AI 治理五步驟：引領企業財稅轉型的系統化藍圖

隨著 AI 成為企業營運核心，焦點已從「是否採用」轉向「如何負責任且迅速導入」。在財務與稅務領域，AI 不僅是輔助工具，更是提升決策品質與治理效能的關鍵。然而，從概念驗證（PoC）到全面應用，仍充滿挑戰。安永觀察顯示，全球僅約 20% 至 25% 的 AI 專案能成功擴展，顯示導入過程並非單純技術問題，而是一場系統性工程。

概要

• 隨著 AI 成為企業營運核心，財稅流程正從自動化邁向 AI 治理。企業焦點已從「是否導入」轉為「如何負責任且高效率導入」。但全球僅 20%～25% 的 AI 專案能成功擴展，主要挑戰在於系統整合、成本低估及治理準備不足。
• 安永提出「AI 五步導入藍圖」，協助企業以系統化方式推動 AI 生命週期，從機會識別、資料治理、試點設計與驗證，到組織轉型與成效衡量，並強調技術、資料、倫理與合規四個面向，使 AI 在財稅流程自動化、風險預警、決策分析與內控強化等領域實現可持續價值。
• 成效衡量是 AI 導入能否成為長期資產的關鍵。企業需建立明確 KPI、持續回饋與改進機制，並透過知識傳承與共享文化擴散成功經驗。當 AI 被納入財稅決策核心，企業不僅提升營運效率，更能建立高透明度與高信任的治理體系，推動財稅管理邁向智慧化與永續化。

導入困難主要來自三大挑戰：

• 部署與整合複雜度：技術基礎不足、資料分散、系統相依性高，導致整合成本與風險上升。
• 成本與預算低估：企業常忽略從開發到維運的完整成本結構，導致預算超支或專案中斷。
• 組織與治理障礙：人員抗拒、合規壓力與風險管理不足，使 AI 難以獲得信任與長期支持。

為突破瓶頸，企業需以系統性思維規劃 AI 生命週期，從資料治理、流程整合到倫理與合規，建立可持續運作的框架。

安永提出「AI 五步導入藍圖」，協助企業打造高效率、可衡量且可信任的 AI 應用體系。

第一步：機會識別與優先排序

成功的 AI 導入不在於技術有多先進，而在於能否圍繞明確的營運目標。企業若以「技術為先」思維推動導入，往往忽略實際痛點與價值目標，導致專案成效難以衡量。真正有效的策略，應以「成果導向」為核心，先釐清組織欲解決的營運挑戰與決策需求，再評估 AI 如何成為助力。

對財務與稅務團隊而言，問題不應是「AI 能用在哪裡？」而是「我們要實現什麼業務成果，AI 能否協助達成？」例如：

• 提升費用報銷準確率，降低錯誤與重工。
• 縮短稅務結算周期，提升報表產出效率。
• 減少人工審核成本，釋放人力投入策略分析。

AI 專案的規劃應結合自上而下的策略目標與自下而上的流程洞察。高階管理層需明確定義財稅治理的優先議題，如風險管理、效率提升或永續報導透明化；而一線人員則最了解實務痛點，例如手動對帳、資料比對或政策更新延遲。當兩者能夠形成互補，AI 導入不僅符合企業策略方向，也能切中實際需求。

此外，企業在啟動 AI 專案前，應建立一套明確的評估與優先排序機制，從可行性、成本、風險與影響力四個面向評估潛在應用案例。這能避免重複投資與零散試驗，確保資源集中於高價值場景。針對概念驗證（PoC）專案，企業也應設定合理期望，成功轉化為全面實施的比例通常不高，但過程中的學習經驗才是長期價值所在。

第二步：完善導入準備與治理基礎

AI 導入的最大障礙往往不是演算法，而是數位基礎建設與資料治理不足。企業必須確保：

• 資料與系統安全性：建立統一數據管理架構，整合憑證、發票、稅務報表等資料，並採用權限控管與加密機制，防止資料外洩與濫用。
• 隱私保護設計原則：在系統設計階段導入隱私保護，確保個資與財務資訊安全。
• 倫理與透明性治理：AI 的導入應建立於「可解釋」與「可稽核」的基礎上，避免模型決策成為風險來源。企業可在專案早期設置 AI 風險評估機制，定期審查模型偏差、輸出合理性與資料使用目的是否符合法規要求，並建立申訴與修正機制，以強化信任與合規保障。
• 法規遵循：在設計階段納入法遵部門與外部顧問，提前確認資料使用、跨境傳輸與模型審查的法規界線，避免後期調整改動帶來高成本。

唯有在「技術、資料、倫理、合規」四個維度同時完善準備，AI 才能安全、負責且可持續地運作，為財稅決策帶來真正的價值。

第三步：策略性試點設計與成效驗證

概念驗證（PoC）是測試 AI 解決方案的重要環節，應兼具真實性與安全性。企業可透過模擬環境或資料沙盒驗證 AI 模型在實際財務或稅務情境中的表現，例如：

• 以匿名化報銷資料測試自動稽核機制。
• 模擬多國稅務規範變化對申報流程的影響。

試點設計核心在於人機協作而非完全取代。AI 的角色應是輔助判斷與強化效率，而非取代專業。例如，AI 可自動比對憑證、檢查金額或標記異常項目，再交由專員審核確認。這種互補式設計讓員工參與模型訓練與流程優化，提升信任感與導入接受度。

另一個常見挑戰是規模與成本評估不足。企業在規劃階段往往低估 AI 導入的整體費用，包括：

• 技術與資料成本：基礎設施、資料清理、儲存與運算資源。
• 人力與變革成本：專業人才培訓與流程調整。
• 治理與合規成本：隱私、安全與法遵監控。
• 維運成本：模型再訓練與長期維護。

若忽視這些項目，AI 專案轉向正式部署時，容易出現預算超支或可行性下降的問題。

最後，成效評估必須具體且可量化。企業應設定明確的關鍵指標（如稅務申報時間縮短比例、報銷審核錯誤率下降、內部稽核成本降低），並透過數據追蹤來評估試點價值。只有當 AI 的成果能以數據驗證，組織才能有信心推動全面擴展。

第四步：組織變革與擴展準備

AI 的成功不僅取決於技術成熟度，更在於組織能否同步完成文化與營運模式的轉型。許多企業在 AI 概念驗證（PoC）成功後，卻無法擴展至全公司層級，原因往往不是技術不足，而是缺乏跨部門協作與變革管理。要讓 AI 真正成為財務與稅務決策的中樞，企業必須在技術、組織與人才三個層面同時整合。

首先，營運模式需兼顧集中專業與分散導入。企業可建立 AI 策略與治理中心，負責模型治理、架構標準與數據安全；同時，讓各事業單位或財稅團隊依照業務特性調整應用場景。這種「中央治理、在地實踐」的模式，既能確保技術一致性，也保留靈活性與業務連動性。

其次，員工的參與與信任是永續導入的關鍵。根據安永觀察，超過三成組織在導入 AI 時面臨員工疑慮，擔心被取代或失去價值。最佳做法是強調 AI 的「輔助角色」，它減少重複作業，讓人員能專注於分析與決策。企業應在設計階段就納入使用者意見，讓員工參與流程設計與測試，轉變為 AI 導入的共同創作者，而非被動使用者。

同時，人才培育與職能重塑必須與技術演進同步。除了培養 AI、資料分析與財稅領域融合的複合型專才外，也應建立長期能力發展計畫，涵蓋持續學習與跨部門輪調。這不僅是技能訓練，更是建立「懂技術的財務人」與「懂財務的技術人」的橋樑。

最後，採購與合作模式也需轉型。AI 技術更新快速，傳統長期合約已難以支撐創新節奏。企業應採用更敏捷、開放的合作方式，引入第三方技術與專業顧問，共同打造生態系合作網絡。同時提升內部評估與採購能力，確保能精準挑選並整合最適解決方案。

第五步：成效衡量與知識傳承

AI 導入的價值，只有在能被持續衡量與複製時，才能真正成為企業資產。從單一專案成功，進化為整體組織能力，需要建立完善的「成效監測」與「知識管理」機制，讓 AI 不只是一次性的創新，而是長期驅動財稅效率與決策品質的引擎。

1. 建立可衡量的成效指標（KPI Framework）

領先企業不再僅以成本節省或自動化比率作為衡量標準，而是評估 AI 對整體治理與決策的影響。例如：報銷審核週期縮短、錯誤率下降、法遵異常提前預警比例、跨部門資料整合效率等。更成熟的企業會將這些指標納入持續監控機制，透過即時儀表板追蹤 AI 系統在不同階段的效益表現，並同步檢視潛在風險與偏差，確保成果可追蹤與可調整。

2. 建立持續回饋與改進循環（Feedback & Learning Loop）

AI 成效評估不應僅在專案結束後才進行，而應內嵌於運作過程中。定期蒐集內部使用者與管理層的回饋，讓模型優化、流程調整與策略修正能即時發生。例如，財務團隊可根據 AI 系統偵測出的稅務異常模式，優化內控規則或報表架構，形成「學習 → 改進 → 再優化」的迴圈。

3. 打造知識傳承與共享文化（Knowledge Sharing & Scaling）

AI 專案的經驗若無法被系統化沉澱，價值將難以放大。企業可建立「AI 專案共享社群」，彙整不同部門的應用案例、失敗經驗與最佳實踐，避免重工並促進跨單位學習。這樣的共享模式，讓財務、稅務與法務等團隊能彼此借鑑，快速擴散成功經驗，形成 AI 導入的正向循環。