愛炫富的人小心了!法國翻社群媒體抓逃漏稅
愛炫富的人小心了!法國翻社群媒體抓逃漏稅

和跑車拍照、躺在數不盡的名牌包包上、用撒了金箔的自來水漱口......如果你的社群媒體公開帳號上都充斥著這樣的照片,在法國就要小心了!

線上、線下生活比一比

本月11日,法國預算部長達馬寧(Gérald Darmanin)公布了國稅局最新的收稅手段:稅務人員會比對民眾繳的稅和他們在社群媒體公開帳號上展現的生活方式,來看看民眾是否有逃漏稅的嫌疑。類似招數在英國已經行之有年,而且成效非常不錯。

Facebook、Instagram都會查

達馬寧部長表示,稅務人員最快會在2019年開始這麼做,無論是Facebook、Instagram或是Twitter公開帳號都有可能是他們比對檢查使用者是否逃漏稅的對象。

稅務人員怎麼抓?

達馬寧在接受法國商業電視節目Capital訪問時這麼說:「財政機關會這樣看:如果你上傳的許多照片裡都有你和高級車的合照,但在我們的資料中你其實沒有高級車,那麼這台車或許是你的表兄弟姊妹或是你的女朋友借給你的,也有可能不是。」

新措施的背後是新法

無論如何,法國這項新措施之所以可以順利上路,是因為今年十月法國通過了一項新法,這項新法賦予當局自由運用線上數據去打擊逃漏稅的權利。此外,這條新法也要求諸如Airbnb 、Uber等共享經濟平台提供國稅局用戶收入。不只如此,新法也掃除了過去不同政府單位之間資訊交流的阻礙,規定如果是為了挖掘數據,相關管理機關可以更容易地分享資訊。

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今年十月,法國通過了一項新法,要求Uber、Airbnb等共享經濟平台提供國稅局用戶收入。

英國「連結」系統 抓逃稅的好幫手

和法國新措施類似的做法早在英國取得成功。2008年,英國稅務海關總署(HMRC)推出了一款名為「連結」(Connect)的電腦系統,這款系統可以讓稅務人員收集、分析和儲存海量的個人與商業數據,並且可以透過交叉比對納稅人所申報的收入是否有問題,藉此找出逃漏稅的納稅人。自從「連結」系統推出後,英國稅收多了30億英鎊(折台幣約1,221億元)。

利用Google Earth衛星影像

不只如此,Facebook、Instagram、Twitter和LinkedIn等社群媒體都願意提供英國稅務海關總署大量的資訊,據說稅務人員甚至會利用Google Earth的衛星影像來追蹤並且查看建築物是不是砸了大錢大翻修。

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圖為法國財政部長勒馬爾。目前,法國2019年的預算赤字占國內生產毛額比已經來到2.8%,也讓當局急著想找逃漏稅的納稅人。
圖/ Frederic Legrand - COMEO via Shutterstock

只能看「公開」帳號

然而,英國「連結」系統有個缺點,那就是政府只限於查看民眾在社群媒體上的「公開」帳號,如果民眾把帳號設為「私人」,那麼政府就看不到了。法國這邊也是一樣,將政府能查看的個人社群媒體帳號限制在「公開」與否。

當局得負舉證責任 畢竟照片可修圖

諾頓羅氏(Norton Rose Fulbright)跨國律師事務所巴黎辦公室的合夥人迪斯提亞(Antoine Colonna D’Istria)說:「事實上,(當局)必須擔負舉證責任。當事情跟網路扯上邊,法國在法理學上是非常嚴格的。」

「法官比較不願意承認直接從網路上拿到的證據。社群媒體的使用者有時會幻想,照片也可以利用軟體修圖。」

因此,當局要將使用者在社群媒體上展現的樣子當作證據有一定的難度,民眾的真實人生或許不會百分百地反映在社群媒體上。

去年逃了上兆元的稅

無論如何,法國預算部長達馬寧還是希望可以透過新措施打擊逃漏稅。

根據法國稅務人員工會Solidaires Finances Publiques的統計,2017年民眾逃漏稅造成法國政府將近800-1,000億歐元(折台幣約2兆8,200億-3兆5,250億元)的損失。

預算赤字比例來到2.8%

此外,因為先前稅務改革讓民眾和企業少繳了250億歐元(折台幣約8,812億元)的稅,法國2019年的預算赤字占國內生產毛額(GDP)的比例已經來到2.8%。

向科技網路巨頭收更多稅

面對預算赤字的出現,有些人寄望能透過向諸如Google和Facebook等科技網路巨頭收更多稅來彌補,而這也和迫在眉睫的歐盟「數位稅」協議相互呼應。

11月12日,法國財政部長勒馬爾(Bruno Le Maire)表示:「我們即將達成協議了。」

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者徽徽

關鍵字: #社群媒體
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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