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資訊專欄
個案：
AI稽核開啟揭露新時代：從蘋果10-K報告看JCAATs的前瞻力
"企業的10-K報告裡，最具洞察力的資訊，往往不是財務數字，而是「風險揭露」的文字。透過AI稽核技術與文字探勘分析，這些看似例行的文字，正在成為預測企業績效的新關鍵。"
黃秀鳳｜JACKSOFT總經理
（ICAEA台灣分會會長／AI與ESG稽核專家）
在傳統財務審計中，「風險因素揭露」（Risk Factor Disclosures）往往被視為合規義務，近期我們以蘋果公司（Apple Inc.）2010至2024年的10-K報告為例進行研究，透過 JCAATs人工智慧稽核平台進行文字探勘（Text Mining）與機器學習（Machine Learning）分析，證實文字敘述本身蘊含了企業未來獲利的訊號。
JCAATs AI稽核軟體，內建 XBRL Connector 從 SEC EDGAR 系統自動擷取報告內容，進行情緒分析（Sentiment Analysis）與文字分群（Text Clustering）。結果顯示，揭露中若出現負面情緒或聚焦外部風險（如地緣政治、供應鏈斷鏈等），次年度淨利下降的機率明顯提高。這意味著企業語言本身即具「前瞻性資訊價值」（Forward-looking Information）。
AI不僅能分析數字，更能解析情緒。JCAATs 讓稽核人員以資料為基礎判斷揭露真實性與潛在風險，使風險揭露從「法定文件」轉變為「決策訊號」。
在AI驅動的稽核時代，語言成為新數據，而JCAATs正是將這項洞察轉化為實務力量的關鍵工具。
專家專欄作者:
黃秀鳳 Sherry Huang
傑克商業自動化股份有限公司總經理、ICAEA國際電腦稽核教育協會台灣分會會長。專長涵蓋AI稽核、ESG監理、資安稽核、金融與內控設計、策略性稽核等領域。長期推動AI與資料分析於稽核與揭露監理之應用，致力於建立智慧稽核與永續治理的實務新典範。
個案：
AI 與電腦稽核軟體時代：如何避免稽核工作被取代，並持續創造專業價值
近年來，人工智慧（AI）與電腦稽核軟體（Computer-Assisted Audit Tools, CAATs）在內部稽核領域的應用愈來愈普遍，從大數據資料分析、異常偵測，到持續性稽核與即時風險監控，稽核效率與覆蓋率皆大幅提升。隨著工具能力快速進化，稽核人員常會產生一個疑問：在高度自動化的環境下，稽核工作的專業價值是否仍然存在？
事實上，AI 的導入並非單純的「取代關係」，而是促使稽核角色重新定位。以下從知識與實務角度，整理幾個關鍵觀點，說明稽核人員如何在 AI 與電腦稽核軟體的輔助下，強化而非削弱自身價值。
一、AI 與電腦稽核軟體主要取代的是重複性作業
AI 與 CAATs 最具優勢的應用範圍，集中在高度結構化與重複性的稽核工作，例如：
這些作業過去需要耗費大量人力時間完成，但其本身並不等同於稽核的最終價值。AI 與電腦稽核軟體的角色，主要是提升效率與擴大查核範圍，而非取代稽核專業判斷。
二、稽核專業的核心仍在於「事實認定與定性判斷」
即使 AI 能準確標示異常交易或高風險事件，仍無法直接回答下列關鍵問題：
從「異常偵測」到「稽核結論」之間，仍需要稽核人員進行事實查證、專業判斷與責任承擔。這一層工作，正是 AI 難以取代的關鍵。
三、善用電腦稽核軟體，有助於提升稽核工作的層次
電腦稽核軟體的真正價值，不在於「是否會操作系統」，而在於是否能藉此提升稽核工作的深度與影響力。具體而言，稽核人員可透過工具達成：
當工具承擔大量資料處理工作後，稽核人員可將時間投入在分析結果解讀、制度評估與改善建議上，進一步提升稽核的專業價值。
四、AI 普及後，稽核的新關注焦點：AI 本身的風險
隨著企業愈來愈多流程導入 AI 與自動化決策，AI 本身也逐漸成為新的風險來源，包括：
在此背景下，稽核人員除運用 AI 進行查核外，也逐漸承擔「監督 AI 使用」的角色，確保組織在導入新技術時，仍符合內部控制與治理要求。
五、避免被取代的關鍵在於角色定位，而非抗拒工具
真正可能被取代的，並非稽核專業，而是僅停留在「執行查核程序」的工作模式。若稽核人員僅將自身價值建立在操作工具或產出清單，隨著技術進步，確實容易被自動化取代。
相反地，當稽核人員能結合 AI 與電腦稽核軟體，專注於：
稽核角色反而會因工具的輔助而更加重要。
AI 與電腦稽核軟體的發展，並非稽核工作的終點，而是一個轉型契機。技術能有效提升效率與覆蓋率，但稽核的核心價值，仍來自專業判斷、責任承擔與對組織治理的貢獻。
在 AI 時代，懂得運用電腦稽核軟體提升分析能力，並將重心放在不可自動化的專業判斷上，正是稽核人員持續創造價值、避免被取代的關鍵所在。
個案：
AI基本法上路，建立彈性治理新典範
隨著生成式AI快速滲透各產業領域，政府治理與制度設計同步提速。立法院日前三讀通過《人工智慧（AI）基本法》，正式奠定台灣AI發展與風險治理的法制基礎。該法明定中央主管機關為國科會，並由數位發展部（數發部）負責推動風險分類框架的建立與協調實作。
數發部次長侯宜秀指出，風險分類框架草案預計三個月內完成，力拼2026年第一季提交行政院審議，為AI治理開啟具體落地的第一步。
一、AI基本法通過，治理制度朝「分層分工＋彈性適應」邁進
此次通過的《人工智慧基本法》採「框架式立法設計」，並未一次性制定所有細部規範，而是著重制度靈活性與跨部門協作能力。其核心特點包括：
中央統籌、地方分工：國科會統合發展策略，數發部建立治理架構，各主管機關依職掌主導實施。
實務導向、分領域治理：不同產業可依風險情境擬定適配規則，不以單一標準強加所有AI應用場域。
預留調整空間：面對AI技術快速演進，制度設計強調「試行→修正→優化」循環模式。
侯宜秀強調：「AI治理是一個持續修正、逐步成熟的過程，社會應以協作態度共構制度，而非單一標準全面套用。」
二、AI治理七大原則，奠定制度價值基礎
《人工智慧基本法》第三條明定政府推動AI發展與治理應遵循的七大原則，這些原則將成為後續各部會制定子法與政策的核心依據：
＊永續發展與社會福祉
＊AI應服務於全體社會利益，助益環境、經濟與公共福祉。
＊人類自主
＊人應保有對AI使用與決策的主導權，不被模型操控。
＊隱私保護與資料治理
＊重視個資、資料主權與透明治理程序。
＊資安與系統安全
＊防範模型誤用、遭攻擊或系統失控帶來風險。
＊透明與可解釋性
＊AI決策流程應可追溯、可說明，增強信任。
＊公平與不歧視
＊避免模型產生性別、種族、年齡等偏見與差別待遇。
＊問責機制
＊應明確AI相關行為的責任歸屬與法律責任。
這些原則將指導未來所有 AI 風險評估、稽核制度與技術部署的基準。
三、風險分類框架進入實作，首波聚焦高應用領域
數發部已啟動風險框架規劃，以三個月為期產出可操作草案。該分類框架將協助主管機關與企業對AI應用進行分級治理，預期結構如下：
＊低風險應用：如行政流程自動化、文字總結等
＊中風險應用：如教育測驗分析、客服助理等
＊高風險應用：如醫療輔助診斷、金融信貸評分、司法建議生成等
目前進度最快的應用場域之一為醫療與健康領域，因AI應用深度高、敏感資料多，已被視為優先治理對象。
四、數發部角色：建構架構、協助執行、整合治理資源
數發部在《AI基本法》中的核心任務為設計治理架構、支援主管機關，其工作重點如下：
＊提出風險分類模型，供主管機關依需求選用與微調
＊開發治理工具，如風險評估模組、模型透明報表、稽核報告格式
＊推動產官學交流平台，讓治理制度建構更貼近實務需求與技術現況
侯宜秀指出：「制度設計不該只靠單一機關，而應協助每個部會在其專業領域，逐步建立能回應自身場域風險的治理方法。」
" 結語：AI 基本法的通過與七大原則的明確揭示，不僅代表台灣政府對於AI發展的價值承諾，也為企業、開發者與監管單位指引了制度設計的方向。面對日益複雜的生成式AI風險與應用場域差異，唯有透過制度彈性、跨部門協作與落實原則，才能兼顧創新效率與社會信任。組織應即刻對照七大原則與風險架構，啟動內部治理盤點與準備工作，成為未來AI治理生態中的負責任參與者。"
資料參考：2025.12.31｜自由時報
個案：
AI 浪潮下的商管轉型：從「技術紮根」到「邏輯驅動」的智慧稽核新典範
前言：商管教育的轉折點
在當前的商業環境中，AI 已從技術顯學轉向實務應用的深水區。然而，商管學院在推動數位轉型時，面臨著一個核心挑戰：如何區隔「理工技術導向」與「商管應用導向」的教學策略。過度強調底層程式碼開發（Coding）往往導致學生產生「退選潮」，進而消磨學習興奮感。因此，我們必須重新定義商管學生的競爭力，強調站在巨人的肩膀上，透過「No-code」（無程式碼）開發模式，將學習焦點從技術細節轉向邏輯分析與批判性思考（Critical Thinking）。
一、 智慧稽核的核心實踐：數據融合與 Audit in One 理念
現代稽核已不再侷限於傳統的 Excel 試算表處理。透過基於 Python 開發的 JCAATs 軟體，我們得以實現「Audit in One」的整合架構，將分散的數據轉化為可供稽核的洞察。
在實務操作上，我們引導學生利用政府電子採購網的 Open Data 進行開發，這解決了教學中機密資料取得困難的問題。透過 JCAATs 的資料連接器，稽核人員僅需按右鍵即可爬取外部資料，進行如「拒絕往來廠商」的自動化查核。這種能力整合了 XBRL 財報數據、PDF 表格識別及 OCR 技術，讓非結構化資料也能進入自動化分析流程，這在 ESG 時代的供應鏈盡職調查（Due Diligence）中顯得尤為關鍵。
二、 進階技術應用：文字探勘與可解釋性 AI (XAI)
隨著企業社會責任與 ESG 報告成為法遵重點，文字探勘（Text Mining）技術的應用需求激增。
1. 非結構化資料洞察： 透過文字雲與 JCAATs 3.6 新推出的「文字趨勢」功能，稽核人員能分析跨年度的風險訊號。例如，藉由 TF-IDF 演算法分析永續報告書，可快速識別企業是否存在慣性違規或特定的風險模式。
2. 打破 AI 黑盒子： 為了讓稽核結果具備法規說服力，我們引入了「可解釋性 AI」（Explainable AI, XAI）。這能讓原本複雜的機器學習模型變為可理解的決策路徑，確保稽核結果不再是不可說明的黑盒子運算。
三、 效能翻轉：從單機作業到稽核機器人 (Jbot) 的自動化管理
產業界的實務驗證顯示，一人搭配一台「稽核機器人」（Jbot），其作業效率可達到傳統人工模式的 30 倍。這不僅是效率的提升，更是職能的升級。
透過 Jbot Manager，企業能管理涵蓋資安、帳務及 ESG 查核的多個自動化流程。我們將查核程序（Audit Scripts）封裝成 Python 腳本並轉化為自動化機器人，讓商管學生即便不精通底層開發，也能透過專案式學習（PBL）掌握這項關鍵工具，顯著提升其就業的「CP 值」。
四、 結論：建立產學銜接的未來競爭力
從「法尊科技與電腦稽核競賽」的成果來看，學生在具備好工具的前提下，即便從零開始，其產出的風險監控作品也能讓金管會等監理單位的主管感到驚艷。這證明了商管教育的轉型方向：我們不應將學生培養成程式開發人員，而應引導他們成為能定義場景、運用 AI 進行決策的高階分析人才。
透過持續性稽核（Continuous Auditing）與 AI 技術的結合，商管學界正在翻轉教學方法，確保學生在進入職場後，能以最簡單、聰明的方式，應對日益複雜的全球法規與治理挑戰。
個案：
迎戰 2026 金融資安新局：從治理到工具，數位稽核如何強化韌性佈局？
2026 年，金融資安監理正式邁入「治理韌性」與「技術深耕」並重的新階段。金管會發布的《金融資安韌性發展藍圖》，針對 CISO 職責、零信任架構、AI 安全、API 管理與供應鏈透明化等面向，提出多項具體措施，要求金融機構建立更全面、可稽核、具前瞻性的資安治理體系。
對於稽核、法遵與風控團隊而言，這不僅是新一輪的合規挑戰，更是一次重塑稽核方法與工具的轉機。
三大監理轉向，稽核工作挑戰升級
資安長責任明確化：未來資安報告須列入法定項目，由 CISO 向董事會負責。稽核團隊必須建立可驗證的稽核軌跡與資料治理紀錄，以支援高層決策與法令遵循聲明。
零信任架構成為標配：六大場域（含遠距、雲端、供應商存取）將納入 ZTA 要求，稽核重點也需轉向身分驗證、設備狀態與權限控管等多點聯防機制。
SBOM 與委外合約透明化：金融業須主動蒐集軟體元件資訊與供應鏈弱點。稽核人員需能追蹤第三方元件來源，並分析委外契約中的 SLA 是否符合資安標準。
工具升級，是應對新監理趨勢的關鍵
面對這些高度結構化的監理要求，僅靠人工查核已無法及時掌握全貌。許多金融業者已開始導入智慧型稽核工具以強化可視性與效率。
例如，JCAATs AI 電腦稽核工具，便可協助企業：
對 SBOM 與開源組件資料進行格式解析、欄位比對與弱點快篩；
應用指令快速識別權限異常、帳號共用與系統存取紀錄的異常行為；
結合自動化機制，建立可重複執行的查核腳本與異常提示流程；
輕鬆導入 API 安全稽核規則，分析接入點記錄與資料流動歷程。
在未來兩年監理強度將逐步升高的情況下，這類 AI 輔助稽核工具，不僅能強化查核深度，也讓稽核報告具備更高的及時性與可視化品質。
小結：稽核從支援單位，走向治理參與者
當資安成為董事會層級的治理責任，稽核團隊也應同步轉型。從資料治理、工具運用到策略建議，稽核不再只是檢查流程是否符合，而是參與企業韌性策略建構的核心角色。
透過 JCAATs 等數位工具的有效應用，稽核人員不僅能回應監理要求，更能成為協助企業從容面對新興風險的關鍵推手。
資料來源：金融監督管理委員會
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