logo
  • 環境
  • 企業方案
  • 價格方案
BusinessJul 2, 2026

收據與發票的自動化 VAT 申報

EigentEigent
使用 Nebius Token Factory + Eigent 自動化收據與發票 VAT 申報
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

從收據資料夾到完成的 VAT 申報

VAT 退稅是那種會吃掉一個下午的財務工作:打開每張收據,從皺摺的照片與掃描 PDF 讀出數字,判斷哪些可以回收,再把它們加總起來,還不能小數點算錯。在這個案例中,我們把整個工作交給 Eigent——在 Nebius Token Factory 上執行 GLM-5.2——並請它產出財務團隊真正能用的兩份交付成果:結構化的 XLSX 與可分享的 HTML 報告。

我們最在意的規則是:不要猜測任何不確定的資訊。 模型無法確信讀取的內容,都必須標示給人工處理,而不是憑空補出來。

1將 Eigent 指向模型 — Nebius Token Factory

示範從模型設定開始:

  1. 前往 Home → Agents → Models → Nebius Token Factory。
  2. 輸入你的 API key,然後 refresh the model list。
  3. 選擇要執行任務的模型——這次示範我們選的是 GLM-5.2。

Nebius Token Factory 透過 Eigent 的執行框架提供模型,因此無論你選哪個模型,實際流程都相同。

提示詞

回到首頁後,我們輸入任務並附上收據與發票檔案:

請處理 "VAT" 資料夾中的所有收據與發票,包括照片、掃描 PDF 與數位發票。

最終輸出應 只包含兩個檔案:

vat_return.xlsx — 每筆收據或發票一列;列出所有擷取欄位;顯示每筆項目是否符合 VAT 退稅資格;顯示每筆符合資格項目的可回收 VAT 金額;包含不可回收項目的排除原因;清楚標示需要人工審核的項目;並包含一個顯示可回收 VAT 總額的摘要工作表。

vat_return.html — 一個可直接開啟並分享給會計團隊的獨立 HTML 檔,顯示所有 VAT 回收項目、每筆項目的可回收 VAT 金額、被排除的項目及排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收 VAT 總額。

不要猜測任何不確定的資訊。

2讀取每個檔案

Eigent 會先讀取所有上傳的檔案——把照片、掃描 PDF 和數位發票一起處理。使用者不需要手動重打,也不需要針對不同格式分別處理。

3擷取關鍵資料

從每份文件中,它會擷取 VAT 申報所需的重要欄位:供應商、日期、未稅金額、VAT 金額、VAT 稅率與總額。每一列對應一份來源文件,因此輸出可以追溯回原始收據,便於稽核。

4判定 VAT 資格

這是判斷步驟。對每張收據與發票,Eigent 會判定該項目是否符合 VAT 退稅資格,在符合時記錄可回收金額,在不符合時寫入排除原因。任何無法確信讀取的內容都會被標示為需人工審核,而不是被猜測補上——完全符合指示。

5兩份完成的交付成果

最後,Eigent 會產出這兩份財務作業文件:

  • vat_return.xlsx — 結構化工作簿,每份文件一列,包含所有擷取欄位、資格標記、每筆項目的可回收 VAT、排除原因、人工審核標記,以及載有可回收 VAT 總額的 摘要工作表。
  • vat_return.html — 可在任何瀏覽器中開啟的獨立互動式報告:可回收項目與金額、附有原因的排除項目、需要審核的項目,以及醒目的 可回收 VAT 總額——可直接傳給會計團隊。

結果

最終輸出乾淨、結構清楚,而且已可供財務團隊使用。XLSX 是可稽核的工作檔;HTML 是可分享的摘要。因為不確定的項目會被標示而不是猜測,審核者就能清楚知道該把注意力放在哪裡——並且可以信任沒有被標示的內容。

自己試試看

  1. 把所有收據與發票——照片、掃描檔與數位檔案——放進同一個資料夾。
  2. 在 Eigent 中,前往 Agents → Models → Nebius Token Factory,加入你的 API key,重新整理,然後選擇一個模型(我們使用的是 GLM-5.2)。
  3. 貼上上方的提示詞,附加資料夾,然後送出。
  4. 開啟 vat_return.xlsx 作為工作檔,並使用 vat_return.html 與會計團隊分享。

接下來可以試試

新增 currency 欄位,並使用發票日期匯率將每筆可回收金額換算成你的報表貨幣。

依 VAT 稅率(標準/減免/零稅率)拆分摘要工作表,讓總額可以直接對應到你的 VAT 申報表欄位。

產生第二個分頁,只列出需要人工審核的項目,以及無法辨識的具體欄位,讓人工一次清完。

提升結果的小技巧

  • 只保留兩個輸出。 明確要求只輸出 vat_return.xlsx 和 vat_return.html,可以讓交付成果保持乾淨且可預期,不會散落一堆中間檔案。
  • 明確禁止猜測。 「不要猜測任何不確定的資訊」會把模糊內容轉成人工審核標記——這正是讓財務結果可信的關鍵。
  • 要求每筆項目都要有排除原因。 為每一筆不可回收項目要求原因,可以讓報告具備稽核性,而不只是數字。
  • 將工作檔與可分享檔分開。 XLSX 保持可編輯且可稽核;獨立 HTML 則是你實際交給會計團隊的版本。

Other use cases

長時程任務:在 Eigent 單代理架構中比較 GLM-5.1 與 GLM-5.2

長時程任務:在 Eigent 單代理架構中比較 GLM-5.1 與 GLM-5.2

對 AI 基礎設施生態系中的 26 家公司進行深度研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子領域(各自選出具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家皆納入):AI 資料中心(運算基礎設施/建置);GPU/AI 晶片(訓練與推論矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網路與光模組(交換器、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源供應、散熱、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大型雲端業者、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器與其他關鍵零組件)。針對每家公司,研究:公司名稱、子領域、總部/國家;核心產品及其在 AI 供應鏈中的具體角色;上市或未上市(若上市,提供代號+交易所;若未上市,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排序);在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子領域內,依規模由大到小排名(依市值/估值)。整體結構採由上而下:從完整硬體生態系全景一路展開到每一家公司的細節。輸出要求:首先產生結構化資料檔 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司與上述欄位、6 個子領域分類、上市/未上市旗標,以及跨公司比較矩陣(子領域 × 關鍵維度)。接著根據該 JSON 產生一份精緻的 HTML 報告:包含生態系全景/分層圖、產業區塊、公司卡片、清楚的上市/未上市視覺標示(標籤或色彩編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、代號、估值——使用最新數據並引用來源),再產生報告。以單代理模式執行此任務。

使用 Eigent 同時打造 10 款中國新年 HTML5 遊戲

使用 Eigent 同時打造 10 款中國新年 HTML5 遊戲

使用 HTML、CSS 和 JS(不使用任何函式庫)打造 10 款獨立且完整的遊戲,主題圍繞 2026 年中國新年(馬年)。遊戲必須有趣、原創、精緻、適合行動裝置。請包含計分、難度遞增、重新開始按鈕與流暢視覺效果。涵蓋:街機、益智、無盡跑酷、反應、策略、記憶、2 人本機、放置、復古像素,以及 1 款實驗性遊戲。

使用 Gemini 3.1 Pro 打造完整 3D Snow Bros 平台遊戲

使用 Gemini 3.1 Pro 打造完整 3D Snow Bros 平台遊戲

打造一款受 Mario 啟發、結合 Snow Bros 機制的現代 3D 橫向捲軸平台遊戲。玩家可以發射雪球將怪物逐步凍結成雪球,之後踢飛它們以連鎖擊中其他敵人。包含計分系統、生命顯示、難度遞增,以及具有豐富 3D 分層場景的重新開始功能。

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

立即體驗 Eigent

下載開源桌面應用,在本地以 AI 工作團隊開始自動化。

下載 Eigent
Eigent

掌握 AI 工作團隊自動化的最新更新與教學內容。

產品Eigent環境價格方案企業方案
探索解決方案使用情境技能插件部落格
開發者文件GitHubCAMEL-AI開源基金合作夥伴
下載開源版
公司關於我們品牌招募使用條款隱私權政策安全與信任Cookie 政策退款與試用政策

版權所有 © 2026 EIGENT UK LTD

Eigent 1.0 全新版本發佈!download