Indiens neues datengesteuertes Steuersystem nutzt personalisierte Pushs, um die Compliance zu steigern, Milliarden zurückzugewinnen und Fehler vor der rechtlichen Formalisierung im April 2026 zu reduzieren. 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.

Indien implementiert ein datengesteuertes Steuersystem, das Verhaltens-"Richter" verwendet, um die freiwillige Einhaltung zu fördern, wie im Wirtschaftsumfragebericht 2025–26 dargelegt. India is implementing a data-driven tax system using behavioral "nudges" to boost voluntary compliance, as detailed in the 2025–26 Economic Survey. Der NUDGE-Rahmen analysiert Echtzeit-Daten, um Fehler zu identifizieren – wie aufgeblasene Abzüge, nicht gemeldete ausländische Einkünfte oder falsche TDS-Einreichungen – und sendet personalisierte Warnungen an die Steuerzahler, die Korrekturen vor der Durchsetzung fördern. 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. Dieser proaktive Ansatz hat zu signifikanten Ergebnissen geführt: über 8.500 TDS-Returns überarbeitet, 8.825 Crore zurückgewonnen, 29.000 Crore in ausländischen Vermögenswerten deklariert und 2.050 Crore in falschen Abzügen reduziert. 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. Das System, das bis April 2026 formalisiert werden soll, zielt darauf ab, Rechtsstreitigkeiten zu reduzieren, die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften zu senken und Vertrauen aufzubauen, indem man Leitlinien für Strafen priorisiert. 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. Allerdings bestehen nach wie vor Bedenken hinsichtlich der Transparenz, der Privatsphäre und des Risikos algorithmischer Voreingenommenheit. However, concerns remain over transparency, privacy, and the risk of algorithmic bias.