鼓勵雲端發票 財政部:雲端發票增開 500 元獎項 40 萬組

從今年9月、10月起就會新增雲端發票專屬獎項 500 元啦!
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本篇來自合作媒體 中央社,INSIDE 經授權轉載。

財政部長蘇建榮今天表示,財政部將多元兌獎服務節省的手續費新台幣1.4億元,從今年9月、10月起,增開雲端發票專屬獎項 500 元獎金共 40 萬組,以鼓勵民眾多使用雲端發票。

財政部上午在行政院會報告「統一發票兌獎多元服務措施實施成效」。

財政部報告指出,今年起推動統一發票兌獎多元服務措施,擴大實體通路兌獎據點至1萬3000多個,並新增網路兌獎 APP,提供 24 小時兌領獎服務,至30日為止,APP下載已達134 萬次;雲端發票開立張數也比去年同期成長 34%,達 12 億 3000 萬張。

蘇建榮出席院會後記者會時表示,財政部並將多元兌獎服務節省的手續費1.4億元,從今年9月、10月起,增開雲端發票專屬獎項500元獎金共40萬組,以鼓勵民眾多使用雲端發票,預計將可增開到今年年底,明年再視兌獎狀況安排。

另外,財政部說,12月起,將政府舉辦的獎券中獎獎金免稅門檻,由現在的2000元提高為5000元,以統一發票四獎的4000元獎金為例,中獎人12月1日以後領獎,可節省800元所得稅,預估每年約有17萬人次可受益。

媒體詢問,彰檢日前發現有嫌犯開設空頭公司購買空白發票,3年騙走1500多萬元獎金,也曾有人盜用民眾上傳的中獎電子發票證明聯照片冒領獎金,高雄則有嫌犯藉社福團體名義詐領發票獎金,財政部是否對這些盜領、詐領有防範機制。

蘇建榮出席院會後記者會時表示,這 3 個事件都是不同的樣態、不同性質,過去防堵冒領或詐領,都是用人工篩選,但今年1月1號建置兌獎平台後,透過身分證號碼、財政部兌獎清冊以及相關資料等平台資訊化作業,就可以馬上清查出哪些是冒領的。

蘇建榮說,這次彰檢的案件,涉嫌冒領的7家人頭公司跟多位車手通通都被抓出來,以前人工作業要抓很困難,但有平台後很容易掌控,未來若有任何類似案件,不管用什麼方式冒領,透過兌獎平台很快就能了解狀況。兌獎平台也有預警、暫緩給獎和通報機制,更容易揪出不法分子,也可追查遭冒領的獎金去向,這是過去人工作業較難做到的。

行政院長蘇貞昌在院會中表示,統一發票是台灣特有的營業人與買受人保存與收執憑證,不同於世界其他國家單純的憑證功能,台灣的統一發票除了可做為銷售憑證的功能,每2個月1次的開獎、對獎,更是許多民眾相當期待的生活樂趣,也是可以順手做愛心,捐助社福團體的方式之一。

蘇貞昌說,讓民眾實現兌獎的小確幸更加方便,這跟要讓人民報稅超方便一樣,都是「人民的小事,是政府的大事」,政府有感施政的一環。請財政部及相關部會持續優化各項施政,多從民眾的角度思考,提供民眾更簡政輕稅的服務。

責任編輯:Anny


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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