ہندوستان کا نیا ڈیٹا پر مبنی ٹیکس نظام اپریل 2026 میں قانونی رسمی شکل دینے سے پہلے تعمیل کو فروغ دینے، اربوں کی وصولی اور غلطیوں کو کم کرنے کے لیے ذاتی نوعیت کے نوڈس کا استعمال کرتا ہے۔ India's new data-driven tax system uses personalized nudges to boost compliance, recovering billions and reducing errors ahead of legal formalization in April 2026.

ہندوستان رضاکارانہ تعمیل کو فروغ دینے کے لیے رویے کے "نوڈز" کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا پر مبنی ٹیکس کے نظام کو نافذ کر رہا ہے، جیسا کہ اقتصادی سروے میں تفصیل سے بتایا گیا ہے۔ India is implementing a data-driven tax system using behavioral "nudges" to boost voluntary compliance, as detailed in the 2025–26 Economic Survey. این یو ڈی جی ای فریم ورک غلطیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے-جیسے کہ بڑھتی ہوئی کٹوتیاں، غیر رپورٹ شدہ غیر ملکی آمدنی، یا غلط ٹی ڈی ایس فائلنگ-اور ٹیکس دہندگان کو ذاتی انتباہات بھیجتا ہے، نفاذ سے پہلے اصلاحات کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ The NUDGE framework analyzes real-time data to identify errors—such as inflated deductions, unreported foreign income, or incorrect TDS filings—and sends personalized alerts to taxpayers, encouraging corrections before enforcement. اس فعال نقطہ نظر کے اہم نتائج برآمد ہوئے ہیں: 8, 500 سے زیادہ ٹی ڈی ایس ریٹرنز میں ترمیم کی گئی، 4, 825 کروڑ روپے کی وصولی ہوئی، 29, 000 کروڑ روپے کے غیر ملکی اثاثوں کا اعلان کیا گیا، اور 2, 050 کروڑ روپے کی غلط کٹوتیوں میں کمی آئی۔ This proactive approach has led to significant results: over 8,500 TDS returns revised, ₹4,825 crore recovered, ₹29,000 crore in foreign assets declared, and ₹2,050 crore in false deductions reduced. اپریل 2026 تک قانون میں باضابطہ ہونے والے اس نظام کا مقصد قانونی چارہ جوئی کو کم کرنا، تعمیل کے اخراجات کو کم کرنا، اور جرمانوں پر رہنمائی کو ترجیح دے کر اعتماد پیدا کرنا ہے۔ The system, set to be formalized in law by April 2026, aims to reduce litigation, lower compliance costs, and build trust by prioritizing guidance over penalties. تاہم، شفافیت، پرائیویسی، اور الگورتھمک تعصب کے خطرے پر خدشات باقی ہیں۔ However, concerns remain over transparency, privacy, and the risk of algorithmic bias.