稅務部門的下一場競爭：當 AI 開始接手日常工作，資料開始驅動決策

在全球稅務法規持續變動、資訊揭露要求⽇益提⾼，以及企業營運模式愈趨跨國化的環境下，稅務部⾨正⾯臨前所未有的挑戰。過去仰賴⼈⼯處理、分散系統與事後檢核的作業模式，不僅難以因應⽇漸增加的資料量與複雜性，也讓專業⼈才被迫耗費⼤量時間在資料整理、交易對帳及申報作業上。

對財務⾧ (CFO) 與稅務主管⽽⾔，更值得關注的是，這已不只是效率問題，⽽是企業能否在快速變化的監管環境中維持法規遵循、強化⾵險管理並提升決策品質的關鍵議題。隨著 AI、GenAI 與 AI Agent 技術逐漸成熟，企業正迎來重新定義稅務職能的契機，⽽這場「重塑稅務職能」的競賽也正加速展開。

概要

• 法規環境、資料量與人才需求日益複雜，傳統依賴人工處理的稅務營運模式已面臨轉型壓力，企業正透過 AI、GenAI 與 AI Agent 重新思考稅務營運模式。
• AI 的價值已不再侷限於傳統自動化作業，而是透過資料整合、智慧化流程與決策支援能力，逐步參與資料驗證、交易分析、稅務判定與文件處理，協助企業提升效率、強化法規遵循並優化決策品質。
• 未來競爭焦點將從效率提升轉向價值創造，企業需同步建立穩固的資料基礎、治理機制與人機協作模式，讓稅務團隊聚焦於風險管理、法規判讀與商業決策支援等高價值活動。

法規壓⼒與⼈才挑戰，正在迫使稅務組織加速轉型

企業稅務團隊⾧期⾯臨⾼度準確性要求與嚴格的申報時程，但近年來各國監管機關持續強化稅務透明度與申報要求，使企業必須蒐集、管理及分析⽐以往更多的資料來維持法規遵循。與此同時，不同國家與地區的稅制變化頻率也持續增加，使稅務團隊需要投⼊更多時間理解法規更新及其對企業營運的影響。

除了法規環境的複雜化，稅務⼈才所需具備的能⼒也正快速轉變。現代稅務專業⼈員不再只需要精通稅務法規，更必須理解科技⼯具、掌握資料分析能⼒、熟悉產業發展趨勢，並能在全球營運架構下跨部⾨協作。當法規要求與⼈才需求同步提升時，傳統以⼈⼒密集作業為核⼼的稅務營運模式顯然已難以⾧期維持。更重要的是，當資料量、申報要求及監管複雜度持續增加時，單純依賴增加⼈⼒已難以⽀撐企業未來的稅務營運需求，促使企業開始重新思考稅務部⾨的⾓⾊與運作⽅式。

AI 正推動稅務營運模式邁向全新階段

過去企業談論稅務⾃動化時，多數聚焦於規則式⾃動化 (RPA)，透過固定邏輯處理重複性⼯作。然⽽，隨著 AI、GenAI 與資料平臺技術發展成熟，企業正逐步邁向新⼀代智慧化稅務營運模式。

這種新模式的核⼼不只是提升單⼀流程效率，⽽是透過資料整合、⾃動化⼯作流程與 AI 驅動的決策⽀援能⼒，讓稅務⼯作能以接近即時的⽅式執⾏，並且跨流程、跨系統甚⾄跨國家運作。

市場投資趨勢也正反映這項轉變。根據 2025 EY Tax and Finance Operations Survey，企業決策者預期科技應⽤將在未來兩年內帶來最⾼達 29% 的營運效能提升，並可將約23% 的預算重新配置⾄更具策略價值的活動。因此，⾼達 86% 的受訪企業表⽰，將優先投資於資料治理、GenAI 及相關技術，以推動預測性洞察、創新能⼒與⾃動化報告流程。

這項調查結果顯⽰，企業對 AI 的期待已從單純降低作業成本，進⼀步轉向提升決策品質、優化資源配置與創造更⾼價值的營運模式。

AI 驅動稅務組織的實務轉型路徑

在稅務職能轉型的實務發展中，許多⼤型跨國企業開始運⽤ AI、資料平臺與⾃動化流程，重新設計稅務作業的執⾏⽅式。從近期市場案例可以觀察到，企業關注的焦點已不再只是單⼀⼯作流程的效率提升，⽽是如何透過資料整合、智慧化流程及 AI 技術，打造更具彈性、可擴充且可治理的稅務營運模式。

許多企業在推動轉型時，⾸先會建⽴能夠整合交易、財務及稅務資訊的資料基礎，將原本分散於 ERP、⼦帳系統及其他營運平臺中的資料進⾏整合，並透過⾃動化控制機制提升資料品質、⼀致性及可信度。這不僅能減少⼤量⼈⼯整理與核對⼯作，也為後續 AI 應⽤奠定基礎。

在資料能⼒成熟後，企業進⼀步導⼊經過專業訓練的 AI Agent，使其參與資料驗證、交易分析、稅務判定、異常偵測及⽂件產製等作業。這代表 AI 的⾓⾊正逐步從單純的輔助⼯具，演進為企業稅務流程中的重要執⾏能⼒，協助稅務團隊以更即時、更具規模化的⽅式處理⽇益增加的⼯作量。

從⽂件判讀到稅務通知處理：AI Agent 正在改變稅務⼯作內容

AI 在稅務領域的應⽤已逐漸從單純的資訊查詢，擴展⾄實際業務流程的執⾏。例如，企業可運⽤專⾨處理⽂件分析的 AI Agent，⾃動辨識商業⽂件、發票及相關佐證資料，萃取關鍵資訊並與企業交易紀錄進⾏⽐對。當系統發現資料缺漏、不⼀致或潛在異常時，亦可主動提出建議，協助提升稅務判定與申報品質。

另外，在稅務通知與來函管理⽅⾯，AI 亦能協助完成⽂件分類、摘要整理、優先順序判定及後續追蹤作業，⼤幅降低⼈⼯作業負擔，同時提升流程透明度及回應效率。隨著 AI 能⼒持續進步，其在稅務⼯作中的⾓⾊將逐步從⽀援⼯具，發展為協助執⾏特定作業的重要數位⼯作夥伴。然⽽，AI 並不意味著專業判斷的重要性降低。⾯對法規解讀、⾵險評估及重⼤決策等⾼複雜度事項，仍需要仰賴稅務專業⼈員的經驗與判斷能⼒，以確保企業在追求效率的同時，能維持適當的治理與⾵險控管。企業導⼊ AI 的⽬標不應只是優化單⼀流程，⽽是逐步建⽴⼀套由資料、⼯作流程、AI 能⼒與治理機制共同驅動的新型態稅務營運模式。

⼈機協作將成為未來稅務營運模式的主流

值得注意的是，從近年企業實務發展來看，成功的轉型案例追求的並⾮完全無⼈的稅務流程，⽽是建⽴⼀套以 AI 執⾏、⼈員監督為核⼼的⼈機協作模式。

在此模式下，AI Agent 可負責資料擷取、資料驗證、交易分析、對帳作業及⽂件準備等重複性、⾼頻率且規則明確的⼯作；⽽智慧化⼯作流程則負責協調各項任務執⾏、控制機制運作及異常事件管理。當流程涉及法規判讀、⾵險評估或重⼤商業決策時，則由稅務專業⼈員介⼊處理，確保關鍵判斷仍由具備專業能⼒的⼈員負責。

同時，企業也愈來愈重視 AI 治理機制的建⽴，將內部控制、可稽核性、法規遵循及⾵險管理要求納⼊ AI 流程設計之中，讓智慧化作業與治理要求能夠同步推進。

這項趨勢的重要啟⽰在於，未來企業追求的並⾮以 AI 取代專業⼈才，⽽是透過 AI 重新配置稅務團隊的時間與資源，讓專業⼈員能將更多精⼒投⼊⾵險管理、政策分析及商業決策⽀援等需要⾼度專業判斷的⼯作。

未來稅務專業⼈員的⾓⾊，也將從執⾏與整理資訊，逐步轉向監督 AI、解讀⾵險、提供商業洞察及⽀援企業決策。因此，企業需要培養的不僅是稅務專業能⼒，更包括運⽤ AI、管理智慧化⼯作流程以及評估 AI 輸出品質的能⼒。

稅務主管應如何開始布局 AI 轉型

對於希望邁向 AI 驅動稅務組織的企業⽽⾔，成功關鍵往往不在 AI ⼯具本⾝，⽽在於是否具備⽀撐 AI 運作的基礎能⼒。

企業應優先強化即時且可供稅務分析使⽤的資料基礎，因為⾃主化⼯作流程的成效⾼度依賴資料品質。其次，企業需打通 ERP、⼦帳系統、⼯作流程管理平臺及⽂件管理系統之間的連結，讓 AI 能夠取得完整資訊並執⾏端到端流程。

在應⽤選擇上，可優先聚焦於交易量⼤、規則明確且重複性⾼的⼯作，例如營業稅、加值型營業稅 (VAT)、財產稅、Excel資料表整理及交易對帳等領域，以較快驗證效益並建⽴組織信⼼。

同時，企業應在導⼊初期即建⽴完善的 AI 治理架構，將內部控制、可稽核性與法規遵循要求納⼊設計之中，確保 AI 能在可信任且可監督的框架下運作。值得注意的是，AI 轉型的成功並不等同於⼯具導⼊或使⽤率提升。企業若希望真正發揮 AI 價值，仍需同步推動流程重設、⼯作模式調整與組織能⼒提升，才能將技術投資轉化為可持續的營運改善與商業成果。