近期股市AI題材極為熱門，本粉專作為一個稅法導向的專頁，自然希望談一談生成式AI對於稅務服務的衝擊。
由於瑞蒙即將研究所開學，秉持著想要輕鬆一點的私心（以及嘗試不同寫作風格的決心），本文將不會比照過去貼文的架構，希望能以更平易近人的方式向各位讀者介紹此議題。
1. 我國與歐美稅務服務的圖像差異稅務服務實際上涵蓋甚廣，其實還可以粗分為「前端」與「後端」，前端服務通常就是稅務會計師所處理的稅簽，又或是客戶的跨國交易所產生的國際租稅問題（如常設機構、全球最低稅負制、外派人員的稅負平衡等等），而後端通常則指通常由律師處理的稅務行政救濟，本文討論的範圍將著重在AI對於「前端業務」的影響，至於後端業務的問題毋寧較著重在「AI與法律」，本文暫按下不表。
之所以云我國與歐美在稅務服務的圖像上有所差異，根本原因其實在於「律師」與「會計師」角色的不同，在歐美國家(尤其美國)，EY、PwC、PKMG、Deloitte等四大會所的前端業務其實是由稅務律師與會計師共同解決，因為稅法本來即為財會與法律交錯的領域，國際租稅問題更是如此。而我國稅務服務生態則與上述相去甚遠，於我國數家頗具規模的會計師事務所中，處理前端業務之合夥人均具會計師資格，至於後端業務雖然也會辦理，但仍以會計師為大宗，抑或是透過會計師事務所設立之附屬律師事務所之律師處理。
2. AI於稅務服務的應用場景
AI對於稅務的影響，具體展現於「AI生成物」(AI-Generated Content, AIGC)，實際上關於稅務的前端業務即便在眾多AI工具出現後，仍沒有本質上的改變，基本上仍為客戶提出問題，而後稅務專家替客戶解決問題後獲得報酬，換言之，商品其實就是「不對稱的資訊」。然而目前規模較大的會計師事務所投入大量心力開發「稅務用生成式AI」，針對較為單純的稅法問題，已經可以做到法規彙整並點出潛在的法律或財務風險，一些關於外派人員關於所得或是移民的法規乃至稅務問題，也已經有AI工具可以作為商品販售給客戶。可以說透過「資訊不對稱」提供價值的模式依舊，但是AI卻可能為稅務專家販售服務的型態與方式帶來轉變。
另一個科技對於稅務影響的場景則是在企業的資訊整合，由於稅務的資料並非憑空產生，而是透過財務會計資料而來，因此海外許多公司早早就使用AI來分析財務底冊及稅務資訊，並嘗試建立自動化的稅務系統，將其整合進企業資訊管理系統(ERP)，又或是尋找第三方公司建立所謂的稅務引擎(tax engine)或是稅務資訊庫(tax data warehouse)。由是可知，在各國稅法與國際租稅法制漸趨複雜且日新月異的當代，各國不論是個人或是公司，對於稅捐負擔的心態，已經漸漸由「規避」轉向「遵循」。
3. AI 對於稅務的潛在衝擊
瑞蒙認為AI對於稅務服務的潛在衝擊就是AI對於所有產業的衝擊，需要利用極度專業知識後做出複雜判斷的工作並不會受到太大影響，但是前端服務的基層工作卻會受到極大衝擊，想要踏入這個行業需要的知識層面需要更廣，換言之對於員工的要求更高，對於前端服務的升遷型態而言，可能會面臨青黃不接的問題。
另一個隱憂，則是「稅務AI」此種特定領域的AI，僅有具有大量人力財力的大事務所才有資源開發，因此不論是針對會計、法律、乃至稅務的AI工具，未來一定會呈現劇烈的「頭部效應」，中小型的前端或是後端的稅務服務提供者若想開拓出新藍海，恐怕難度只會越來越高。
