遺產稅懶人包|遺產稅怎麼算?免稅額有多少?課稅級距有哪些?一次看懂申報方式
遺產稅懶人包|遺產稅怎麼算?免稅額有多少?課稅級距有哪些?一次看懂申報方式

台灣遺產稅數據大公開!據財政部統計,2023年共有18萬8400件遺產稅申報案件,其中有17萬6908件免稅,約占申報件數的94%,僅1萬1040件被核定必須繳稅。

遺產破億近700例,平均繳稅3.12億

據統計, 2023年全國有698件遺產淨額超過新台幣1億元的大額案件、適用遺產稅最高稅率級距20% ,占總實徵件數不到6%;若以實徵案件遺產總額2177.1億元換算,平均每件近3.12億元。

同時,2023年實徵案件遺產總額逾6848億元,換算下來,平均每件5375.6萬元,扣除免稅額及扣除額後,實徵案件遺產淨額約3597億元。

事實上,每個接獲遺產的「被繼承人」要繳多少稅,除了遺產金額高低以外,連親屬狀況等皆會考量進去。

《數位時代》以下整理相關規範,助您一次看懂遺產稅計算方式。

誰要繳納遺產稅?

首先從資格看起。實際上,誰要繳納遺產稅呢?根據財政部資訊,以下三種狀況的繼承人,都要申報遺產稅:

1. 有寫遺囑,遺囑執行人要申報
2. 沒有寫遺囑,繼承人、受遺贈人要申報
3. 以上都沒有,依法選定之遺產管理人

看扣除額前,先檢查3條件

遺產稅也有不計入遺產的項目,還有免稅額、扣除額,換言之,並不是所有遺產都要被課稅,還會因為亡者的身分而有所不同,需要注意以下3點:

一、課稅級距是否有異動

根據遺產及贈與稅法12-1條規定,消費者物價指數(CPI)若累積上漲 10% 以上,隔年就會按上漲程度調整,所以遺產稅的免稅額、課稅級距等有依物價變動的可能。

二、被繼承人(亡者)是否有軍公教身分

軍警公教人員因公殉職,免稅額會加倍計算。一般人免稅額是新台幣1,333萬元,殉職軍公教則為2,666萬元。殉職軍公教原則上就是2倍計算,因此假設隔年一般人免稅額調為1,000萬,那軍公教就是2,000萬元,以此類推。

三、被繼承人的扣除額資格

如果亡者經常居住海外或被除籍,就不能使用扣除額。 以下整理2024年的遺產稅免稅額、扣除額、課稅級距:

免稅.jpg
圖/ 財政部

承上表舉例,以一家四口,一個子女18歲,一子女20歲來看,如果父親或母親其中一位過世,由配偶為被繼承人,且未扶養其他人的話,免稅額及扣除額如下:

1.免稅額1,333萬元
2.配偶的扣除額553萬元
3.直系血親卑親屬扣除額112萬元(56萬×2,因1子女僅18歲)
4.喪葬費扣除額138萬元

遺產稅計算公式

遺產稅的公式為:

  1. 遺產總額 – 免稅額 – 扣除額 = 遺產淨額
  2. 遺產淨額 × 稅率 – 累進差額 – 扣抵稅額及利息 = 應納遺產稅額

遺產必須扣除欠款、扣除額等才是遺產淨額,計算及扣除方式如下:

步驟1:計算遺產總額+扣除不認列遺產項目:

首先,要先算出遺產總額。遺產的範圍包括「被繼承人死亡時的遺產」以及「被繼承人死亡前2 年內贈與配偶、民法各順序繼承人&其配偶的遺產」。

接著,扣除不列入計算的遺產項目後,就可計算出真正的遺產總額,而不列入遺產的項目包括:

  • 被繼承人死亡前,依法應該要繳納的各項稅捐、罰鍰及罰金。

  • 被繼承人死亡前的欠債。

  • 配偶的剩餘財產差額分配請求權。

註:夫妻的財產制,又分為分別財產制、法定財產制,法定財產制有「剩餘財產差額分配請求權」。意思就是當夫妻一方死亡,配偶可行使這項權利,也就是婚後財產扣除債務後的差額,一半金額歸配偶所有。

步驟2:扣掉免稅額

根據被繼承人的身份決定是扣掉 NT$ 1,333 萬或是 NT$ 2,666 萬。

步驟3:盤點繼承人後,扣掉繼承人扣除額

  • 被繼承人有配偶者,扣553萬元。
  • 繼承人為直系血親卑親屬者(子、女,或孫子、孫女):每人扣除56萬元,如果是有未成年者,會按其年齡距滿成年的年數,每年加扣56萬元。
  • 被繼承人有父母者:每人扣除138萬元。
  • 被繼承人有扶養兄弟姊妹、祖父母:每人扣除56萬元,如果是有未成年者,會按其年齡距滿成年的年數,每年加扣56萬元。

    步驟4:將金額套入課稅級距計算

最後一步,是透過以上計算出來的結果,按照公式計算遺產稅金額。若認為步驟太過繁複,可以透過財政部官網試算。

怎麼算.jpg
圖/ 財政部

遺產稅如何申報?繳納期限多長?

依據法規,被繼承人死亡遺有財產者,納稅義務人應於被繼承人死亡之日起6個月內, 向戶籍所在地主管稽徵機關依本法規定辦理遺產稅申報。

而在政府機關方面,應於接到遺產稅或贈與稅申報書表之日起2個月內,辦理調查及估價,決定應納稅額,繕發納稅通知書,通知納稅義務人繳納。

在納稅義務人收到通知書後,應於稽徵機關送達核定納稅通知書之日起2個月內,繳清應納稅款。

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責任編輯:李先泰

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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