भारत की नई डेटा-संचालित कर प्रणाली अप्रैल 2026 में कानूनी औपचारिकता से पहले अनुपालन को बढ़ावा देने, अरबों की वसूली करने और त्रुटियों को कम करने के लिए व्यक्तिगत संकेतों का उपयोग करती है। 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.

भारत स्वैच्छिक अनुपालन को बढ़ावा देने के लिए व्यवहार संबंधी "नड्ज" का उपयोग करके एक डेटा-संचालित कर प्रणाली लागू कर रहा है, जैसा कि आर्थिक सर्वेक्षण में विस्तृत है। India is implementing a data-driven tax system using behavioral "nudges" to boost voluntary compliance, as detailed in the 2025–26 Economic Survey. एन. यू. डी. जी. ई. ढांचा त्रुटियों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करता है-जैसे कि बढ़ी हुई कटौती, गैर-सूचित विदेशी आय, या गलत टी. डी. एस. फाइलिंग-और करदाताओं को व्यक्तिगत चेतावनी भेजता है, जिससे प्रवर्तन से पहले सुधारों को प्रोत्साहित किया जाता है। 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. इस सक्रिय दृष्टिकोण के कारण महत्वपूर्ण परिणाम सामने आए हैंः 8,500 से अधिक टीडीएस रिटर्न संशोधित किए गए, 4,825 करोड़ रुपये की वसूली हुई, 29,000 करोड़ रुपये की विदेशी संपत्ति घोषित की गई और 2,050 करोड़ रुपये की झूठी कटौती में कमी आई। 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. अप्रैल 2026 तक कानून में औपचारिक रूप से निर्धारित इस प्रणाली का उद्देश्य मुकदमेबाजी को कम करना, अनुपालन लागत को कम करना और दंड पर मार्गदर्शन को प्राथमिकता देकर विश्वास पैदा करना है। 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. हालांकि, पारदर्शिता, गोपनीयता और एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह के जोखिम पर चिंता बनी हुई है। However, concerns remain over transparency, privacy, and the risk of algorithmic bias.