一年從 0 到七成：AI 假收據來了，企業報帳流程該補的四個檢查
以前要偽造一張收據，得找範本、改數字、對字型，費工又容易露餡。現在只要對 AI 說一句「幫我做一張 3 月 12 日、台北某餐廳、金額 3,200 元的收據」，幾秒鐘就有一張帶著摺痕、陰影和油漬的「照片」。AI 假收據 不再是假設：報帳稽核平台 AppZen 的數據顯示，在它抓到的假單據裡，AI 生成的比例從 2025 年 3 月的 0%，到 2026 年 5 月中已經升到 70.8%。這篇整理這波變化代表什麼，以及企業的報帳流程該補上哪些檢查。
AI 假收據從 0 到七成：發生了什麼
根據《Accounting Today》6 月的報導，AppZen 在 2026 年 5 月中抓到的 1,471 張假收據，來自 174 家公司、745 名員工，其中七成是 AI 生成的。一年前，被抓到的假收據幾乎全是用範本改出來的；到了 2026 年 4 月，AI 生成的數量正式超過範本。
另一份來自報帳管理公司 Emburse 的調查更讓人警覺：在 2,000 名美國與英國上班族中，有 34% 承認曾用 AI 做過假的公務收據，美國受訪者更高達 40%。而這些人當中，有 40% 用的是公司付費提供的 AI 工具。
要注意的是，這些數字一個來自單一平台的稽核資料，一個是受訪者自己回報的調查，不能直接換算成「所有公司有多少詐欺」。但方向很清楚：做假的成本，已經低到幾乎是零。
為什麼是 100 美元：專挑自動核准的門檻
AppZen 的資料還有一個細節值得財務主管注意：AI 假收據的平均金額約 100 美元，中位數只有 32 美元左右；用範本改的假收據，平均則是 182 美元。
報導的解讀是，這些金額刻意壓在自動核准的門檻以下。很多公司為了加快報帳，設定「多少錢以下免主管簽核」，這個便利反而成了最容易被利用的縫隙。
同一篇報導引用的另一項研究也指出，32% 的美英財務人員坦承自己無法可靠地分辨 AI 生成的收據。換句話說，光靠肉眼看「這張單據像不像真的」，已經不夠了。
不只是抓人：假收據背後的管理漏洞
把這件事只看成「員工不誠實」，會漏掉更重要的訊號。Emburse 的調查同時發現：
- 財務壓力：22% 的受訪者曾因為手頭緊，把私人消費當成公務報帳。
- 報帳太慢：在等待公司撥款期間，有 51% 的美國受訪者因此多付了手續費或利息。
- 公司給的 AI 工具沒有被管理：前面提到，有四成做假的人用的是公司提供的工具。
Emburse 的主管在報導中也提到，很多員工並不是蓄意濫用 AI，真正的問題是缺乏監督。這和我們在〈員工早就在用了：與其禁止，不如替「影子 AI」開一條正路〉裡談的是同一件事：AI 工具發下去之後，使用規範、權限和稽核要一起跟上。
報帳流程該補的四個檢查
面對 AI 假收據，最有效的不是要求同事「看仔細一點」，而是把流程本身改得更難被鑽漏洞。建議從這四件事開始：
1. 重新檢視自動核准門檻
門檻不必取消，但可以加上隨機抽查，或對同一人短時間內多筆小額報帳設提醒。讓「剛好低於門檻」不再等於「一定不會被看」。
2. 能比對來源，就不要只看照片
台灣的電子發票可以到財政部電子發票整合服務平台查驗，公司卡與虛擬卡的刷卡紀錄也能直接比對。越多費用能從「員工上傳照片」轉成「系統直接取得交易資料」，假收據就越沒有空間。
3. 讓 AI 負責比對，人負責判斷
現在已有報帳系統用 AI 檢查單據的異常，例如時間地點對不上、同一張圖被重複使用、金額模式異常等。這類工具適合做大量初篩，但最後的判斷，尤其是牽涉到同事信任的事，仍然需要人來處理。
4. 把報帳變快，也把規則講清楚
撥款速度、哪些費用可以報、公司 AI 工具不能拿來做什麼，都要寫成清楚的規範並定期溝通。降低動機，和提高門檻一樣重要。
結語：AI 讓造假變便宜，流程設計要跟上
AI 假收據提醒我們的是，很多過去靠「做假很麻煩」撐著的防線，正在一條條失效。這不只是財務部門的事，而是每一個導入 AI 的企業都要面對的流程重新設計。AI 負責完美，人負責動人；在這裡也一樣：讓 AI 去做大量比對，人把心力留給制度與信任。
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