稅務透明化新典範：AI 如何成為企業治理的策略資產

近二十年來，稅務透明化已從合規工具演變為全球政策核心。從金融危機後的改革、OECD 的 BEPS 行動計畫、FATCA 到 CRS 等制度，各國政府透過資訊揭露與自動交換，積極縮小稅收缺口並強化合規。企業不僅需回應稅務機關，更需面對投資人、媒體、NGO 與社會大眾對透明度與責任的高度期待。

概要

• 全球稅務透明化的演進與政策驅動力：稅務透明化已從合規工具演變為國際政策核心。OECD 的 BEPS 行動計畫與 CRS、CARF 等制度推動跨境資訊交換，企業面臨更高揭露標準與多元利害關係人期待。AI 技術在此背景下協助企業處理複雜資料、比對報表並預測政策變化，提升揭露效率與合規韌性，成為企業因應全球稅務制度演進的策略工具
• 企業責任與稅務功能的轉型：稅務部門正從財務後勤支援角色，轉型為企業治理與風險管理的核心，從「報得準」提升至「報得好」。驅動力來自揭露標準提升、利害關係人期待改變與跨部門合作需求增加。AI 工具助力自動化、異常偵測與預測政策變化，協助稅務部門能以更高的策略視角參與企業決策
• AI 與資料治理在稅務透明化中的應用與挑戰：AI 技術能進行資料清理、異常偵測、跨年度報表比對與風險預測，協助趨勢掃描、風險預警與決策模擬。然而，AI 效能高度依賴資料品質，若資料不完整將降低價值。企業必須投入資料治理，確保資訊一致並跨部門整合，以因應政府日益精密的稅務監管與 ESG、碳稅揭露需求

在 ESG 與數位轉型的浪潮下，AI 技術正快速重塑稅務部門的角色。資料品質與跨部門協作能力，將成為企業在新稅務環境中取得競爭優勢的關鍵。

1. 全球稅務透明化的演進與政策驅動力

稅務透明化的發展是一場長期且多層次的全球性轉型。從早期針對銀行保密制度的改革，到金融危機後各國政府急需補充財政資源，稅務揭露與資訊交換逐漸成為國際稅務政策的核心。企業也因此面臨更高的合規標準與更廣泛的社會責任。

OECD 在這場變革中扮演了關鍵角色。透過 BEPS 行動計畫，建立了 15 項行動方案，其中有 4 項被列為最低標準，成員國必須承諾實施：

• Action 5：有害租稅慣例的透明化
  針對具避稅風險的稅務裁定，要求主動交換資訊。
• Action 6：防止濫用租稅協定
  針對跨國企業利用租稅協定進行避稅行為，建立防範機制，確保協定不被濫用。
• Action 13：國別報告（CbCR）制度
  要求跨國企業提交國別報告（CbCR），揭露全球營收、利潤與稅負分布。
• Action 14：強化爭議解決機制
  強化跨國稅務爭議解決機制，確保納稅人能公平處理爭端。

同時，OECD 推出的共同申報標準（CRS）與加密資產申報框架（CARF），進一步擴張了資訊交換的範圍與規模：

• 超過 120 個司法管轄區已採用 CRS，涵蓋逾 12 兆歐元的金融帳戶資產。
• 65 個國家承諾於 2027 年前實施 CARF，以監管加密貨幣與 NFT 等新興資產。
• 全球已建立 9,000 多項雙邊交換協議，形成前所未有的跨境資訊網絡。

這些政策的推動不只是為了打擊避稅，更是為了建立一個公平、透明且可預測的稅務環境。企業不再只是向政府報稅，而是必須面對更多元的利害關係人，包括投資人、媒體、非政府組織，甚至是社會大眾。稅務揭露成為企業治理的一部分，也成為企業信任與永續發展的基礎。

在這樣的背景下，AI 技術的導入正好補上了企業在資料處理與合規效率上的缺口。AI 不僅能協助稅務部門進行資料清理、異常偵測與報表比對，更能透過歷史資料與合成資料進行預測分析，協助企業掌握價值流動與政策變化。這不只是技術升級，更是企業在新稅務環境中取得競爭優勢的關鍵。

總結來說，稅務透明化的演進是一場由政策驅動、技術加速、企業責任深化所構成的全球性轉型。企業若能理解這些變化背後的邏輯，並善用 AI 技術與資料治理策略，不僅能提升合規效率，更能在全球市場中建立穩固的信任與聲譽。

2. 企業責任與稅務功能的轉型

稅務部門正從財務後勤支援角色，轉型為企業治理與風險管理的核心。企業不再只是「報得準」，而是要「報得好」，並清楚傳達其稅務行為背後的邏輯與價值。

此轉型來自三大驅動力：

• 揭露標準提升
  稅務資訊需對多方利害關係人公開，成為企業信任與形象的關鍵資產。
• 利害關係人期待改變
  稅務行為被視為企業社會責任的一部分，需展現公平、誠信與永續價值。
• 跨部門合作需求增加
  稅務主管需與營運、法務、永續等部門協作，回應外部挑戰與內部整合需求。

AI 技術在此轉型中扮演關鍵角色。透過自動化工具，稅務部門可處理大量資料、進行異常偵測、比對歷年報表，甚至預測政策變化與風險趨勢。這不僅提升效率，更讓稅務部門能以更高的策略視角參與企業決策。

此外，企業與稅務機關的互動模式也正在轉變。透過預先訂價協議（APA）與即時審核機制（如美國 CAP 計畫），企業可在報稅前與主管機關建立共識，降低爭議與審查風險，提升合規確定性與效率。AI 可協助模擬不同稅務情境，支援企業與主管機關建立更具前瞻性的溝通機制。

AI 也能強化稅務部門的內部溝通與教育功能。例如，透過生成式 AI 建立互動式稅務知識庫，協助非財務部門理解稅務政策與風險，促進跨部門協作與共識。

3. AI 與資料治理在稅務透明化中的應用與挑戰

在稅務透明化日益深化的背景下，企業與政府皆面臨前所未有的資料壓力。稅務揭露不再只是填寫表格，而是需處理龐大且複雜的資料集，並確保資訊的準確性、一致性與可追溯性。

AI 技術正於此發揮關鍵作用。從資料清理、異常偵測，到跨年度報表比對與風險預測，AI 工具能在短時間內完成原需數週的人工作業，讓稅務部門更專注於策略性分析與決策支援。

企業可透過 AI 強化「前瞻性合規」能力，包括：

• Horizon scanning（趨勢掃描）
  預測政策走向與監管變化，提前調整稅務策略。
• 風險辨識與預警
  即時分析揭露資料，辨識潛在爭議或雙重課稅風險。
• 模擬與決策支援
  結合歷史與合成資料，預測不同情境下的稅務影響。

然而，AI 的效能並非自動產生，其高度依賴資料品質。若企業的資料不完整、不一致或缺乏結構，AI 工具將無法發揮真正價值。因此，資料治理成為稅務轉型的基礎工程。企業必須投入資源，建立穩健的資料管理架構，確保稅務資訊的準確性與可用性，並與其他部門的資料系統整合，形成跨部門的資訊流通。

政府方面也在積極導入 AI 技術，強化稅務監管與資料分析能力。這意味著企業未來將面對更精密、更即時的審查環境。若企業無法同步提升自身的技術能力與資料品質，將可能面臨更高的合規風險與營運壓力。

AI 在稅務領域的應用也逐漸延伸至永續報告與碳稅管理。企業可透過 AI 整合 ESG 指標與稅務資料，建立更全面的永續財務揭露架構，回應市場與監管機構對透明度的高度要求。