稅務痛點有解!高雄國稅局導入「AI小書僮」:費時1天的人工查詢工作,為何有望壓縮到5分鐘?
稅務痛點有解!高雄國稅局導入「AI小書僮」:費時1天的人工查詢工作,為何有望壓縮到5分鐘?

高雄國稅局局長翁培祐(首圖左)辦理營業稅超過30年了。有一天,他發現民眾提交的稅務申請和稅務問題,上升到以往從未看過的專業高度,同仁處理起來也更加棘手。

他覺得很疑惑。在深入了解之後,才知道原來民眾早就用ChatGPT等AI工具來輔助申請,翁培祐把這個狀況稱為「不對等的戰爭」,「在這樣的情況下,如果我們的同仁沒有一個合法合規、可控可驗證的AI工具,等於在沒有武器的情況下作戰。」

讓同仁擁有AI武器,其實不只是要打一場「AI vs. AI」的仗,還有點公家機關生存之戰的意味。稅務領域的案件複雜,隨著各種新商業模式的誕生,也需要愈來愈多的研討。且根據《報導者》的報導總結,公務人員長期面臨缺工和過勞的互相纏繞,「案件量暴增、人力卻長期不足,民眾使用AI有時候還會有錯誤資訊,還要花更多的時間導正,對同仁的壓力非常大。」翁培祐說。

採用AI,成了必要的出口。

一場「不得不」的轉型,讓一天的工作壓縮到5分鐘

「這已經是『不得不』的轉型。」財資中心是財政部的資訊統籌單位,主任張文熙(首圖右)說:「(公務機關)除了缺工,更長遠的問題是知識傳承。稅務領域的資深同仁的專業知識與實務經驗如果無法有效傳承,新人又要面對民眾用AI提出的尖銳問題,對體制是很大的風險。」

於是財政部的AI解決方案「營業稅小書僮」誕生了。承辦人員只需要把營業稅的稅務問題輸入系統,AI就能自動比對多種稅法、資料來源,將傳統可能最長需要1天的人工查詢作業,壓縮到幾分鐘內完成。

舉例來說,可以用非常自然語言的方式輸入:

A小姐經民眾檢舉,在OO夜市直播擺攤並有大批民眾排隊搶購,並透過LINE揪團團購,於多個不定點面交,月銷售額超過8萬元,是否應向國稅局辦理稅籍登記?

資深的承辦人員可以從腦中調出所需的參考稅法,甚至是過去類似的案例。但是新進的承辦人員需要花很多時間想關鍵字、用不同的搜尋引擎查詢、逐一閱讀結果、邊看邊做筆記,非常耗時。

營業稅小書僮
財政部的AI解決方案「營業稅小書僮」,在提供答案的同時,會附上參考資料讓承辦人員做最終的判斷。
圖/ 通徹智慧

營業稅小書僮則會先分析問題、根據問題產生關鍵字、再去查詢資料,最終提供參考回答。最重要的是,會附上引用的資料,讓承辦人員可以做最終的判斷。

「最直接的感受,就是新進承辦人員不用花大半天整理資料。AI只要5~10分鐘就能得到初步的答案,讓大家終於可以把心力放在真正需要判斷的地方。」翁培祐說,「同仁的回饋也讓我們確定,雖然這個系統才剛上線,但方向是正確的。不過,小書僮絕對是輔助、參考用,同仁還是要培養基礎的專業能力。」

背後的AI大腦:由心元資本、林冠羣投資的通徹智慧

這套系統由財資中心找上中華電信雲端團隊建立,AI應用的部分則由新創公司通徹智慧負責。

通徹智慧專注於開發企業用的AI解決方案,雖然才剛成立不久,已獲得心元資本、KKBOX共同創辦人林冠羣的個人投資,客戶包含貿協、知名的人力銀行等。

通徹智慧執行長黃建璋
通徹智慧雖然甫成立不久,但已經獲得心元資本、KKBOX創辦人林冠羣的投資。上圖為通徹智慧執行長黃建璋。
圖/ 侯俊偉攝影

通徹智慧的核心是拆解大型語言模型(LLM),調教成可實用的AI代理工作流(Agentic Workflow ),「就像是把一個拿來問AI的問題,拆解成100個步驟,慢慢告訴他什麼是好的結果,直到可以符合真實的工作情境。」通徹智慧執行長黃建璋說,這個過程需要人類專家的介入,告訴大型語言模型什麼是最好的結果。舉例來說,就算是「大師」和「專家」2個看起來是一樣的字眼,可能最終都可能產出不同的結果。

而如果把營業稅的問題直接問AI,也許有機會獲得正確解答,但更多時候可能會獲得一些模稜兩可、四不像的答案。

「所以整個(營業稅小書僮)工作流程,我們就做了破百人次的使用者訪談。」黃建璋說,「先要理解實際的流程長怎麼樣、有案子進來後要做什麼事情、最終要呈現什麼。接著討論最多的是什麼東西可以上、什麼不能上。因為判例裡面會有一些營業秘密和個資,需要梳理資料後遮住機密資訊。」

AI,有機會在公家機關成為「殺手應用」?

「營業稅小書僮」上線後,最讓張文熙驚喜的,反而不是效率提升,而是它極低的導入門檻。「過去推行新系統時常遭遇阻力,因為同仁需要學習新的規則跟指令,推動的過程很容易卡卡的。但AI不同,只要用口語就能互動,使用的門檻幾乎消失了。」

隨著AI技術日益強大,企業已在廣泛討論其對人力的取代效應,公家機關的前景又將如何?

翁培祐對此坦言:「只要最終仍需要『蓋章』,人就無法被AI完全取代。AI無法為決策承擔責任。」但他高度肯定AI為公共服務帶來的巨大潛力,「現代公務員要處理的事務遠比過去繁雜,不懂得利用AI的同仁,產值會面臨挑戰。這不只是公部門的問題,而是各行各業都將面對的趨勢。」

而這個趨勢,或許為時刻講求投資回報率(ROI)的企業界,帶來了更深一層的啟示。當向來被認為行事保守、不以營利為導向的公務體系,都已將導入AI視為一場「不得不」的轉型時,那麼對於追求極致效率與市場競爭力的企業而言,這場變革恐怕早已不是一道選擇題,而是攸關未來存續的決定。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI工具
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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