ITR Filing Traps: FY 2025-26 ਲਈ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਗਾਈਡ, ਇਨ੍ਹਾਂ 10 ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ!

PERSONAL-FINANCE
Whalesbook Logo
AuthorIsha Bhatia|Published at:
ITR Filing Traps: FY 2025-26 ਲਈ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਗਾਈਡ, ਇਨ੍ਹਾਂ 10 ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ!
Overview

IT R Filing ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੀਜ਼ਨ (FY 2025-26) ਵਿੱਚ, ਕਈ ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਭਰੇ ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਕੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਜਾਂਚ (Automated Scrutiny) ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ AIS ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਣਾ ਅਤੇ ਈ-ਵੇਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (e-verification) ਨੂੰ ਨਾ ਕਰਵਾਉਣਾ ਵੀ ਵੱਡਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਦੱਸੇਗੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਰੀਕਨਸਾਈਲੇਸ਼ਨ (Reconciliation) ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਅਤੇ ਰਿਫੰਡ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

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 ਜਾਂਚ ਵੱਲ ਵਧਿਆ ਟੈਕਸ ਵਿਭਾਗ

ਟੈਕਸ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਮੈਨੂਅਲ (Manual) ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਧੁਨਿਕ ਅਲਗੋਰਿਦਮ (Algorithmic Oversight) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਟੈਕਸ ਅਥਾਰਟੀਜ਼ ਹੁਣ ਐਨੂਅਲ ਇਨਫੋਰਮੇਸ਼ਨ ਸਟੇਟਮੈਂਟ (AIS) ਅਤੇ ਫਾਰਮ 26AS ਨਾਲ ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਦੀਆਂ ਫਾਈਲਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਮੈਚ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈ-ਵੇਲੋਸਿਟੀ ਡਾਟਾ (High-velocity data) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਕਾਰਨ, ਸਿਰਫ਼ ਫਾਰਮ 16 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਕੀਤੇ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਫਰਕ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਲਈ ਫਲੈਗ (Flag) ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਮ ਫਾਈਲਿੰਗ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਖਰਚਾ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪੋਰਟਲ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਭਰੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੁੱਲ ਹੈ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਲੈ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਧੂਰਾ ਜਾਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ (Misclassified) ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਤੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਿਸਮੈਚ (Mismatch) ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੁਰਾਣੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਟੈਕਸ ਰੈਜੀਮ (Tax Regimes) ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਗਣਿਤ-ਭਾਰੀ ਗਣਨਾ ਹੈ। ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਮਾਡਲ (Model) ਨਾ ਬਣਾਉਣ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਟੈਕਸ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਡੈਪ੍ਰੀਸੀਏਸ਼ਨ (Depreciation) ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੁੱਲ ਟੈਕਸ ਦੇਣਦਾਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਬੇਅਰ ਕੇਸ: ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਪਾਲਣਾ ਜੋਖਮ (Structural Compliance Risks)

ਜਦੋਂ ਕਿ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਅਣਗਹਿਲੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤ ਖੜ੍ਹੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੰਪਤੀਆਂ (Foreign Assets) ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਵੀ ਸਖ਼ਤ ਗੈਰ-ਖੁਲਾਸਾ ਕਾਨੂੰਨਾਂ (Non-disclosure statutes) ਤਹਿਤ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਜੁਰਮਾਨੇ (Disproportionate penalties) ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਈ-ਵੇਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਹਾਰਡ ਡੈੱਡਲਾਈਨ (Hard deadline) ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਪਲੋਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਅੰਤ ਮੰਨਣਾ ਇੱਕ ਅਣਗਹਿਲੀ ਹੈ; ਈ-ਵੇਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਰਿਟਰਨ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਅਸਰਦਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਇਹ ਆਮ ਭੁੱਲ ਟੈਕਸ ਫਾਈਲਿੰਗ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਨੂੰ ਅਣ-ਭੁਗਤਾਨ ਬਕਾਏ 'ਤੇ ਵਿਆਜ (Interest charges) ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਰੀਕਨਸਾਈਲੇਸ਼ਨ

ਟੈਕਸਪੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਜ ਆਮਦਨ (Interest income) ਅਤੇ ਡਿਵੀਡੈਂਡ (Dividend) ਵੰਡ ਦੇ ਮੇਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਬੈਂਕਿੰਗ ਡਾਟਾ (Real-time banking data) ਰਾਹੀਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਵੈ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਬੈਂਕ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ AIS ਡਾਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਵੀ ਅੰਤਰ ਆਮਦਨ ਕਰ ਵਿਭਾਗ (Income Tax Department) ਦੇ ਬੈਕਐਂਡ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਸਫਲ ਫਾਈਲਰ ਹੁਣ AIS ਨੂੰ ਰੈਫਰੈਂਸ ਟੂਲ (Reference tool) ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (Primary document) ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਬਮਿਟ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਕੇ, ਟੈਕਸਪੇਅਰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਡੈਫੀਸ਼ੈਂਸੀ ਨੋਟਿਸ (Automated deficiency notices) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਡਿਜੀਟਲ-ਪਹਿਲੇ ਫਾਈਲਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਬਣ ਗਏ ਹਨ।

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.