台灣租屋市場中的逃漏稅問題,一直以來都是政府監管的一大難題。為了加強對租金所得的查核與監控,財政部高雄國稅局最近宣布,已完成針對非自住房屋租賃所得的AI查核模型建置,並計畫於2025年中完成測試,正式投入使用。這項技術的推出將有助於提高稅務查核的效率,並預防逃漏稅行為,對房東及租客產生深遠影響。
財政部高雄國稅局於今年9月完成了這一AI查核模型的建置,並正進行參數調校,以確保模型的準確性和有效性。預計最快在2025年6月進行測試,屆時將正式啟用這套系統,並用來監控及查核房東的租金所得。
這一AI模型主要目的是打擊租屋市場中的逃漏稅行為,通過結合大數據分析、機器學習和自然語言處理技術,從多個來源收集並分析租金交易資料,識別異常行為。這些資料包括房屋租賃平台的交易記錄、稅務申報資料以及社交媒體上的公開信息。透過這些技術手段,AI模型能夠自動識別出可疑的租金收入和異常交易模式,進一步提高稅收的透明度和公平性。
AI查核模型的運作方式涵蓋了多項先進技術。首先,該系統會從各種資料來源收集信息,包括租賃平台上的交易記錄、房東的稅務申報資料及社交媒體上的租屋信息。這些數據將被數字化處理後,用來識別可能的逃漏稅行為。其次,AI模型會利用機器學習算法進行模式識別,通過分析歷史數據來預測哪些租賃交易可能存在問題,並針對異常交易進行查核。
此外,該系統還會利用自然語言處理技術分析租屋廣告或社交媒體上的相關討論,獲取更多的市場動態與租金信息。這些數據的整合將使查核範圍更為廣泛,從而提高查核效率,減少漏網之魚。
根據財政部的統計數據,自民國109年起,政府已加強對不動產交易及租賃所得的查核,並逐年提高查核的精確度。過去四年,財政部共補徵逃漏稅款約58億元,其中大多數來自於擁有多處房產的房東。儘管查核力度逐年提升,但逃漏稅問題依然層出不窮,尤其是一些房東故意報低租金或未報告租金收入,令稅務機關難以追蹤實際交易情況。
為了應對這一問題,AI查核模型將能更有效地識別不報或報低租金的行為。通過自動化的數據分析,這一系統能夠即時識別異常交易,顯著提高查核的精確度和效率。
隨著AI查核模型的投入使用,房東將面臨更為嚴格的稅務監管。對於那些曾經逃漏租金所得的房東來說,未來將需要更加謹慎地申報租金收入,否則可能面臨補繳稅款和罰款的風險。而對於租客而言,這一措施可能帶來租金價格的上漲,因為房東需要確保報告的租金收入符合實際,從而避免法律風險。然而,這一舉措也有望提高租賃市場的透明度,減少不公平競爭,讓守法的房東能在公平的市場環境中經營。
此外,AI查核模型的推行將使政府能夠更加高效地追蹤並打擊逃漏稅行為,預計將對逃漏稅行為的預防效果產生顯著影響。根據初步評估,AI模型有望將逃漏稅行為的發生率降低30%至50%。
台灣的AI查核模型並非孤立無援,其他國家如美國、英國和澳大利亞也已經開始利用類似技術來打擊租金所得的逃漏稅問題。這些國家的經驗提供了寶貴的借鑒,台灣可以在此基礎上進行調整與優化,提升系統的效能與準確性。
未來,財政部可能將這一AI查核模型擴展至其他類型的租賃市場,包括商業房地產、汽車租賃等,並與其他稅務領域進行整合,進一步完善台灣的稅收監管體系。隨著技術的不斷發展,AI查核模型的應用範圍也將逐漸擴大,對稅收監管產生深遠影響。
總結來說,AI查核模型的推行不僅有助於解決台灣租屋市場的逃漏稅問題,還將提升整體的稅收環境與市場透明度。隨著系統的完善與測試,預期未來的租賃市場將更加公平、公正,也能更有效地打擊逃漏稅行為。