?数据分析人工智能帮助改善GST收集

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。
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年预算新闻发布会上说。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。
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。”
【?数据分析人工智能帮助改善GST收集】

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