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。
螢幕快照 2019-05-02 下午5.18.53.png
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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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