財政部抓逃稅

鄭國強，財政部偷養阿發狗 6 年抓逃稅 1 百億元，信傳媒，2016-05-04

「雖然去年行政院副院長張善政說政府要以大數據讓垃圾變成黃金，其實政府早就在應用大數據了。」謝邦昌表示，早在李述德擔任財政部長任內，部內便有人提出以大數據抓逃漏稅，取代傳統由稅務員主動調閱可疑公司資料的方式，試行後效果不錯，便擴大採用數據分析抓逃漏稅。

謝邦昌帶的領團隊與財政部財政資料中心合作開發判別法則，他說，原本只查到一點點，後來將統一發票上下層的勾稽電腦化之後，加快找出可疑公司、空殼公司的時間，對專設立假公司只販售發票的罪犯是一種警惕。「你去看我們政府稅收這幾年都不錯，其實背後有靠這套系統輔助。」 

判別的方式，先把過去實際上的逃稅及非逃稅案例，放入決策樹、類神經網路、邏吉斯模型等進行區分能力的校正，判斷得越準確的模型就成為首選，或者同一家公司在三個模型中都被視為逃漏稅者，列為優先查核對象。 

不只是財政部以大數據、人工智能查稅，地方稅務單位也懂得利用資料科學。高雄第一科技大學財金大數據研究中心主持人陳育仁也透露，與財政資料中心合作從臉書、批踢踢上找尋網路聲量高的人氣小吃店、商品店，列為比對繳稅對象。 

陳育仁指出，「很多熱門店家被網友大力推崇，推出商品都秒殺，數據發現，網路聲量愈高、評價愈正面的店家，繳得稅也愈多。」國稅局根據此一法則，將同樣網路聲量的人氣，申報的營收卻比別人少的店家。