Machine Learning based Enterprise Financ — 積穗科研洞察

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積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）認為，這是一篇台灣企業財務長與稽核委員會都必須關注的研究：當全球四大會計師事務所已開始以機器學習模型偵測財務舞弊與法遵違規，F1-score 高達 0.9012 的隨機森林演算法正在重新定義「高風險識別」的標準——而大多數台灣企業的風險管理機制，仍停留在人工稽核的時代。

關於作者與這項研究

本研究由 Tingyu Yuan、Xi Zhang 與 Xuanjing Chen 三位研究者共同完成，發表於 arXiv 企業風險管理（Enterprise Risk Management）領域，發表年份為 2025 年。主要作者 Tingyu Yuan 目前 h-index 為 1、累計引用 14 次，論文本身已被引用 13 次，其中 1 次屬高影響力引用——對於一篇 2025 年甫發表的研究而言，這樣的早期引用速度反映其在 AI 稽核方法論上的即時應用價值。

這個研究團隊的切入點極為務實：他們不是從學術角度探討機器學習的理論邊界，而是直接以 EY、PwC、Deloitte、KPMG 四大會計師事務所 2020 年至 2025 年的稽核資料為基礎，建立一套可立即部署於企業財務稽核情境的 AI 框架。這使得本研究的發現對台灣上市公司、金融機構及跨國企業的風險長（CRO）與財務長（CFO）具有直接的參考價值。

AI 稽核框架的核心發現：隨機森林以 F1-score 0.9012 勝出，四大關鍵風險預測因子浮現

這篇研究最重要的貢獻，是用真實四大所資料驗證了三種機器學習演算法在企業高風險識別上的效能差異，並明確指出哪些指標是最具預測力的風險訊號。

核心發現一：隨機森林（Random Forest）以 F1-score 0.9012 成為企業財務高風險識別的最佳模型

研究評比了三種演算法——支援向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest，RF）、K 最近鄰居法（KNN）——並透過分層 K 折交叉驗證（Hierarchical K-Fold Cross-Validation），以 F1-score、準確率（Accuracy）與召回率（Recall）三項指標綜合評估。結果顯示，隨機森林以 F1-score 0.9012 的成績全面領先，在舞弊偵測與法遵異常識別上表現尤為突出。隨機森林之所以勝出，關鍵在於它能整合多棵決策樹、處理高維度非線性資料，且具備強健的抗過擬合能力——這正是財務稽核資料複雜、多元、且含大量異常值的現實所需要的特性。

核心發現二：稽核頻率、歷史違規紀錄、員工工作量、客戶滿意度是四大關鍵風險預測因子

透過特徵重要性分析（Feature Importance Analysis），研究揭示了以下四項變數對高風險識別具有最強的預測力： ①稽核頻率（Audit Frequency）——頻率偏低的案件，高風險事件發生率顯著上升； ②歷史違規紀錄（Past Violations）——過去曾發生合規違規的企業，未來風險的再發機率大幅提高； ③員工工作量（Employee Workload）——超載的稽核人員更容易遺漏異常訊號； ④客戶評分（Client Ratings）——低評分客戶往往與複雜的業務結構和更高的舞弊風險相關。 這四項發現，正是現行台灣企業風險矩陣（Risk Matrix）與 KRI 關鍵風險指標（Key Risk Indicator）設計時最容易被忽略的面向。

對台灣企業風險管理（ERM）實務的意義：AI 工具已就位，風險治理框架卻未跟上

台灣企業現在最需要正視的，不是「AI 稽核技術是否成熟」——這篇研究已經給出答案：成熟，而且效能已達到 F1-score 0.9012 的實用門檻。真正的問題是：台灣企業的風險治理架構，是否已具備承接這些 AI 工具輸出結果的能力？

根據 ISO 31000：2018《風險管理——指引》的核心原則，風險管理必須具備「整合性（Integrated）」、「結構化（Structured）」與「以最佳可用資訊為基礎（Best Available Information）」三大特性。本研究所提出的 AI 稽核框架，恰恰對應了 ISO 31000 中「風險識別」與「風險分析」兩個核心流程——將傳統仰賴人工判斷的環節，升級為以數據驅動的系統性決策。

同樣地，COSO ERM 2017 框架在「執行（Performance）」構面中強調，企業應識別並評估可能影響策略執行的風險，並建立優先順序。本研究發現的四大風險預測因子——稽核頻率、歷史違規、員工工作量、客戶評分——恰好提供了一套可直接對應 COSO ERM「風險嚴重性評估」的量化依據，使風險矩陣的設計從主觀判斷走向客觀數據支撐。

對台灣上市公司而言，金融監督管理委員會（金管會）對公司治理評鑑中的風險管理項目要求日趨嚴格，而本研究所揭示的「歷史違規紀錄」與「稽核頻率」正是金管會實地檢查的重點觀察項目。企業若能將這兩項因子納入 KRI 關鍵風險指標的監控設計，不僅能強化內部稽核品質，也能在主管機關查核時展現更具說服力的風險治理能量。

積穗科研如何協助台灣企業將 AI 稽核洞見轉化為實際 ERM 機制

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業導入 ISO 31000 與 COSO ERM 框架，建立風險矩陣與 KRI 關鍵風險指標，強化董事會風險治理能力。面對本研究揭示的 AI 稽核趨勢，我們建議台灣企業優先採取以下三步驟行動：

1. 將「歷史違規紀錄」與「稽核頻率」正式納入 KRI 監控清單：本研究已實證這兩項指標是最強的高風險預測因子。積穗科研協助企業依照 ISO 31000 風險識別流程，將這兩項因子量化為可追蹤的 KRI，設定閾值與觸發機制，納入董事會定期風險報告。
2. 依 COSO ERM 框架重新校準現有風險矩陣的評分權重：多數台灣企業的風險矩陣仍以「發生機率×衝擊程度」的二維架構為主，缺乏對員工工作量、客戶結構複雜度等操作性風險因子的整合。積穗科研協助企業在 COSO ERM「風險嚴重性評估」框架下，擴充風險矩陣維度，使其更貼近 AI 模型所揭示的真實風險分布。
3. 建立「AI 稽核結果→風險委員會→董事會」的三層風險治理上報機制：AI 工具的最大價值，在於它能即時產出高風險預警訊號——但如果這些訊號沒有明確的治理路徑，就只是數字而非決策依據。積穗科研協助企業設計符合金管會公司治理要求的風險資訊流，確保 AI 稽核框架的輸出能有效進入董事會的風險治理視野。

常見問題

企業導入 AI 稽核框架之前，需要先完成哪些 ERM 基礎建設？

在導入 AI 稽核工具之前，企業必須先完成三項基礎建設：第一，建立完整的風險登錄冊（Risk Register），確保歷史違規紀錄、稽核頻率等結構化資料已被系統性收集；第二，依照 ISO 31000 定義清晰的風險識別與評估流程，讓 AI 模型的輸出有明確的對應框架；第三，設計 KRI 關鍵風險指標的監控與閾值機制，使 AI 產生的高風險訊號能即時觸發人工複核。本研究發現，稽核頻率與歷史違規紀錄是最強預測因子——這意味著企業如果連這兩項基本資料都尚未系統化，AI 工具的效益將大打折扣。

台灣企業最常面臨的財務法遵風險是什麼？AI 稽核如何幫助應對？

台灣企業最常見的財務法遵風險集中在三個面向：關聯交易揭露不完整、內部控制缺失導致的財報品質問題，以及供應商付款核實漏洞。本研究以四大會計師事務所 2020–2025 年資料驗證，隨機森林模型在法遵異常識別上的 F1-score 達到 0.9012，能有效偵測傳統人工稽核容易遺漏的合規缺口。對台灣企業而言，金管會公司治理評鑑中的法遵稽核項目日趨嚴格，AI 稽核框架不僅能提升偵測率，也能為主管機關查核提供更具說服力的內控證據鏈。

ISO 31000 如何與 AI 稽核框架整合應用？

ISO 31000：2018 提供了一套以「風險識別→風險分析→風險評估→風險應對」為核心的管理流程。本研究所提出的 AI 稽核框架，本質上是將這套流程中的「風險識別」與「風險分析」環節自動化：以隨機森林模型取代人工判斷，系統性處理高維度、非線性的財務資料。COSO ERM 2017 框架則在「執行」構面提供了策略層次的整合指引。實務上，台灣企業可以將 ISO 31000 作為 ERM 機制的設計藍圖，將 AI 稽核工具的輸出結果對應至各風險類別，再透過 COSO ERM 的治理架構確保結果能上達董事會。積穗科研可協助企業完成這三個框架的整合設計。

台灣企業導入 AI 稽核框架的現實時程是多久？

根據積穗科研的實務經驗，完整的 AI 稽核框架導入可分為三個階段：第一階段（第 1–30 天）為現況診斷，對照 ISO 31000 進行缺口分析，確認現有資料基礎是否足以支撐機器學習模型訓練；第二階段（第 31–60 天）為機制設計，依據 COSO ERM 框架設計風險矩陣、KRI 指標與 AI 工具的整合架構；第三階段（第 61–90 天）為試行驗證，以小規模稽核場景進行模型測試，並建立治理上報路徑。以 90 天為基準，企業可完成符合 ISO 31000 的基礎 ERM 機制，並具備引入 AI 稽核工具的組織準備度。後續的模型優化與 KRI 調校，建議每季進行一次。

為什麼找積穗科研協助企業風險管理（ERM）相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）是台灣少數同時具備 ISO 31000 導入實務、COSO ERM 框架設計，以及董事會風險治理輔導能力的專業顧問機構。我們的優勢在於：不只提供框架文件，而是協助企業將風險管理機制真正嵌入日常營運決策；我們熟悉金管會公司治理評鑑的評分邏輯，能協助企業在稽核委員會層次建立具說服力的風險治理展示；我們的服務涵蓋從 KRI 設計、風險矩陣建置、到風險報告自動化的完整價值鏈。面對本研究揭示的 AI 稽核趨勢，積穗科研能協助台灣企業在 90 天內完成 ERM 基礎機制建置，並提供後續的年度優化支援。

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