ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਾਰਨ ਰਿਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਚ ਵਧੀ ਦੇਰੀ
ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ (FY) 25-26 ਦੌਰਾਨ, ਭਾਰਤੀ ਟੈਕਸ ਅਥਾਰਿਟੀਜ਼ ਇਨਕਮ ਟੈਕਸ ਰਿਫੰਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਔਸਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਕੇ 35 ਦਿਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਲਾਤ ਜੁਲਾਈ 2025 ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈਆਂ ਵਿਆਪਕ ਜਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਕਟੌਤੀਆਂ (Deductions) ਅਤੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 80G ਦੇ ਤਹਿਤ ਜਾਅਲੀ ਦਾਨ ਦੇ ਕਲੇਮਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਲਗਭਗ 27 ਲੱਖ ਰਿਫੰਡ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਹੋਣ ਵਿੱਚ 90 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਕੇ 17-21 ਦਿਨ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ।
CBDT ਵੱਲੋਂ ਰਿਟਰਨਜ਼ ਨੂੰ ਸੋਧਣ (Revise) ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਸੰਗਤੀਆਂ (Discrepancies) ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਸੈਂਟਰਲ ਬੋਰਡ ਆਫ਼ ਡਾਇਰੈਕਟ ਟੈਕਸ (CBDT) ਨੇ ਸਾਰੇ ਸ਼ੱਕੀ ਕਲੇਮਾਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੈਕਸਦਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਰਿਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ (Review) ਅਤੇ ਸੋਧ (Revise) ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਸ 'ਨੱਜਿੰਗ' (nudging) ਪਹੁੰਚ ਕਾਰਨ 50 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਿਟਰਨਾਂ ਸੋਧੀਆਂ ਗਈਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੈਕਸਦਾਤਿਆਂ ਨੇ ਆਪ ਮੁਹਾਰੇ ਆਪਣੇ ਰਿਫੰਡ ਕਲੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ₹2,000 ਕਰੋੜ ਦੀ ਕਮੀ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਕਦਮ ਟੈਕਸ ਅਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਵੈ-ਇੱਛਾ (Voluntary Compliance) ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ।
ਟੈਕਸ ਧੋਖਾਧੜੀ ਰੋਕਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਵਰਤੋਂ
ਸੰਸਦੀ ਕਮੇਟੀ ਨੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਰਿਸਕ-ਸਕੋਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (AI-driven risk-scoring algorithms) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਾਲ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚਾਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹਨ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸ ਅਥਾਰਿਟੀਜ਼ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਚੋਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। AI ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੈਕਸ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਟੈਕਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੰਨੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਟੈਕਸਦਾਤਿਆਂ ਲਈ ਰਿਫੰਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਜਾਰੀ
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਦੇਰੀ ਟੈਕਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਗਠਿਤ ਸਮੂਹਾਂ ਵੱਲੋਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਕਲੇਮਾਂ ਟੈਕਸ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ (Integrity) ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਸਫਲਤਾ ਚੰਗੇ ਡਾਟਾ, ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟਸ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ (Privacy) ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਟਿਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸੈਕਸ਼ਨ 80G ਵਰਗੀਆਂ ਕਟੌਤੀਆਂ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਗਲਤ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ (Misrepresentation) ਦੇ ਮੌਕੇ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ 35-ਦਿਨ ਦੇ ਔਸਤ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ 17-21 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਅੰਤਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ (Efficiency) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਛੜਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਆਧੁਨੀਕਰਨ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਰਿਫੰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਭਾਰਤ ਦੀ ਟੈਕਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਯਤਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਨੂੰਨ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ (Ease of Doing Business) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਨਕਮ ਟੈਕਸ ਬਿੱਲ 2025 ਵਰਗੇ ਟੈਕਸ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਨਿਪਟਾਰੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੈਕਸਦਾਤਾ ਚਾਰਟਰ (Taxpayers Charter) ਵਰਗੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ (Transparency) ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ (Fairness) ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਯਤਨਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਤੋਂ ਸਹੀ ਟੈਕਸਦਾਤਿਆਂ ਲਈ ਰਿਫੰਡ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।