陳品衣在Flexport和亞馬遜的工作經驗如何促使她發現關稅退稅的商機？

陳品衣在 Flexport 與亞馬遜的經驗如何啟發關稅退稅商機？

陳品衣在美國貨運代理公司 Flexport 擔任應用研究科學家，以及在亞馬遜擔任研究科學家的經歷，讓她接觸到「關稅退稅」這個領域。她發現，每年有數十億美元的可退稅款因流程繁瑣而未被利用，這激發了她的創業靈感。

關稅議題的爆發與 Pax 的誕生

2025 年關稅議題爆發，加上美國取消對 800 美元以下小額包裹的免稅政策，促使企業對退稅的需求空前迫切。陳品衣觀察到，以往企業可能因退稅流程繁瑣而卻步，但在關稅提高後，潛在的可退稅金額變得極具價值，促使企業不得不重視。傳統退稅流程需手動從 PDF、提單、商業發票等文件中提取數據並填入 Excel 模板，耗時費力且易出錯。因此，陳品衣創立 Pax，旨在用全新的方式解決這些痛點，並成功進入矽谷知名加速器 Y Combinator。

Pax 如何運用 AI 打破關稅退稅黑盒子？

跨境電商退貨率普遍偏高（約 5% 至 30%），隨著政策改變，小額包裹進口美國也需繳納關稅，退貨時的關稅退稅需求浮上檯面。然而，對商品種類繁多、每日處理大量交易數據的跨境電商而言，傳統人工退稅流程猶如一場噩夢。Pax 提供的服務能全程包辦，客戶只需提供 PDF、CSV 等格式的資料，Pax 系統就能自動提取、辨識和分類進出口日期、產品編號、數量、價值等關鍵數據，並轉換成標準化格式。系統接著分析進出口交易記錄，根據產業法規或退稅條款，自動進行精密計算與匹配，找出最高退稅金額方案。客戶可隨時在 Pax 平台追蹤數據解析與計算邏輯，系統也能快速生成符合美國海關及邊境保護局要求的文件。

AI 與專家團隊的結合

Pax 大量應用 AI 和大型語言模型技術，能從各式文件中抓取、辨識與分類關鍵數據，並分析進出口交易記錄，找出最高退稅金額方案。為應對法規的複雜性和供應鏈的變化，Pax 也組建了資深專家團隊，負責處理 AI 無法解決的疑難案件，深入解析複雜的供應鏈結構，辨識適用於特殊情況的退稅條款，並在必要時代表客戶與政府部門溝通。Pax 不僅解放客戶人力，更提供流程透明度和數據洞察，讓客戶能依據國家、產品類型等多面向了解退稅狀況，從而更好地了解其供應鏈。