隨著不動產交易需求增加，地政事務所長期面臨案件量增加與審查人力不足的雙重壓力。過去土地登記案件多以紙本送件為主，審查人員需逐項核對身分證、印鑑證明、契約書及完税資料等文件，在少子化及公務人力補充不易的環境下，如何利用科技提升行政審查效率，成為政府導入AI的重要應用場景。

以新竹市地政事務所為例，因竹科帶動的房地產交易需求增加，不動產登記案件量長期居全國單一地政事務所前幾名，以2025年辦理的不動產登記案件就多達16萬4,653筆之多，連續三年稱霸全國單一地政事務所冠軍。

若以買賣案件為例，審查人員每個案件需要跨文件核對至少約95個欄位，涉及多份紙本文件，過去主要仰賴承辦人員人工比對。

為此，新竹市針對龐大的案件工作量，有限的公務人力招募挑戰，地政處從2024年規畫將AI導入高法律效力、高個資機敏的地政審查場域。

為降低大量重複性核對工作，新竹市政府導入「不動產登記案件AI協審系統」，先從買賣登記案件開始應用。案件受理後，系統會將紙本文件數位化，透過OCR辨識文字內容，再通過視覺語言模型（Vision Language Model, VLM），以理解不同格式文件中的欄位資訊，進行跨文件資料的勾稽比對，同時利用影像辨識技術協助印鑑資料分析。

在技術架構上，系統導入繁體中文VLM模型，突破傳統固定表單辨識限制，可理解不同紙本文件版面與內容；搭配YOLO物件偵測技術定位印章位置，並分析印鑑特徵，協助審查人員判斷文件一致性。

這套系統於2026年1月正式上線應用，初步適用買賣案件，在地政事務所收件之後，先將紙本案件數位化掃描，透過AI與OCR技術深度辨識關鍵欄位，再進行跨文件資料的邏輯勾稽比對、印鑑信心相似度分析，當發異常時向審查人員提出警示進行雙重確認，最後再將資料介接至Web版地政整合資訊系統同步異動資料庫，比對現有登記資料庫權利資料。

新竹市長高虹安指出，該系統具備三大技術創新及資安防護，包括首創繁體中文VLM視覺語言模型，打破傳統固定樣板限制，精準理解紙本排版語意，達到秒級比對地籍資料；其次是引進自駕車等級的YOLO物件偵測與GeoSense技術，精準定位印章並微觀分析硃砂與字體特徵，對於印鑑章核對的客觀量化比對機制。

事實上，在今年5月新竹市政府發表這套AI協審系統時曾指出，已測試約200件案件，AI辨識率達到85%，印鑑相似度判斷超過90%。

另外，基於地政業務涉及高敏感的個資及產權資訊，系統採用地端封閉式內網架構，市府強調申請的案件資料、AI模型運算均不經過雲端傳輸，以降低資料外洩風險。另外，系統也採用Human-in-the-Loop的人機協作模式，由AI負責大量資料整理、比對與異常提示，再由審查人員對法規適用及案件審查最終結果進行判斷。

AI協審系統在2026年1月正式上線後，目前已累積判讀超過2,000件實際案件。新竹市表示，每件案件平均可節省15至20分鐘人工核對時間，整體審查效率提升25%至33%。若依2,000件案件及每件節省15至20分鐘估算，估計節省審查人員3萬至4萬分鐘的工作時間。

除了提升現階段買賣案件審查效率外，新竹市也規畫擴大AI協審範圍。高虹安表示，目前應用於買賣案件審查，下一階段在2026年導入抵押權設定及抵押權塗銷案件，與買賣案件合計將可望涵蓋近6成的登記案件量，並規畫介接户役政系統進行身分查核；接下來在2027年將串接財税系統，協助查核完税狀態。

新竹市政府將AI應用於地政案件審查，克服審查人力有限的挑戰，目前已有其他地方政府前往瞭解系統運作方式，顯示這套AI協助地政書審的模式具備延伸應用潛力。未來，隨著AI模型與政府資料系統持續整合，類似技術可望應用於更多需要大量文件審查與資料比對的行政流程