財經觀點－內部稽覈數位化轉型：從傳統到智能，我們身處哪個階段？

一、傳統稽覈的挑戰

傳統內部稽覈多依賴人工抽樣方式來檢視大量報表，不僅效率低下，還容易忽略潛在風險。隨着數據量的激增，數據分析已成爲現代稽覈的必要技能。然而，許多企業仍舊仰賴Excel等傳統工具，這些工具在面對大量數據時顯得力不從心。因此，向數據驅動的稽覈模式轉型已勢在必行。

二、數據驅動稽覈轉型

筆者認爲企業首先需要建立能夠處理結構化數據的稽覈平臺，透過建立分析模型快速聚焦且發現例如應收帳款或存貨週轉異常；接着逐步納入非結構化數據，例如運用文字探勘技術進行異常檢測，並跨維度分析，如分析投標廠商的資本額、過往訴訟記錄等負面資訊，以找出潛在風險；同時擴大營運稽覈項目，以確保企業各個營運面向都得到適當監控。

三、數據視覺化-儀表板應用

數據視覺化及儀表板能夠顯著提升管理資訊的透明度。企業可以透過識別關鍵風險指標（KRI），設計風險分析模型，將異常狀況量化並呈現在儀表板上，幫助管理層快速掌握風險全貌。這類儀表板具備即時監控功能，能即時更新公司交易數據的變化，協助管理層作出及時且有效的決策。儀表板還能多維度分析異常狀況，例如在銷售流程中發現低毛利交易，從而找出可能影響企業利潤的潛在風險。

四、預測型AI：AI預測風險的潛力

隨着AI技術的進步，企業現已能利用AI進行高階的風險預測與決策輔助。透過現有的風險指標模型，結合機器學習技術，企業可以更加精確地預測風險，並發現異常狀況，以支援更智能的決策。例如，在營運資金管理方面，AI能預測未來銷售量，幫助企業合理規劃生產和庫存，避免資金壓力。同時，AI也能預測應收帳款的收回風險，從而降低財務風險。

五、生成式AI：AI賦能的顧問稽覈

內部稽覈人員應思考如何與AI協作，使AI成爲稽覈工作流程中的專家助理。AI賦能的稽覈顧問（AI Agent）具備自動化辨識和整合各種應用系統資料庫的能力，透過智慧洞察技術進行數據探勘，評估稽覈需求，結合機器學習模型和KRI進行分析，併產出結果後生成多元的視覺化圖表，實現即時的資料更新與報告生成。這種全域自動化的流程整合能顯著減少手動處理的時間成本，併爲稽覈工作帶來更高的增值效果。

AI技術的應用讓企業在應對風險時更加靈活，透過預測未來風險走勢來提高決策的效率。不論是在風險管理、內部稽覈還是數據應用方面，AI都能幫助企業實現高效管理，並更加有效地應對市場挑戰。