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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

09/09 18:30

[案例]鬆緊帶大廠內鬼「神鬼女會計」虛設人頭公司掏空2.7億 移送北檢偵辦
鬆緊帶大廠內鬼「神鬼女會計」虛設人頭公司掏空2.7億 移送北檢偵辦。
發佈時間:2025/09/04 社會中心/綜合報導。
檢調指佶城實業女會計主管吳麗卿,身兼會計與出納,於2007至2021年間以「耿祥」、「曜越」等7家人頭公司進行假交易並指示同事配合作假帳,涉掏空約2.7億元且長年未被察覺。
資金流向包含轉入人頭戶、轉作外匯定存與現金提款等方式分散並疑涉洗錢,檢察官黃逸凡指揮調查局兵分11路搜索並查扣帳冊與電磁紀錄等證物。
偵辦進度方面,檢調約談10人到案,北檢聲請羈押禁見吳女且後續報載稱獲准,吳女丈夫與女兒涉洗錢等罪各10萬元交保並限制出境出海。
本案由家族成員發現帳目異常而提告揭露,顯示公司治理與內部通報機制的斷點與依賴家族糾紛才浮上檯面的風險特徵。
內控失靈與原因
1. 權責分工失靈
會計兼任出納使同一人可完成紀錄與保管功能,缺乏相互牽制而讓長年不法得以持續。
2. 供應商主檔與KYC失靈
出現7家人頭公司並能長期過關,反映供應商建檔未獨立維護、無嚴謹背景查核與週期性再評估機制。
若供應商主檔維護權限集中於財會且無異動稽核紀錄審查,易讓虛設廠商繼續使用而不被偵測。
3. 採購—收貨—驗收—請款三方勾稽失靈
假交易能完成請款與付款,顯示三方勾稽(PO、GR、Invoice)未落實或被繞過,驗收與單據流向未獨立控管。
若收貨與請款由同一線人員主導且驗收證據薄弱,將無從以實物流對應單據流與金流偵測異常。
4. 付款審核與銀行控管失靈
憑證填製不實仍能發動付款,代表至少一關簽核形同橡皮圖章,且銀行端未落實白名單、二人制或回電覆核。
收款帳戶為人頭戶卻長期未被駁回,顯示收款主體驗證、收款帳戶異動與高風險指標偵測不足。
5. 憑證與帳務管理失靈
存在「填製不實會計憑證」與作假帳情形,說明原始憑證驗真與過帳前抽核、影像化與留痕控制不足。
若系統能讓經手人同時建憑證、改科目與放行,且日誌未被獨立覆核,造假即難以被及時攔截。
6. 資金監控與異常偵測失靈
資金分流至人頭戶與外匯定存多年,顯示資金流向分析、關聯帳戶偵測、異常金額或頻率規則未建置。
若缺乏針對外幣定存、關聯戶與現金提領的行為分析與報警,洗錢樣態將難以觸發警示。
7. 定期對帳與供應商對帳失靈
若與供應商對帳函證未執行或未由獨立單位辦理,假應付與虛構交易即可能不被差異化揭露。
長年未發覺異常金額,顯示總帳—明細帳—外部對手方對帳未建立固定節奏與差異調節機制。
8. 人員輪調與強制休假失靈
涉案期間跨越十餘年,代表關鍵崗位未落實定期輪調與強制休假以打破單人長期掌控的資訊不對稱。
缺乏替代職與交叉覆核,讓異常處理模式得以固化與延續。
9. 內部稽核與預警機制失靈
若有獨立內稽採樣憑證、實地盤點與數據分析(如關聯人風險、連續性 交易分析),不法不致歷時十多年。
本案由家族糾紛引爆而非內部監督揭露,反證預警、申訴與吹哨管道未發揮早期偵測功能。
10. 董監與家族治理失靈
家族企業分權不清與衝突延宕,對關鍵職能監督不足,導致必要的結構性牽制與透明報告缺位。
案件因家族成員檢舉才曝光,顯示治理層的監督與風險報告鏈結未能及時制衡營運風險。
以上分析與建議係根據公開報導之事實樣態推導之控制斷點與治理風險,並以AI協助整理,可作為設計與優化內控、內稽與公司治理之參考基準。
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緯育TibaMe

2024/08/14

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Vibe Coding是什麼?為何要學習它?
Vibe coding(氛圍編程)是一種新興的 AI 輔助程式設計方式,由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼,而是透過自然語言或對話形式,向大型語言模型(LLM)描述需求,由 AI 負責產生程式碼,程式設計師則引導、測試、優化和調整:如他所言:「完全順應感覺(vibes)、忘記程式碼的存在」。
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CompTIA Network+ 網路驗證課程提供網路基礎訓練,從基礎的 TCP/IP 架構、網路設備配置與連接埠規則、有線/無線網路技術與應用,到進階的網路故障排除技巧。掌握網路如何串接,有助於建構一個安全且穩定的網路環境,為資安防護打好基礎。
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

08/04 18:30

[新聞]114年7月公佈AI產業人才認定指引
一、AI產業人才三大類別
AI研究人才:專注於AI基礎演算法、模型及架構創新,發表學術論文、申請專利,推動AI理論、技術發展。
AI開發人才:將AI技術落地,訓練模型、開發AI應用程式與工具,建構AI系統基礎設施,如資料平台及API串接。
AI應用人才:善用AI工具提升各行業生產力,導入AI解決方案,聚焦於AI在業務流程中的實際應用,提升價值實現。
二、能力項目及核心能力架構
依應用與開發需求,建構五大能力類型:
1. AI應用素養:AI基本知識、道德倫理、產業應用、跨域協作與問題解決。
2. AI工具應用:熟悉AI軟體與工具(如ChatGPT、Midjourney),操作並整合於日常工作。
3. AI程式語言應用:具備基礎或進階程式設計(Python等),能引導AI生成、優化程式碼。
4. AI模型訓練:掌握機器學習(ML)、強化學習(RL)技術,能訓練與優化專屬AI模型。
5. AI服務開發:能以NLP/LLM、CV相關工具,開發新型AI應用,與IT系統整合。
三、認證類別分級
分為素養類、工具類、專案類三大認證層級:
素養類:強調AI基礎知識、倫理、應用認知,不需撰寫程式,適用跨域與管理職初階認證。
工具類:著重AI平台軟體操作與應用能力,功能操作評測,適合技術應用或數位轉型職位。
專案類:需具備獨立完成AI專案實作能力,評核對特定AI職務/專案的實務需求。
四、AI產業人才認證與培訓課程參考
素養類認證如:生成式AI能力認證、人工智慧工程素養認證、iPAS AI應用規劃師(初級)、AI素養級認證等,門檻低,適合所有人。
工具類認證如:生成式AI美術設計能力認證、生成式AI辦公室應用能力認證、TQC生成式AI應用與技術認證,對應特定工具或領域應用。
專案類認證如:TQC+人工智慧:機器學習、運用大語言模型建置對話助理能力評測,需展示完整專案開發與落地能力。
五、常見職務及能力發展路徑
AI應用人才:如AI應用規劃師、AI產品經理、行銷專員,重視AI工具應用與流程優化。
AI開發人才:如機器學習工程師、CV工程師、NLP/LLM工程師、資料科學家,重視程式開發與模型訓練。
跨域發展設計,鼓勵現有職能加值AI元素或專責AI職務(如AI解決方案顧問)。
六、課程規劃與推薦
針對不同出發點(理工、行銷、管理等)有多元課程推薦,涵蓋AI基礎素養、應用操作、模型實作、LLM開發等,協助職涯轉型及升級。
AI產業人才認定指引(114年7月)|出版品專區 - 業務服務|數位產業署 Administration for Digital Industries, moda]:https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/16938
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