已支援Mac、Windows和Linux!綜合所得稅網路申報教學
已支援Mac、Windows和Linux!綜合所得稅網路申報教學

五月報稅進入倒數計時,今年適用新上路的「所得稅制優化」方案,調高四大扣除額的額度,最高級距稅率也從原本的百分之四十五調降到百分之四十,報稅應該特別有感。當然我的專長不是稅制相關議題,而是教大家如何使用電腦和網路報稅,一直以來報稅時都習慣使用財政部報稅軟體,不過只支援Windows,對於日益增加的Mac和Linux使用者來說其實相當不便,去年推出全新的線上版報稅系統,讓Mac、Linux免安裝軟體就能線上報稅,而且不用再額外下載軟體。

去年財政部限制Windows使用者仍必須下載一般報稅軟體報稅,今年開始放寬條件,無論你是Windows、Mac或Linux用戶都能使用「綜合所得稅電子結算申報繳稅系統」線上版進行報稅,支援瀏覽器包括Google Chrome、Firefox、Safari、IE、Edge,只要打開瀏覽器就能線上操作。

如果你是使用七吋以上的iOS、Android平板電腦,亦可透過內建瀏覽器申報,這也代表手機無法支援,建議使用電腦報稅比較不會發生問題。

2019年「綜合所得稅申報系統」線上版提供四種身分驗證方式:健保卡 + 註冊密碼、自然人憑證、電子憑證和戶口名簿戶號 + 查詢碼,除非你平常有在使用自然人憑證或是電子憑證,不然使用健保卡或戶口名簿戶號驗證方式應該是最簡單的。其中有兩種必須搭配讀卡機才能驗證(申請戶口名簿查詢碼時也要存取卡片驗證),電子憑證則要到銀行、證券商、保險公司或金控公司申辦。

接下來再來示範一次如何以瀏覽器線上報稅,整體操作過程非常簡單,在開始前必須先準備驗證相關工作,如果使用健保卡或自然人憑證卡必須有讀卡機,若要取得戶口名簿查詢碼依然得進行身分驗證,電子憑證用戶請先確認憑證檔案及密碼。

網站:綜合所得稅電子結算申報繳稅系統

使用教學

STEP 1

開啟今年的綜合所得稅申報系統,可以看到四種不同顏色的身分驗證方式,底下會顯示需要準備的工具,四種驗證方式都能下載所得資料。

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圖/ 免費資源網路社群

今年開始以Windows開啟線上報稅系統,在系統環境檢查部分不會出現錯誤,也就是今年起Windows使用者也可透過線上綜合所得稅申報系統報稅,不用下載報稅軟體。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.01.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 2

我習慣使用「健保卡 + 註冊密碼」驗證方式,畢竟健保卡的使用頻率較高,通常也都放在皮夾,自然人憑證因為使用頻率較低,也已經忘記一開始設定的密碼。在驗證前一樣會偵測使用者的系統環境,通常會在「註冊密碼元件」部分顯示「未安裝健保卡元件」提示訊息,請先點選後方「下載、安裝健保卡元件」繼續。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.11.png
圖/ 免費資源網路社群

在下載健保卡元件的頁面,選擇要下載的安裝檔版本,目前提供Windows、macOS、Linux(Ubuntu)和 Linux(Fedora)四種,如果想要把Mac元件移除還可以下載元件移除安裝檔。

STEP 3

安裝後返回線上報稅系統,點選「重新檢測」應該就能順利通過,接著再按下「前往身分驗證頁面」前往下一步。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.21.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 4

我前面選擇的是以「健保卡 + 註冊密碼」驗證身分方式,在這裡要填入身分證字號和註冊密碼,如果從沒有註冊過健保卡密碼,點選下方「如何取得註冊密碼?」就能連結到中央健保署申請、設定,記得密碼不要輸入錯誤三次,否則可能會有一段暫時鎖卡時間,忘記密碼可以點選下方鏈結回到健保卡網路服務註冊重設密碼。

螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.34.png
圖/ 免費資源網路社群

STEP 5

通過身分驗證後就會看到線上報稅系統,可以執行包括:

  • 下載本年度所得、扣除額、稅藉資料。
  • 匯入所得及扣除額資料(*.DAT)。
  • 讀取儲存的申報資料(*.nth)。
  • 自行輸入報稅資料。
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圖/ 免費資源網路社群

從五月一號凌晨開始才能開始上傳報稅資料,在此之前可先透過系統查詢。

本文授權轉載自:免費資源網路社群

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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