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. El nuevo sistema tributario impulsado por datos de la India utiliza empujones personalizados para impulsar el cumplimiento, recuperando miles de millones y reduciendo errores antes de la formalización legal en abril de 2026.

India is implementing a data-driven tax system using behavioral "nudges" to boost voluntary compliance, as detailed in the 2025–26 Economic Survey. India está implementando un sistema fiscal basado en datos que utiliza "empujones" conductuales para impulsar el cumplimiento voluntario, según se detalla en la Encuesta Económica 2025–26. 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. El marco NUDGE analiza datos en tiempo real para identificar errores, como deducciones infladas, ingresos extranjeros no declarados o presentaciones incorrectas de TDS, y envía alertas personalizadas a los contribuyentes, alentando las correcciones antes de la ejecución. 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. Este enfoque proactivo ha dado lugar a resultados significativos: más de 8.500 declaraciones de TDS revisadas, ₹4.825 crores recuperados, ₹29.000 crores en activos extranjeros declarados y ₹2.050 crores en deducciones falsas reducidas. 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. El sistema, que se formalizará en ley en abril de 2026, tiene como objetivo reducir los litigios, reducir los costos de cumplimiento y generar confianza priorizando la orientación sobre las sanciones. However, concerns remain over transparency, privacy, and the risk of algorithmic bias. Sin embargo, siguen existiendo preocupaciones sobre la transparencia, la privacidad y el riesgo de sesgo algorítmico.