财经观点－内部稽核数位化转型：从传统到智能，我们身处哪个阶段？

一、传统稽核的挑战

传统内部稽核多依赖人工抽样方式来检视大量报表，不仅效率低下，还容易忽略潜在风险。随着数据量的激增，数据分析已成为现代稽核的必要技能。然而，许多企业仍旧仰赖Excel等传统工具，这些工具在面对大量数据时显得力不从心。因此，向数据驱动的稽核模式转型已势在必行。

二、数据驱动稽核转型

笔者认为企业首先需要建立能够处理结构化数据的稽核平台，透过建立分析模型快速聚焦且发现例如应收帐款或存货周转异常；接着逐步纳入非结构化数据，例如运用文字探勘技术进行异常检测，并跨维度分析，如分析投标厂商的资本额、过往诉讼记录等负面资讯，以找出潜在风险；同时扩大营运稽核项目，以确保企业各个营运面向都得到适当监控。

三、数据视觉化-仪表板应用

数据视觉化及仪表板能够显著提升管理资讯的透明度。企业可以透过识别关键风险指标（KRI），设计风险分析模型，将异常状况量化并呈现在仪表板上，帮助管理层快速掌握风险全貌。这类仪表板具备即时监控功能，能即时更新公司交易数据的变化，协助管理层作出及时且有效的决策。仪表板还能多维度分析异常状况，例如在销售流程中发现低毛利交易，从而找出可能影响企业利润的潜在风险。

四、预测型AI：AI预测风险的潜力

随着AI技术的进步，企业现已能利用AI进行高阶的风险预测与决策辅助。透过现有的风险指标模型，结合机器学习技术，企业可以更加精确地预测风险，并发现异常状况，以支援更智能的决策。例如，在营运资金管理方面，AI能预测未来销售量，帮助企业合理规划生产和库存，避免资金压力。同时，AI也能预测应收帐款的收回风险，从而降低财务风险。

五、生成式AI：AI赋能的顾问稽核

内部稽核人员应思考如何与AI协作，使AI成为稽核工作流程中的专家助理。AI赋能的稽核顾问（AI Agent）具备自动化辨识和整合各种应用系统资料库的能力，透过智慧洞察技术进行数据探勘，评估稽核需求，结合机器学习模型和KRI进行分析，并产出结果后生成多元的视觉化图表，实现即时的资料更新与报告生成。这种全域自动化的流程整合能显著减少手动处理的时间成本，并为稽核工作带来更高的增值效果。

AI技术的应用让企业在应对风险时更加灵活，透过预测未来风险走势来提高决策的效率。不论是在风险管理、内部稽核还是数据应用方面，AI都能帮助企业实现高效管理，并更加有效地应对市场挑战。