वित्त मंत्रालय 27 जनवरी, 2028 को इनकम टैक्स रिफंड को तेज़ करने के लिए 'प्रोजेक्ट इनसाइट 2.0' लॉन्च करेगा। LTIMindtree ने इस सिस्टम को बनाने के लिए ₹3,000 करोड़ का कॉन्ट्रैक्ट हासिल किया है। निवेशकों के लिए, यह IT कंपनी के लिए एक बड़ा ऑर्डर है, हालांकि एग्जीक्यूशन रिस्क और डेटा सिक्योरिटी पर नज़र रखना ज़रूरी होगा।
आयकर विभाग 27 जनवरी, 2028 को 'प्रोजेक्ट इनसाइट 2.0' लॉन्च करने की तैयारी कर रहा है। इस नई पहल का मकसद लाखों करदाताओं के लिए इनकम टैक्स रिफंड की प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए एडवांस्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का इस्तेमाल करना है। LTIMindtree इस डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन के पीछे है, जिसने अगले सात सालों के लिए इस इंफ्रास्ट्रक्चर को डेवलप और मैनेज करने के लिए ₹3,000 करोड़ का कॉन्ट्रैक्ट जीता है।
बढ़ती रिफंड देरी से निपटने की तैयारी
इस नए सिस्टम की ज़रूरत रिफंड प्रोसेस होने में लगने वाले समय में बढ़ोतरी के बाद आई है। FY26 के आधिकारिक आंकड़ों के मुताबिक, टैक्स रिफंड के लिए औसत इंतज़ार का समय बढ़कर 35 दिन हो गया है, जो FY24 में 24 दिन था। इसके अलावा, स्टैंडर्ड 90-दिन की अवधि से ज़्यादा देरी से रिफंड होने वाले मामलों की संख्या लगभग दोगुनी होकर FY26 में 27 लाख हो गई, जबकि FY24 में यह 12.73 लाख थी।
ये देरी ज़्यादातर सिस्टम में होल्ड्स के कारण हुई। आम समस्याओं में अमान्य बैंक खाते, एडजस्टमेंट की ज़रूरत वाले टैक्स डिमांड, या PAN और आधार लिंकिंग में विसंगतियां शामिल थीं। मौजूदा सिस्टम अक्सर इन मामलों को मैन्युअल रिव्यू के लिए फ्लैग करता है, जिससे प्रक्रिया काफी धीमी हो जाती है।
AI सिस्टम कैसे करेगा काम
प्रोजेक्ट इनसाइट 2.0 को इस समस्या को हल करने के लिए AI-ड्रिवन रिस्क स्कोरिंग का इस्तेमाल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फ्लैग किए गए सभी मामलों को एक जैसा मानने के बजाय, नया सिस्टम लो-रिस्क और हाई-रिस्क फाइलिंग के बीच अंतर करेगा। इससे टैक्स विभाग वास्तविक, लो-रिस्क रिफंड को तेज़ी से प्रोसेस कर पाएगा, जबकि संदिग्ध या जटिल मामलों पर मैन्युअल वेरिफिकेशन पर ध्यान केंद्रित करेगा। सिस्टम प्रेडिक्टिव मॉडल का उपयोग करके ऐतिहासिक कंप्लायंस डेटा से सीखेगा, जिसका मतलब है कि यह समय के साथ और अधिक सटीक हो सकता है।
जोखिम और निवेशकों के लिए ध्यान देने योग्य बातें
हालांकि यह प्रोजेक्ट LTIMindtree को लॉन्ग-टर्म रेवेन्यू विजिबिलिटी प्रदान करता है, लेकिन इसमें बिज़नेस और टेक्निकल जोखिम भी हैं जिन पर निवेशक बड़े सरकारी डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट्स में अक्सर नज़र रखते हैं।
पहला है एग्जीक्यूशन का जोखिम। इतने बड़े पैमाने के सिस्टम को लागू करना, जो लाखों करदाताओं के वित्तीय डेटा को छूता है, इसके लिए उच्च-स्तरीय टेक्निकल सटीकता की आवश्यकता होती है। रोलआउट में कोई भी देरी या गड़बड़ी प्रोजेक्ट की टाइमलाइन और कंपनी की प्रतिष्ठा को प्रभावित कर सकती है।
दूसरा, पब्लिक एडमिनिस्ट्रेशन में AI का उपयोग डेटा प्राइवेसी और सिक्योरिटी से जुड़ी चुनौतियां लाता है। सिस्टम संवेदनशील वित्तीय जानकारी का प्रबंधन करेगा, जिससे डेटा सुरक्षा एक महत्वपूर्ण प्राथमिकता बन जाएगी। एल्गोरिथम बायस (algorithmic bias) की भी संभावना है, जहां ऑटोमेटेड सिस्टम गलत तरीके से वास्तविक करदाताओं को फ्लैग कर सकते हैं, जिसके लिए सॉफ्टवेयर में एडजस्टमेंट की आवश्यकता होगी।
निवेशकों के लिए, मुख्य बातें प्रोजेक्ट की प्रगति रिपोर्ट और इस ₹3,000 करोड़ के मैंडेट पर कंपनी की प्रॉफिट मार्जिन बनाए रखने की क्षमता होंगी। प्रोजेक्ट इनसाइट 2.0 की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि यह सिक्योरिटी को रिफंड प्रोसेसिंग की गति के साथ कितनी प्रभावी ढंग से संतुलित करता है, जो कि वित्त मंत्रालय का प्राथमिक लक्ष्य बना हुआ है।