從自動化到智慧決策，以Agentic AI 重構稅務運作

在生成式 AI 浪潮下，Agentic AI 已成為企業財稅數位轉型的重要推手。透過多代理協作與人機整合，不僅能自動化處理複雜財稅流程、提升效率與精準度，亦結合 AI 治理確保透明合規，助您掌握新時代競爭優勢。

概要

• Agentic AI 正加速稅務營運的轉型，能自主處理複雜流程、從經驗中學習，並與人員協作，大幅提升效率、準確性與創新價值。
• 成功導入需重視 Agent 之間的透明協作、人機整合及完善治理，確保符合法規、降低風險並建立組織信任。
• 企業應結合 AI 與專業判斷，突破資料孤島及文化障礙，讓稅務部門躍升為策略導向、資料驅動的創新核心。

近年來，AI 在稅務領域的應用快速發展，成為推動稅務數位轉型的重要議題。許多企業希望將「以人為本」的 AI 納入稅務流程，使稅務部門蛻變為創新中心。根據安永最新調查，87%的稅務團隊認為生成式AI 能有效提升稅務作業效率。

如今，Agentic AI 的出現，更將加速科技驅動的稅務創新與轉型。 Agentic AI 不僅能自動化處理複雜的稅務流程，還能進行決策、處理資料異常，並從錯誤中學習。若經過充分訓練並設置完善的防護機制，就能在短時間內與團隊協作完成稅務任務，無需頻繁人工監控，進而提升工作品質與生產力。

什麼是Agentic AI？

Agentic AI 具備自主運作的能力，能感知、推理並採取行動以達成目標，僅在關鍵節點需要人工參與。它至少擁有以下五項關鍵特性：

1. 目標導向

為達成特定目標而設計，例如處理試算表、分類商品與服務稅務或識別新稅法。

2. 適應性規劃

可因應不斷變化的稅務環境，並透過互動學習不斷提升。

3. 自主性

能獨立運作與決策，人工干預頻率可依需求調整。

4. 訪問外部資源

可利用API、資料庫及其他工具達成目標，增強能力。

5. 執行連續性

即使環境變化或發生干擾，仍能保持運作效率，並具備備援計畫與監控。

例如，Agentic AI 在銷售與稅務領域的應用之一是自動化產品稅率分類。安永曾協助一家大型飲料製造商將超過4,000萬筆交易進行分類，因成分多樣而極具挑戰。透過自主運作的 AI 分類代理，僅用10天便精準完成所有分類，效率與準確度大幅提升。與傳統的規則式自動化相比，Agentic AI 能理解稅務背景、設定目標、規劃行動並執行，並在遇到資料異常時主動做出決策，減少人工介入提升彈性與生產力。

另一個應用場景是自動重整試算表格式

這項工作過去耗時且繁瑣，即使有ERP 與規則式自動化輔助，仍需大量人工投入。如今， Agentic AI 可自主連接後端系統（如ERP、總帳與薪資系統），擷取並分類明細項目、追蹤資產，並生成報告草稿供人工審閱。

1. Agentic AI 團隊的變革力量

Agentic AI 能自動化端到端的稅務流程，例如試算表與合規作業。透過具不同專長的多個Agent 分工，由AI 協作層與人工監督共同管理，可顯著提升準確度與效率。

以試算表處理為例，Agent 團隊可負責以下功能，讓稅務人員僅需與協作管理Agent 互動，免去操作多個系統的負擔：

• 從稅務與財務系統擷取資料
• 正確分類項目
• 上傳整理後的資料至稅務準備軟體
• 辨識新科目並正確分類
• 比對不同年度試算表以找出異常
• 審查最終輸出，確保準合規與準確

安永已運用自然語言處理與機器學習追蹤稅務法規變化，並探索將Agentic AI 自動 化應用於檢測新法規、評估影響及生成建議草稿。在關鍵階段仍需人工監督，以確保專業與合規。

Agentic AI 亦能在人工監督下接收、解讀與分類不同地區的稅務通知，理解當地語言與格式，並根據特定邏輯通知分派至正確團隊或系統。例如：

• 辨識通知類型（稅務審計、延遲申報、付款要求等）
• 擷取關鍵資訊（日期、金額、截止期限）
• 對應內部稅務義務或申報紀錄

2. 清晰的Agent-to-Agent 溝通是成功關鍵

透明的Agent-to-Agent 溝通有助於AI 融入稅務團隊，促進資料共享、支援審計並加快決策，同時以人類易懂的方式呈現資訊。

要讓Agentic AI 無縫整合到稅務運作中，不僅需讓Agent 間資訊自由流通，還必須讓稅務人員能即時追蹤Agent 的行動並驗證結果。雖然以API 為中心的溝通速度快，但對稅務人員並不直觀；相比之下，透過電子郵件或聊天工具的交流，雖然稍慢，但更便於人工檢視這些。安永正在測試讓自家 AI 稅務Agent 透過Microsoft Teams Copilot 與客戶的稅務 Agent 溝通，例如在審計過程中請求稅務資料以支持立場。

此外，隨著拉丁美洲與歐盟對「即時稅務申報」的需求增加，預期未來納稅人與稅務機關可能會透過標準化Agent 交換稅務資料，取代高度客製化的API。

3. 突破挑戰：資料、法規與信任

導入Agentic AI 的挑戰不僅在技術，還包括資料孤島、複雜法規、倫理風險與組織文化轉型。稅務資料往往分散在不同ERP 、試算表與本地資料庫中，缺乏統一架構與跨部門協作會限制AI 的推理與價值創造能力。雖然AI 可協助監測與解讀法規變化，但輸出仍需合規團隊驗證其可稽核性。高度自主的AI 必須設計防護機制，避免偏差風險評估或不透明稅務立場等非預期後果。若缺乏治理與監管，可能引發聲譽與法規風險，因此在授予AI 更高自主權前， 需先建立完善的倫理準則與責任歸屬機制。此外，要讓團隊與利害關係人信任AI，結果必需可靠、過程必須透明。企業應優先考慮可解釋性，並採用Human-In-The-Loop 模式，將AI 效率與專業人員的經驗相結合。

稅務部門也需從單純合規導向，轉型為策略性、資料驅動的顧問角色，透過人才培訓與跨部門協作，讓AI 成為核心策略的一部分。

4. 以人為本：賦能稅務團隊，而非取代他們

Agentic AI 能透過自動化複雜任務提升效率，但其真正價值在與人類洞察、倫理監督與策略工作相結合。它應被視為位智能協作者，補足稅務人員的判斷力與創造力，而非替代人力。先行者已建立這種夥伴關係，將可解釋性、責任歸屬與透明度融入AI 策略，確保人機協作能強化而非削弱專業完整性。