आंध्र प्रदेश का AI-आधारित जीएसटी मॉडल: राष्ट्रीय स्तर पर मिली सराहना, जानिए कैसे हुआ संभव

24 Aug आंध्र प्रदेश का AI-आधारित जीएसटी मॉडल: राष्ट्रीय स्तर पर मिली सराहना, जानिए कैसे हुआ संभव

✎ आंध्र प्रदेश का AI-संचालित GST मॉडल शासन में प्रौद्योगिकी के सफल एकीकरण का एक उत्कृष्ट उदाहरण है, जो कर प्रशासन को अधिक कुशल और राजस्व संवर्द्धन में सहायक बनाता है।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper II — शासन, पारदर्शिता और जवाबदेही के महत्वपूर्ण पहलू, ई-गवर्नेंस-अनुप्रयोग, मॉडल, सफलताएँ, सीमाएँ और संभावनाएँ  |  GS Paper III — भारतीय अर्थव्यवस्था तथा योजना, संसाधनों को जुटाने, प्रगति, विकास तथा रोज़गार से संबंधित विषय, समावेशी विकास तथा इससे उत्पन्न विषय
• Prelims: GST (वस्तु एवं सेवा कर), कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग (ML), ई-गवर्नेंस, राजस्व संवर्द्धन, कर प्रशासन, राष्ट्रीय समन्वय बैठक, राजकोषीय संघवाद
• Essay: शासन में प्रौद्योगिकी का उपयोग: चुनौतियाँ और अवसर, भारत में आर्थिक विकास और कर सुधारों की भूमिका

त्वरित पुनरावृत्ति: आंध्र प्रदेश का AI-संचालित GST मॉडल शासन में प्रौद्योगिकी के सफल एकीकरण का एक उत्कृष्ट उदाहरण है, जो कर प्रशासन को अधिक कुशल और राजस्व संवर्द्धन में सहायक बनाता है।

यह खबर चर्चा में क्यों?

आंध्र प्रदेश के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) आधारित वस्तु एवं सेवा कर (GST) प्रशासन मॉडल को 6वीं राष्ट्रीय समन्वय बैठक में राष्ट्रव्यापी सराहना मिली है। इस मॉडल ने छह महीनों में ₹743.43 करोड़ के राजस्व का पता लगाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जो पहले की मैनुअल प्रक्रिया से काफी अधिक है। कई अन्य राज्यों ने भी इस सफल मॉडल का अध्ययन करने और उसे अपनाने में रुचि दिखाई है, जो शासन में प्रौद्योगिकी के प्रभावी उपयोग का एक उदाहरण प्रस्तुत करता है।

पृष्ठभूमि

• भारत में GST 1 जुलाई, 2017 को लागू किया गया एक व्यापक अप्रत्यक्ष कर है, जिसने केंद्र और राज्यों द्वारा लगाए गए कई अप्रत्यक्ष करों का स्थान लिया है।
• GST परिषद (GST Council) GST से संबंधित सभी महत्वपूर्ण निर्णय लेने वाली सर्वोच्च शासी निकाय है, जिसकी अध्यक्षता केंद्रीय वित्त मंत्री करते हैं और इसमें सभी राज्यों के वित्त मंत्री शामिल होते हैं।
• GST का मुख्य उद्देश्य ‘एक राष्ट्र, एक कर’ की अवधारणा को साकार करना, कर प्रणाली को सरल बनाना और व्यापार करने में आसानी को बढ़ावा देना है।
• कर चोरी और राजस्व रिसाव हमेशा से भारतीय कर प्रशासन के लिए एक चुनौती रहे हैं, जिससे सरकार को राजस्व हानि होती है।
• ई-गवर्नेंस (e-Governance) पहलें भारत में शासन को अधिक कुशल, पारदर्शी और जवाबदेह बनाने के लिए प्रौद्योगिकी के उपयोग पर जोर देती रही हैं।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों में विभिन्न क्षेत्रों, विशेषकर शासन और सार्वजनिक सेवाओं में क्रांति लाने की क्षमता है।

आंध्र प्रदेश का AI-संचालित GST मॉडल क्या है?

• यह एक उन्नत प्रणाली है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके GST प्रशासन की पूरी प्रक्रिया को कवर करती है।
• इसमें केस चयन, रिटर्न की जांच, ऑडिट, निरीक्षण और मुकदमेबाजी जैसी गतिविधियाँ शामिल हैं, जिन्हें AI की सहायता से अधिक कुशल बनाया गया है।
• यह मॉडल कई डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है, स्वचालित विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करता है और उन मामलों की पहचान करने के लिए एक जोखिम मैट्रिक्स का उपयोग करता है जिनकी गहन जांच की आवश्यकता होती है।
• विभाग के पास एक ‘लीगल-AI ऑफिसर असिस्टेंट’ है, जिसे GST कानूनों और लगभग 22,000 न्यायिक निर्णयों पर प्रशिक्षित किया गया है, जो अधिकारियों को विभिन्न मंचों पर मुकदमेबाजी को संभालने में सहायता करता है।
• इस प्रणाली के माध्यम से छह महीनों में ₹743.43 करोड़ के राजस्व का पता चला, जबकि पिछली मैनुअल प्रक्रिया से ₹365.75 करोड़ का राजस्व प्राप्त हुआ था, जो इसकी प्रभावशीलता को दर्शाता है।
• यह मॉडल कर चोरी का पता लगाने, कर अनुपालन में सुधार करने और करदाताओं के लिए प्रक्रिया को सरल बनाने में मदद करता है, जिससे समग्र कर राजस्व में वृद्धि होती है।

मुख्य विशेषताएँ

महत्व

आर्थिक महत्व

• राजस्व वृद्धि: AI-आधारित प्रणाली ने कर चोरी का पता लगाकर और अनुपालन में सुधार करके राज्य के राजस्व में उल्लेखनीय वृद्धि की है।
• राजकोषीय सुदृढीकरण: बढ़ा हुआ राजस्व राज्यों को अपनी राजकोषीय स्थिति मजबूत करने और विकास परियोजनाओं में निवेश करने में सक्षम बनाता है।
• कर आधार का विस्तार: प्रभावी कर प्रशासन प्रणाली से कर आधार का विस्तार होता है, जिससे अधिक लोग कर के दायरे में आते हैं।

शासन और प्रशासनिक महत्व

• दक्षता और पारदर्शिता: AI का उपयोग कर प्रशासन प्रक्रियाओं को अधिक कुशल, पारदर्शी और वस्तुनिष्ठ बनाता है।
• मानवीय हस्तक्षेप में कमी: स्वचालित प्रणाली से मानवीय त्रुटि और भ्रष्टाचार की संभावना कम होती है।
• अन्य राज्यों के लिए मॉडल: आंध्र प्रदेश का मॉडल अन्य राज्यों के लिए एक प्रेरणा और सीखने का अवसर प्रदान करता है, जिससे पूरे देश में बेहतर कर प्रशासन को बढ़ावा मिल सकता है।

प्रौद्योगिकी और नवाचार

• डिजिटल इंडिया पहल को बढ़ावा: यह पहल सरकार के डिजिटल इंडिया (Digital India) दृष्टिकोण के अनुरूप है, जो शासन में प्रौद्योगिकी के उपयोग को प्रोत्साहित करती है।
• डेटा विश्लेषण का उपयोग: बड़े डेटा (Big Data) और उन्नत विश्लेषण का उपयोग करके निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार होता है।
• क्षमता निर्माण: ऐसी प्रणालियों के विकास और कार्यान्वयन से सरकारी अधिकारियों की तकनीकी क्षमताओं में वृद्धि होती है।

चुनौतियाँ

1. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा

• संवेदनशील करदाता डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करना एक बड़ी चुनौती है।
• साइबर हमलों और डेटा उल्लंघनों से बचाव के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है।

यूपीएससी लिंक: शासन में ई-गवर्नेंस, सुरक्षा चुनौतियाँ

2. प्रौद्योगिकी तक पहुंच और क्षमता

• सभी राज्यों में ऐसी उन्नत AI प्रणालियों को अपनाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक तकनीकी बुनियादी ढांचा और विशेषज्ञता उपलब्ध नहीं हो सकती है।
• कर्मचारियों को नई प्रणालियों के उपयोग के लिए प्रशिक्षित करना एक महत्वपूर्ण कार्य है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान और प्रौद्योगिकी का विकास, मानव संसाधन

3. कानूनी और नैतिक मुद्दे

• AI-आधारित निर्णयों की जवाबदेही और न्यायिक समीक्षा (Judicial Review) सुनिश्चित करना।
• एल्गोरिथम में पूर्वाग्रह की संभावना, जिससे कुछ करदाताओं के साथ अनुचित व्यवहार हो सकता है।

यूपीएससी लिंक: शासन में नैतिकता, न्यायिक प्रणाली

4. प्रणाली का निरंतर उन्नयन और रखरखाव

• GST कानूनों और न्यायिक निर्णयों में बदलाव के साथ AI प्रणाली को लगातार अपडेट करने की आवश्यकता होगी।
• प्रणाली के रखरखाव और तकनीकी सहायता के लिए पर्याप्त संसाधनों की आवश्यकता होगी।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान और प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग, सार्वजनिक व्यय

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

आगे की राह

• एक मजबूत डेटा गोपनीयता और सुरक्षा ढांचा विकसित करना, जिसमें एन्क्रिप्शन और एक्सेस नियंत्रण शामिल हों।
• AI प्रणालियों को अपनाने वाले राज्यों के लिए तकनीकी सहायता और क्षमता निर्माण कार्यक्रम शुरू करना।
• AI-आधारित निर्णयों की जवाबदेही और निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए एक स्पष्ट नियामक और कानूनी ढांचा स्थापित करना।
• एल्गोरिथम में संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए नियमित ऑडिट और मूल्यांकन करना।
• राज्यों के बीच सर्वोत्तम प्रथाओं और ज्ञान के आदान-प्रदान को बढ़ावा देना ताकि सफल मॉडलों को दोहराया जा सके।
• AI प्रणालियों के निरंतर उन्नयन और रखरखाव के लिए पर्याप्त बजटीय आवंटन सुनिश्चित करना।
• करदाताओं के लिए AI-आधारित प्रक्रियाओं को समझने और उनके साथ बातचीत करने के लिए उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस विकसित करना।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
1. वस्तु एवं सेवा कर (GST) भारत में 1 जुलाई, 2017 को लागू किया गया था।
2. GST परिषद की अध्यक्षता केंद्रीय वित्त मंत्री करते हैं।
3. GST एक गंतव्य-आधारित कर है।
उपरोक्त में से कितने कथन सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. सभी तीन
4. कोई नहीं

उत्तर: सभी तीन — कथन 1 सही है। GST 1 जुलाई, 2017 को लागू हुआ था। कथन 2 सही है। GST परिषद की अध्यक्षता केंद्रीय वित्त मंत्री करते हैं और इसमें राज्यों के वित्त मंत्री भी शामिल होते हैं। कथन 3 सही है। GST एक गंतव्य-आधारित उपभोग कर है, जिसका अर्थ है कि कर उस स्थान पर लगाया जाता है जहाँ वस्तुओं और सेवाओं का उपभोग किया जाता है।

Q2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
1. AI प्रणालियाँ केवल पूर्व-निर्धारित नियमों के आधार पर कार्य करती हैं और सीखने की क्षमता नहीं रखती हैं।
2. मशीन लर्निंग, AI का एक उपसमूह है जो प्रणालियों को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियाँ करने में सक्षम बनाता है।
उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

1. केवल 1
2. केवल 2
3. 1 और 2 दोनों
4. न तो 1 और न ही 2

उत्तर: केवल 2 — कथन 1 गलत है। AI प्रणालियाँ सीखने, तर्क करने और समस्याओं को हल करने की क्षमता रखती हैं, वे केवल पूर्व-निर्धारित नियमों पर निर्भर नहीं करतीं। कथन 2 सही है। मशीन लर्निंग वास्तव में AI का एक उपसमूह है जो एल्गोरिदम के विकास पर केंद्रित है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और अनुभव के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति देता है।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ वस्तु एवं सेवा कर (GST) प्रशासन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के अनुप्रयोगों का परीक्षण कीजिए। यह कैसे कर चोरी को रोकने और राजस्व संग्रह को बढ़ाने में सहायक हो सकता है? (15 Marks)

रूपरेखा: मॉडल-उत्तर संरचना:
1. परिचय: GST और AI/ML के संक्षिप्त परिचय के साथ उत्तर की शुरुआत करें। आंध्र प्रदेश मॉडल का संदर्भ दें।
2. AI और ML के अनुप्रयोग: GST प्रशासन में AI/ML के विभिन्न अनुप्रयोगों का विस्तृत वर्णन करें, जैसे:
– केस चयन और रिटर्न की जाँच (Return scrutiny)
– ऑडिट और निरीक्षण
– मुकदमेबाजी प्रबंधन (Legal-AI Officer Assistant)
– डेटा स्रोतों का एकीकरण और विश्लेषणात्मक रिपोर्ट
– जोखिम मैट्रिक्स का उपयोग कर मामलों की पहचान
3. कर चोरी की रोकथाम में सहायता: स्पष्ट करें कि AI/ML कैसे कर चोरी को रोकने में मदद करता है:
– संदिग्ध लेनदेन की पहचान
– फर्जी चालानों का पता लगाना
– डेटा विसंगतियों को उजागर करना
– करदाताओं के व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण
4. राजस्व संग्रह में वृद्धि: बताएं कि AI/ML राजस्व संग्रह को कैसे बढ़ाता है:
– दक्षता में सुधार और मानवीय त्रुटियों में कमी
– लक्षित प्रवर्तन (Targeted enforcement)
– बेहतर अनुपालन (Compliance)
– आंध्र प्रदेश के ₹743.43 करोड़ के राजस्व वृद्धि के आंकड़े का उल्लेख करें।
5. चुनौतियाँ और आगे की राह: AI/ML के कार्यान्वयन में संभावित चुनौतियों (डेटा गोपनीयता, तकनीकी विशेषज्ञता की कमी) और उनके समाधान पर संक्षिप्त चर्चा करें।
6. निष्कर्ष: AI/ML के माध्यम से एक अधिक कुशल, पारदर्शी और प्रभावी कर प्रशासन की संभावनाओं पर बल देते हुए निष्कर्ष निकालें।

स्रोत: The Hindu

Andhra Pradesh PCS (APPSC) — राज्य PCS अभ्यास

Prelims: आंध्र प्रदेश द्वारा विकसित ‘AI-संचालित जीएसटी मॉडल’ को राष्ट्रीय स्तर पर सराहना मिलने का प्रमुख कारण क्या है?

1. AI द्वारा कर चोरी का पता लगाने और कर संग्रह में पारदर्शिता बढ़ाने में सफलता
2. AI द्वारा राज्य के सभी करदाताओं को स्वचालित रूप से कर मुक्त कर दिया जाना
3. AI द्वारा राज्य में जीएसटी दरों को पूरी तरह से समाप्त कर देना
4. AI द्वारा राज्य के सभी व्यवसायों को कर राहत प्रदान करना

उत्तर: AI द्वारा कर चोरी का पता लगाने और कर संग्रह में पारदर्शिता बढ़ाने में सफलता — AI-संचालित जीएसटी मॉडल कर चोरी का पता लगाने और कर संग्रह में पारदर्शिता बढ़ाने के लिए जाना जाता है।

Mains: आंध्र प्रदेश के ‘AI-संचालित जीएसटी मॉडल’ के प्रमुख घटकों और इसके राज्य की अर्थव्यवस्था पर पड़ने वाले प्रभावों का वर्णन कीजिए।

शैक्षिक उद्देश्य हेतु AanyaAi द्वारा जनित।

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