci mogu osigurati visoku
produktivnost i maksimalnu poresku sigurnost.