?数据分析人工智能帮助改善GST收集
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财政部长尼尔马拉·西塔拉曼(Nirmala Sitharaman)周六表示 , 政府正在采取多个步骤,例如使用数据分析来填补商品和服务税征收方面的漏洞,并防止滥用和游戏系统的特定区域 。

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她说,在过去三个月中,商品及服务税的征收额每月超过10亿卢比,在此举行的2020-21年预算新闻公布会上说 。她说,在商品及服务税理事会会议上,州财政部长就各种漏洞提出了反馈意见,这些漏洞导致政府没有应收税收 。
她说 , 为了填补此类漏洞并制止系统滥用和游戏的特定区域,正在采取许多步骤 。税收大臣阿贾伊·布珊·潘迪(Ajay Bhushan Pandey)详细说,正在采取有针对性的方法,利用数据分析和人工智能,这有助于改善商品及服务税的征收 。

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他说 , 11月的收款额接近1,040亿卢比 , 12月的收款额约为1,030亿卢比,而1月的收款额约为1,110亿卢比 。他说 , 鉴于采取了多项措施 , 经济也有所改善,收缴情况有所改善 。他说,使用数据分析的方法是从所得税,商品及服务税,海关 , 出口和进口中提取数据 。
他说,已经准备了一份关于不匹配领域的红旗报告,并补充说,很多人是税务投诉和诚实的纳税人 。他说,这只是几千个商品及服务税纳税人需要审查的一小部分 。如果不匹配程度达到一定程度,则通过短信(SMS)通知纳税人;如果不匹配程度较大,还应通知官员以找出差异是由于真正原因还是其他原因 。
他说,这种有针对性的措施帮助政府改善了税收收集,而没有任何“超额” 。政府将继续跟踪发现问题区域 。他说:“我们将继续进行下去,并通过数据分析和人工智能来改善收集,以使那些试图获得该系统的人能够被追捕,诚实的纳税人可以完全摆脱麻烦 。”

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在马哈拉施特拉邦和安得拉邦这样的新政府上台时,关于取消项目的问题 , 这使投资者的信心处于较低水平,而该中心在幸免这种情况方面发挥了作用 , 西塔拉曼赞成与各国处理此事 。关于“伤害”,这引起了她说:“我希翼不会有太大的损失 。”
【?数据分析人工智能帮助改善GST收集】关于该中心待处理的泰米尔纳德邦的商品及服务税,她声称所有州都受到平等对待 , 说好像泰米尔纳德邦被单独选出来是不正确的 。她说,拖欠各州的欠款将分两期支付 。当被问及LIC上市的问题时,她说政府尚未决定其在首次公开辟行中所持股份的百分比 。她满怀信心,此举将增强透明度,纪律并进一步改善治理 。
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