नए सिस्टम से टैक्स रिटर्न प्रोसेसिंग में आ रही हैं बाधाएं
इनकम टैक्स एक्ट 2025 (Income Tax Act of 2025) ने टैक्स रिटर्न की प्रोसेसिंग के तरीके को बदल दिया है। अब डिपार्टमेंट एक सख्त सिस्टम का उपयोग कर रहा है जो आपके फाइलिंग की तुलना डिजिटल रिकॉर्ड से करता है। जो भी अंतर आप रिपोर्ट करते हैं और आधिकारिक लॉग के बीच पाया जाता है, वह आपके रिफंड को रोक सकता है। इसका मतलब है कि डेटा को मैच करना आपकी जिम्मेदारी है, वरना रिफंड में देरी होगी।
डेटा की गड़बड़ी से रिफंड अटक रहे हैं
फाइलिंग में सफलता अब एनुअल इंफॉर्मेशन स्टेटमेंट (Annual Information Statement) और फॉर्म 26AS (Form 26AS) को मिलाने पर निर्भर करती है। निवेशकों और सक्रिय ट्रेडर्स (active traders) को विशेष रूप से कैपिटल गेन्स (capital gains) और डिविडेंड इनकम (dividend income) में विसंगतियों से परेशानी हो रही है। वित्तीय संस्थान टैक्स डिपार्टमेंट को सेविंग इंटरेस्ट, स्टॉक ट्रांजैक्शन और विदेशी भुगतानों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं। यदि आप इन थर्ड-पार्टी अपडेट के पूरा होने से पहले फाइल करते हैं, तो आपका रिटर्न ऑटोमेटेड फ्लैग को ट्रिगर कर सकता है और धीमी मैन्युअल समीक्षा की ओर बढ़ सकता है।
ट्रेडिंग एक्टिविटी का वर्गीकरण बन रहा है समस्या
एक आम समस्या यह है कि ट्रेडिंग एक्टिविटी को कैसे वर्गीकृत किया जाता है। ट्रेडर्स अक्सर स्टॉक बिक्री को कम टैक्स दरों के लिए कैपिटल गेन्स के रूप में रिपोर्ट करते हैं। हालांकि, टैक्स अथॉरिटीज इसे बिजनेस इनकम के रूप में देख सकती हैं। जब डिपार्टमेंट के सिस्टम को यह मिसमैच मिलता है, तो इससे आपकी पिछली फाइलिंग का पूरा ऑडिट हो सकता है। यह वर्गीकरण त्रुटि अक्सर ऑटोमेटेड नोटिस का कारण बनती है, जिससे समीक्षा के दौरान आपका रिफंड फ्रीज हो जाता है।
टैक्सपेयर्स के लिए लिक्विडिटी का जोखिम
यह स्थिति उन लोगों के लिए लिक्विडिटी का जोखिम पैदा करती है जो जल्दी रिफंड की उम्मीद कर रहे हैं। वेरिफाइड बैंक खाते और अनिवार्य पैन-आधार लिंकिंग (PAN-Aadhaar linking) का मतलब है कि एक छोटी सी गलती के कारण रिफंड अस्वीकार किया जा सकता है। अस्वीकृत रिफंड को फिर से जारी करने में आमतौर पर कई अतिरिक्त सप्ताह लग जाते हैं। डिपार्टमेंट के सख्त वित्तीय निरीक्षण और डेटा जांच पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, गलतियों के लिए बहुत कम गुंजाइश है। टैक्सपेयर्स को फाइल करने से पहले अपने डेटा की सावधानीपूर्वक जांच करके तैयारी करनी चाहिए, क्योंकि ऑटोमेटेड सिस्टम गति के बजाय सटीकता को प्राथमिकता देते हैं।
