AI 驅動的稅務轉型

儘管市場對AI的討論熱度高漲，許多稅務部門在是否全面採用 AI 方面仍持審慎態度，徘徊於科技創新的吸引力與組織變革阻力之間。稅務領導者對潛在風險 (準確性不足與資安問題)抱持審慎態度，因而必須審慎衡量 AI 帶來的效率提升與其可能伴隨的風險之間的取捨。多數企業因此從基礎應用著手，先培養對AI的熟悉度，運用生成式 AI 提升生產力，以及自動化大量資料處理工作。根據 Deloitte《稅務轉型趨勢》研究顯示，21% 的稅務領導者正試水溫，優先將 AI 應用於例行資料作業的自動化處理（見圖 2）。另有部分企業已開始探索 AI 在策略性稅務工作上的應用，例如強化稅務規劃（10%），以及辨識稅務風險與機會 (8%）。

在 AI 工具選擇眾多，且持續快速推陳出新的情況下，稅務部門更需要清楚界定業務或核心目標。成功的衡量指標可能包括：簡化合規遵流程、提升洞察力、降低成本，或改善準確性。明確的目標有助於釐清 AI 工具功能的評估標準。在導入 AI 時，最好將工具整合到員工日常工作流程，並考慮將 ERP 或其他核心系統資料導入 AI 工具。調查顯示46% 的受訪者已將 AI 稅務分析工具整合至 ERP 系統，另有 44% 的受訪者計畫採取相同作法（見圖 3）。

透過優先聚焦於可具體衡量的商業成果，稅務部門得以有效運用 AI，以實現策略目標。

AI 的效益高度依賴資料品質。若資料完整且精準，AI 可快速分析並提供可行洞察；若資料不佳，效率與準確性則大幅受限。因此企業必須建立清楚的資料策略，明確哪些資料應被使用並整合至 AI 流程中，以及如何運用這些資料來推動 AI 驅動的業務成果。資料策略同時必須考量資料隱私與機密性，明確界定對稅務流程至關重要的資料類別，並辨識儲存這些資料的系統。透過整理與清理資料，稅務領導者得以釋放更精準的洞察、提升營運效率，並降低風險。

透過縝密地準備與清理稅務資料，稅務領導者不僅能獲得更精準的分析結果，也能提升部門效率，降低運營風險。

稅務部門導入AI面臨的最大障礙在於「信任問題」；77% 的稅務主管要求準確率至少達 90% 才願意使用 AI 處理稅務流程。這反映了稅務工作的高度精確性與法規嚴格性，以及其對企業運營所產生的重大影響，同時也凸顯了企業對 AI 能力之透明度與可信度的高度需求。

除信任議題外，尚有其他因素使稅務主管難以全面投入 AI 應用（見圖 4）。包括預算限制（45% 的 Deloitte 受訪者提及）、團隊AI 專業能力不足 (36%），以及缺乏明確的 AI 策略 (33%) 。此外，對資料安全與隱私的疑慮（30%），以及來自企業高層支持不足（28%），亦構成導入 AI 的重要障礙。

儘管這些問題並不存在快速的解決方案，但都是可解決的。謹慎策略是，從小規模試點、快速學習，逐步累積信心，往往更為可行。更重要的是，系統化部署 AI，聚焦解決核心業務問題，這樣比單純導入工具更能產生實際效益。

對於多數非 AI 產業的企業而言，AI仍屬於相對陌生的領域。稅務團隊導入AI的一大障礙是專業能力有限（見圖 5） ；《2025 稅務轉型趨勢》調查中，45% 的受訪者指出，AI 相關技能是未來一至兩年內最迫切的需求。而 94% 的受訪者認為，AI 技能在未來四至五年內將成為不可或缺的能力（見圖 5）。為提升團隊能力，53% 的受訪者正積極招募具備科技與 AI 技能的數位人才。因此，面對挑戰的基礎第一步應包括，明確規劃 AI 預期達成的成果，並計畫將新技能引入團隊。

此外，由於稅務工作跨部門且涉及企業整體視野，與財務及 IT 緊密協作，可促進 AI 在企業內更有效的應用。