稅務審計人員 AI 與自動化課程
精通人工智慧與自動化技術的稅務稽核人員，不僅能提升工作效率，更能發現他人忽略的關鍵線索。本課程將帶您掌握風險評分、文件分析、舞弊偵測及人工智慧治理等實務技能，徹底改變您在資料驅動環境中規劃、執行與捍衛稽核工作的方式。
你將學到什麼:
運用監督式與非監督式人工智慧模型，精準識別高風險納稅義務人。
整合財務、行為及關聯性資料來源，建立完整的納稅義務人輪廓。
自動化文件擷取與跨文件驗證作業，大幅縮減人工審核時間。
運用圖形分析技術，偵測聯合詐欺模式及空殼公司結構。
在法律可採證的稽核文件中，解讀並傳達人工智慧生成的結果。
規劃符合治理、倫理及稅務合規要求之機關層級人工智慧導入藍圖。
你的實用學習方式 稅務審計人員 AI 與自動化課程
你的實戰練習方式 稅務審計人員 AI 與自動化課程
專為企業團隊培訓打造
在 Dedika 企業版，課程內容結合您企業的實際案例與需求，量身打造專屬練習與範例。
課程內容
8 章 • 39 課時長介於 4 到 360 小時（由您決定）
第 1 章隐藏隱藏詳情查看詳情稅務查核中的人工智慧基礎
稅務查核中的人工智慧基礎
第 1 課 • 稅務資料如何驅動AI模型
說明結構化與非結構化稅務資料如何被AI系統攝取與使用。將資料品質直接連結至查核結果的可靠性。
第 2 課 • AI對查核人員的意義
以查核人員可應用的平實語言定義AI、機器學習與自動化。將技術詞彙錨定於熟悉的查核情境。
第 3 課 • 法規與倫理背景
介紹在公共部門查核中使用AI所應遵守的合規義務與倫理原則。為本課程中負責任地採用AI設定期望。
第 4 課 • AI技術概覽
繪製在財務與稅務情境中使用的主要AI工具類別。提供評估廠商說法與工具選擇的參考架構。
第 2 章隐藏隱藏詳情查看詳情用於AI驅動查核的資料管理
用於AI驅動查核的資料管理
第 1 課 • 資料清理與標準化
涵蓋偵測與修正稅務資料集中錯誤、重複與不一致性的技巧。直接改善後續AI分析的準確性。
第 2 課 • 查核環境中的資料治理
在啟用AI的查核團隊內建立資料存取控制、保留與稽核軌跡的協定。確保符合資料保管義務。
第 3 課 • 資料整合與連結
教導結合來自多個來源的資料集以建立全面的納稅人輪廓的方法。能夠比單一來源分析產生更豐富的風險訊號。
第 4 課 • 評估資料集是否準備好使用AI
提供結構化的檢查清單，用於評估資料集是否適合用作AI模型輸入。防止將精力浪費在訓練於不充分資料上的模型。
第 5 課 • 稅務資料來源與取得
識別與稅務查核相關的內外部資料來源並說明存取方法。將資料策略扎根於實際查核工作流程。
第 3 章隐藏隱藏詳情查看詳情風險評分與納稅人輪廓分析
風險評分與納稅人輪廓分析
第 1 課 • 驗證與校準風險模型
教導在部署前測試模型準確性、公平性與穩定性的方法。防止有偏見或不可靠的模型扭曲查核選擇。
第 2 課 • 建立納稅人風險輪廓
指導建立結合財務、行為與關係資料的多面向納稅人輪廓。更豐富的輪廓可改善模型的區辨能力。
第 3 課 • 用於異常偵測的非監督式方法
涵蓋聚類與離群值偵測技術，可在沒有標籤資料的情況下發現異常納稅人行為。以探索性發現補充監督式評分。
第 4 課 • 以風險為基礎的查核選擇原則
說明以風險為基礎的選擇邏輯，以及AI如何改進手動評分方法。為後續所有評分技術建立概念基礎。
第 5 課 • 用於風險評分的監督式學習
介紹用於根據已標記的歷史案件預測查核收益的分類演算法。查核人員了解模型輸入、輸出與效能指標。
第 4 章隐藏隱藏詳情查看詳情自動化文件分析
自動化文件分析
第 1 課 • 管理文件分析工作流程
設計從文件攝取到結構化查核就緒輸出的端到端管線。整合人工審查檢查點以維持品質管制。
第 2 課 • 稅務查核中的文件類型
列出查核人員會遇到的各類文件及其資訊結構。為依文件類型選擇正確的擷取技術提供背景。
第 3 課 • 資訊擷取與分類
教導基於NLP的方法，用於識別與標記金額、日期與實體等關鍵欄位。從非結構化的文件內容產出結構化輸出。
第 4 課 • 實務中的光學字元辨識
說明OCR如何將掃描文件轉換為供AI處理的機器可讀文字。涵蓋影響準確性的因素與可改善擷取品質的前處理步驟。
第 5 課 • 跨文件驗證
應用AI比較多份文件間的資料並自動標記不一致之處。透過揭露人工審查可能遺漏的不一致來強化查核證據。
第 5 章隐藏隱藏詳情查看詳情網路分析與舞弊偵測
網路分析與舞弊偵測
第 1 課 • 社群偵測與共謀訊號
在圖形上使用聚類演算法來尋找以協同方式運作的實體群組。揭露共謀集團與有組織的逃漏稅計畫。
第 2 課 • 在查核中呈現網路證據
將複雜的圖形分析結果轉換為清晰、可辯護的查核敘述與視覺化展示。確保網路證據符合執法程序的證據標準。
第 3 課 • 繪製所有權與交易網路
從納稅人與財務資料建構所有權鏈與交易流程圖。揭露實質受益所有權結構與資金流動模式。
第 4 課 • 給稅務查核人員的圖形基礎
使用稅務關係範例介紹節點、邊與圖形屬性。為本章所有網路分析技術建立概念詞彙。
第 5 課 • 用於舞弊分類的AI模型
應用在已確認的舞弊案件上訓練的監督式與半監督式模型來為新案件評分。結合圖形特徵與交易特徵以獲得更高的準確性。
第 6 章隐藏隱藏詳情查看詳情AI輔助查核執行
AI輔助查核執行
第 1 課 • 利用AI洞察規劃查核
使用AI產生的風險輪廓與異常標記來界定查核程序的範圍與優先順序。使查核規劃與資料驅動的證據一致，而非僅憑直覺。
第 2 課 • 實地工作期間的即時分析
示範查核人員如何在現場或遠端實地工作期間執行AI查詢與視覺化。能在新資訊出現時進行動態假設檢定。
第 3 課 • 自動化交易測試
應用AI測試整個交易母體而非樣本，增加偵測涵蓋率。以全母體分析程序取代統計抽樣。
第 4 課 • 用於訪談準備的AI工具
利用AI摘要的案例資料來準備有針對性的訪談問題並找出缺口。改善查核人員的準備狀態並減少手動審查案件檔案的時間。
第 5 課 • AI輔助查核中的品質管制
建立審查檢查點以驗證AI輸出是否準確且適當應用。維持AI輔助發現的專業標準與可辯護性。
第 7 章隐藏隱藏詳情查看詳情可解釋性與查核可辯護性
可解釋性與查核可辯護性
第 1 課 • 為何可解釋性在查核中至關重要
闡述AI決策必須能向納稅人與監督機構解釋的法律、倫理與程序原因。將可解釋性定位為一項專業義務，而非可選功能。
第 2 課 • 將AI輸出轉化為查核發現
將模型評分與特徵重要性轉換為平易近語言的查核發現與調整。填補技術性AI輸出與正式查核文件之間的差距。
第 3 課 • 處理對AI決策的質疑
準備查核人員回應針對AI方法論的納稅人異議與法律挑戰。建立在有審查的情況下辯護AI輔助結論的信心。
第 4 課 • 建立可解釋性架構
設計一個可重複使用的組織架構，用於記錄與溝通跨查核案件的AI決策。在團隊與機構層級標準化可解釋性實務。
第 5 課 • 可解釋的AI技術
介紹與模型無關及與模型特定的方法，用於在個案層級理解AI預測。使查核人員能從複雜模型中擷取有意義的解釋。
第 8 章隐藏隱藏詳情查看詳情策略性AI導入於查核計畫
策略性AI導入於查核計畫
第 1 課 • 管理查核機構中的AI系統
在查核組織內建立模型監督、核准與除役的治理結構。確保AI模型生命週期中的課責性與合規性。
第 2 課 • AI採用的變革管理
處理AI導入中的人為因素，包括抗拒、再培訓與文化轉變。透過將員工激勵措施與AI驅動的查核目標保持一致來維持採用。
第 3 課 • 設計AI查核路線圖
建立一個階段性的導入計畫，根據價值與可行性排列AI使用案例的順序。平衡速效成果與長期能力建構。
第 4 課 • 評估組織的AI準備就緒程度
在投入AI投資前評估資料基礎設施、人才與治理成熟度。防止因未解決的組織差距而導致的失敗導入。
第 5 課 • 衡量AI計畫效能
為AI查核計畫定義關鍵績效指標並建立報告節奏。能針對計畫投資與方向修正做出資料驅動的決策。
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政府財務調查人員：在有限的人力資源下，處理複雜的舞弊案件。
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