快確認有沒中獎!網路報稅抽獎11,836人「頭獎20萬元」,如何查中獎名單?如何領取?
快確認有沒中獎!網路報稅抽獎11,836人「頭獎20萬元」,如何查中獎名單?如何領取?

你今年是用透過手機網路報稅嗎?如果是,記得確認有沒有中獎!

財政部各地國稅局2024年再度聯合舉辦「行動e報稅好禮相送」三大好康抽獎活動,6日下午3時已公開抽獎,電腦隨機抽出全部獎項計11,836名,中獎名單於8日下午4時在財政部官網公布。

中區國稅局說明,本次各獎項抽獎資格及符合件數如下:

一、 網路報稅獎

使用手機、在國稅局以外處所,透過網路或稅額試算,並以線上或語音回復確認完成 112 年度綜合所得稅結算申報者,均可參與抽獎,計有 511 萬餘名符合抽獎資格,共抽出 5,836 名。

包括頭獎獎金 200,000 元 1 名、貳獎獎金 100,000 元 2 名、參獎獎金 50,000 元 3 名、肆獎獎金 10,000 元 10 名、伍獎獎金 5,000 元 20 名、陸獎電子禮券 1,000 元 800 名及普獎電子禮券 200 元 5,000 名。

二、手機報稅加碼獎

符合網路報稅獎抽獎條件,且使用手機完成報稅者可參與此加碼獎抽獎,計有 202 萬餘名符合抽獎資格,共抽出電子禮券 500 元 3,000 名。

三、e化繳退稅加碼獎

符合網路報稅獎抽獎條件,且使用 e 化方式自繳稅款,或設定金融機構帳戶辦理直撥退稅者,可參與本加碼獎抽獎,計有 364 萬餘名符合抽獎資格,共抽出電子禮券200元3,000名。

現金獎項36名!若中獎要如何領取?

國稅局說明,現金獎項名額共計36名,將會以掛號郵寄中獎通知,請中獎人收到中獎通知後,在所載期限內回復領獎資料,獎金超過 20,000 元者依規定須辦理扣繳所得稅,該局將於扣除中獎人應繳納的10%扣繳稅款後,將餘額匯入中獎人指定之本人銀行帳號。

電子禮券獎項名額共計11,800名,將按中獎人申報112年度綜合所得稅所留存之手機號碼,以簡訊通知中獎訊息,中獎人收到簡訊後,請於期限內依簡訊說明兌領,逾期未領取或簡訊通知無法送達者視同放棄領獎。

國稅局提醒,國稅局絕不會以電話通知中獎人至ATM進行帳戶操作,請民眾留意避免受到詐騙,如有任何疑問,可撥打免費服務電話0800-000321洽詢。

《數位時代》曾報導過「綜所稅QA」,以下是原報導:

5月報稅季到來,你有收到計算所得稅必備的「綜所稅稅額試算通知書」嗎?

如果你是社會新鮮人,可以參考「我的E政府」推出的「所得稅懶人包」,一次看懂所得稅應納金額的計算方式,並查詢自己是否適用「稅額試算服務」。

如果有適用,卻沒收到「綜所稅稅額試算通知書」,可就近至任一國稅局申請補發綜所稅稅額試算通知書,或者自行於網路報稅。

切記!沒收到綜所稅稅額試算通知書,不代表國稅局忘記,而是申報人可能符合某些特定條件,因此不會收到紙本的綜所稅稅額試算通知書。

至於沒收到該怎麼辦? 其實只要自行網路報稅即可,不管是用手機或是透過桌機上網報稅,只要登入報稅系統就能下載自己的申報資料,換言之,不用糾結自己有沒有收到試算通知書。

誰不會收到稅額試算書?

根據國稅局規定,以下3大族群人不會收到紙本綜所稅稅額試算通知書,會依民國 1112年度申報資料有無留存手機號碼,改寄發郵簡或簡訊通知:

去年度自行以憑證或行動電話認證線上登錄完成申報的人。

  1. 40 歲以下且非屬身心障礙或身心失能者。

  2. 超過 40 歲但未滿 70 歲且非屬身心障礙或身心失能者,去年度自行以身分證統一編號+線上驗證碼線上登錄完成申報,且今年為不繳不退案件的人。

手機報稅簡單5步驟

2024 年的報稅期間為 5 月 1 日至 5 月 31 日,民眾可以透過網路或手機完成所得稅申報,或是親自前往稽徵機關辦理報稅。

國稅局自 4 月 25 日前以掛號陸續寄出相關報稅書表,收件地址以民國 111 年度申報書提供的退補稅通知送達處所地址,未填者則以戶籍地址為主。

目前最熱門的報稅方式莫過於手機繳稅,依以下五大步驟就可完成:

  1. 驗證身分:提供行動電話認證、戶號+查詢碼與行動自然人憑證。
  2. 填寫資料:確認納稅義務人基本資料,新增配偶、扶養親屬資料。
  3. 確認稅額:查看綜合所得稅總額及扣繳稅額資料。
  4. 選擇繳退稅方式:提供6種繳稅方式,包含行動支付/電子支付帳戶、委託取款轉帳繳稅、ATM繳稅、信用卡繳稅、活期(儲蓄)存款帳戶繳稅及現金或票據;退稅方式則有2種,包含直撥轉帳退稅、憑單退稅。
  5. 申報完成:下載收執聯妥善收存。

退稅時程分3批

每年綜所稅退稅流程都分成3批進行,首批退稅將在7月31日啟動,如果是直撥退稅的民眾,當天就會入帳;第2批退稅落在10月31日,若採「二維條碼」或「人工申報」者,一律列為第2批退稅;最後一批則會在隔年的1月20日。

延伸閱讀:報稅懶人包|報稅時間什麼時候?手機報稅、線上報稅怎麼做?怎樣可以減稅?綜合所得稅懶人包

責任編輯:李先泰

關鍵字: #手機報稅
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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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