FY26 ਟੈਕਸ ਭਰਨ 'ਚ ਹੋਣਗੀਆਂ ਇਹ 10 ਗਲਤੀਆਂ: ਆਮਦਨ ਕਰ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਤੋਂ ਬਚੋ!

OTHER
Whalesbook Logo
AuthorMitali Deshmukh|Published at:
FY26 ਟੈਕਸ ਭਰਨ 'ਚ ਹੋਣਗੀਆਂ ਇਹ 10 ਗਲਤੀਆਂ: ਆਮਦਨ ਕਰ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਤੋਂ ਬਚੋ!
Overview

FY26 ਟੈਕਸ ਸੀਜ਼ਨ ਪੂਰੇ ਜੋਬਨ 'ਤੇ ਹੈ। ਇਨਕਮ ਟੈਕਸ ਵਿਭਾਗ (Income Tax Department) ਵੱਲੋਂ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਜਾਂਚ ਕਾਰਨ ਟੈਕਸਦਾਤਾ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਵੈ-ਦੱਸੇ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਾਲਾਨਾ ਸੂਚਨਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟ (AIS) ਵਿਚਕਾਰ ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਣਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨੋਟਿਸਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਿਆਜ ਦੀ ਆਮਦਨ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੈਪੀਟਲ ਗੇਨਜ਼ (Capital Gains) ਦੀ ਰੀਕੰਸੀਲੀਏਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਮਹਿੰਗੇ ਆਡਿਟ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਟੈਕਸਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਫਿਲਡ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਜਾ ਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਲਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣੀ ਪਵੇਗੀ।

Instant Stock Alerts on WhatsApp

Used by 10,000+ active investors

1

Add Stocks

Select the stocks you want to track in real time.

2

Get Alerts on WhatsApp

Receive instant updates directly to WhatsApp.

  • Quarterly Results
  • Concall Announcements
  • New Orders & Big Deals
  • Capex Announcements
  • Bulk Deals
  • And much more

ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਾਲਣਾ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਰੁਝਾਨ

ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਸ ਫਾਈਲਿੰਗ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਤਸਦੀਕ ਕਸਰਤ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਹੁਣ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਬੀਤ ਗਏ ਹਨ; ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਤੱਖ ਕਰ ਬੋਰਡ (CBDT) ਨੇ ਡਾਟਾ-ਮਾਈਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਦਾਤਾ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਛੋਟੀਆਂ-ਮੋਟੀਆਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। AIS ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਫਿਲਡ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਅੱਖਾਂ ਬੰਦ ਕਰਕੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਸੰਗਤੀਆਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਟੈਕਸ ਚੋਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਰੀਕੰਸੀਲੀਏਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਟੈਕਸਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਕੈਸ਼ ਫਲੋ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਅੰਤਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਜਾਲ ਵਿਆਜ ਆਮਦਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀ ਕੈਸ਼-ਪ੍ਰਾਪਤ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਆਜ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸ ਵਿਭਾਗ ਮਿਆਰੀ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਕਸਰ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫਲੈਗਿੰਗ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨੈੱਟ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਆਮਦਨ (Net vs Gross Income) ਵਿਚਕਾਰ ਉਲਝਣ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਵਿੱਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਕਟੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨੈੱਟ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਆਮਦਨ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਸ-ਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣਾ—ਅਤੇ ਫਿਰ TDS ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਜੋਂ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ—ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਲੀਆ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ।

ਕੈਪੀਟਲ ਗੇਨਜ਼ 'ਤੇ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਫੋਕਸ

ਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ 'ਤੇ ਹੁਣ ਸੰਸਥਾਗਤ-ਗਰੇਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AIS ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਰੋਡਮੈਪ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਵਪਾਰ, ਆਫ-ਮਾਰਕੀਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਅਤੇ ਮਿਊਚਲ ਫੰਡ ਰੀਡੰਪਸ਼ਨ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕਈ ਬ੍ਰੋਕਰੇਜ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਮੈਨੂਅਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਜੋ ਆਪਣੇ AIS ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਬਾਹਰੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਰੀਕੰਸੀਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੈਪੀਟਲ ਗੇਨਜ਼ ਦੀ ਗ਼ਲਤ ਗਣਨਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹੋਲਡਿੰਗਜ਼ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਦੇਣਦਾਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਲੰਬੇ ਵਿਵਾਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫਾਈਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ

ਔਸਤ ਟੈਕਸਦਾਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕ ਕਈ, ਛੋਟੇ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਖਾਤਿਆਂ ਦਾ ਇਕੱਠਾ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੱਚਤ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਮ੍ਹਾਂ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਜੋੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਛੋਟੀ ਡਿਵੀਡੈਂਡ ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਂ ਵਿਆਜ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨੂੰ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸ ਇੰਜਣ ਆਡਿਟ ਚੋਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ। ਸਬੂਤ ਦਾ ਬੋਝ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਕਸਦਾਤਾ 'ਤੇ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਹਰ ਨਕਦ ਜਮ੍ਹਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਫੰਡਾਂ ਦਾ ਸਰੋਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ—ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਰਸੀਦਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ—ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਮੌਜੂਦਾ ਆਮਦਨ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਬਚਾਅ ਹੈ।

Get stock alerts instantly on WhatsApp

Quarterly results, bulk deals, concall updates and major announcements delivered in real time.

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.