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賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷

賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

12小時前

[新聞]Claude宣佈將使用對話紀錄訓練模型
先前在這篇文章[稽核]如何在使用LLM等大語言模型工具時保持機密性?https://www.notion.so/LLM-19ff7f8f282880d387d3e6bed607207f?pvs=21
中提過如何關閉LLM使用對話紀錄來訓練模型
其中,Anthropic的Claude是預設不使用對話紀錄來訓練模型的
現在Anthropic宣佈自2025/9/28起,用戶進入Claude時須決定是否允許提供對話紀錄給Claude做訓練
若用戶允許用於模型訓練,則資料將被保存五年。
如果選擇不共享資料,則繼續維持 30 天的保存政策。
以下是官方的通知信內容:
1. 允許我們使用您的聊天和編碼會話來改進我們的模型,以幫助改進 Claude
在您允許的情況下,我們將使用您的聊天記錄和程式設計會話來訓練和改進我們的 AI 模型。如果您在 9 月 28 日之前接受更新的消費者條款,您的偏好設定將立即生效。
如果您選擇允許我們使用您的資料進行模型訓練,這將幫助我們:
改進我們的 AI 模型,讓 Claude 對每個人都更有用、更準確
制定更強有力的保障措施,防止濫用 Claude
我們只會使用您授權後發起或恢復的聊天和程式設計會話。您可以隨時在「隱私設定」中變更您的偏好設定。
2. 資料保留更新-您的選擇與控制
如果您選擇允許我們將您的資料用於模型訓練,我們將保留這些資料 5 年。這使我們能夠透過如上所述的更深入的模型訓練來改進 Claude,同時隨著時間的推移增強我們的安全系統。您可以完全控制我們如何使用您的資料:如果您更改訓練偏好、刪除單一聊天記錄或刪除您的帳戶,我們將從未來的模型訓練中排除您的資料。點擊此處了解更多關於我們資料保留實踐的資訊。
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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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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

07/14 18:30

[證照]淨零綠領人才培育課程
今年三月開始,環境部與32所大學合作推出「淨零綠領人才培育課程」
課程共48小時,內容涵蓋氣候變遷、碳盤查、產品碳足跡等
學費方面更鼓勵青年與弱勢參與
課程提供學費優惠方案:
30歲以下大學、碩博在學生:享有半額補助(6,000元)。
低收入戶:享有全額補助(12,000元)。
學員只要完成訓練並1次測驗就合格者,即可獲得環境部頒發的官方認證證書。
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

07/08 18:30

[案例]Nike專櫃店長2年吞2325雙鞋!8折轉賣大做無本生意 一審判1年6月
裁判字號:臺灣臺南地方法院 114 年度易字第 881 號刑事判決
一名在台南新光三越中山店擔任Nike專櫃店長的陳姓女子,被控自2019年起,利用操作店內庫存系統之便,動手腳侵吞進貨,2年多來共侵占2325雙球鞋,以8折價格轉賣,大作無本生意,被依法起訴。台南地方法院日前一審宣判,考量陳女自首,符合減刑要件,但尚未與公司達成和解,依業務侵占罪判處有期徒刑1年6月。可上訴。
根據起訴,陳女於2012年起,在台南市一家專營Nike運動用品公司任職,負責販售運動鞋。2019年10月間,調任台南新光三越中山店Nike專櫃店長。卻自同年11月1日起至2021年3月16日止,利用負責承辦代收公司所銷售商品等業務之機會,在商品進貨後,於銷貨訂單紀錄上,輸入不實進貨數量、金額。
例如明明進貨3雙,卻只輸入1雙,剩下2雙據為己有。再以定價8折價格,透過其他管道轉售。總計2年多來,共侵占2325雙球鞋,不法獲利732萬7192元。直到陳女自行向台南地檢署遞自首聲請狀,全案曝光,運動用品公司也才得知陳女犯行。
一審台南地方法院審理後認為,陳女坦承犯案,向檢方自首。然正值青壯,卻不思以正當方式賺取所需,為達個人業績及解決經濟壓力之目的,利用公司對她的信任,侵占價值732萬餘元商品,造成公司蒙受損失,顯見法治觀念淡薄,未尊重他人財產權。
又為掩飾犯行,在公司商品銷售系統內輸入不實訂單紀錄,增加查核困難。惟考量其無犯罪前科、自首,顯見應有悔悟。只因與公司就賠償金額、賠償方式未能達成共識而尚未和解,因此依法判刑。可上訴。
根據以上新聞的案例,以下是分析出的內控失靈項目:
1. 庫存管理與盤點機制失靈
- 進貨與銷貨紀錄不實未即時發現:店長可自行輸入不實進貨數量、金額,長期未被察覺,顯示公司未落實商品進貨、銷貨與實際庫存的自動比對與異常警示。
- 定期盤點流於形式:公司直到員工自首才發現大量商品盤損,顯示盤點頻率不足或盤點結果未落實查核與追蹤。
2. 權責分工與監督機制失靈
- 單一人員可獨立處理關鍵作業:店長一人即可負責商品進貨、銷貨紀錄及實體商品調度,缺乏必要的分工與相互牽制。
- 缺乏上級或第三方定期抽查:未見有主管或稽核單位定期審查門市庫存與系統紀錄一致性。
3. 銷售系統權限控管失靈
- 系統權限設計過於寬鬆:店長可直接修改銷貨訂單數量及金額,系統未設多層審核或異常操作警示,導致可長期輸入不實紀錄。
- 缺乏操作紀錄追蹤與稽核:系統未能即時記錄、分析異常操作(如大量減少進貨數量),亦未設立自動稽核或警示機制。
4. 內部稽核與異常警示機制失靈
- 長期未發現大規模異常:長達一年半以上的侵占行為,直到員工自首才被揭露,顯示內部稽核流於形式,未能及時發現異常庫存、銷貨或現金流。(員工自首有可能是自覺要被發現才自首或是公司勸說自首以減輕其刑。)
- 未落實異常盤損、異常交易即時通報與調查:大量商品盤損未被主動追查,顯示異常處理流程嚴重不足。
改善建議
1. 強化庫存管理:落實進貨、銷貨、庫存三方自動比對,設立異常警示。
2. 落實權責分工:關鍵作業需雙人或多層審核,避免單一人員可獨立完成。
3. 優化系統權限控管:限制敏感操作權限,設立多層級審核與操作紀錄追蹤。
4. 加強現金及商品流向監控:建立現金收款與商品出貨自動對帳機制。
5. 提升內部稽核效能:定期、不定期稽核門市庫存及系統紀錄,並設立異常即時通報與調查機制。
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

07/03 18:30

[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME,是一套開源的資料科學與數據分析軟體,使用者可透過拖拉節點、串接流程,無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式,前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程,能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent,無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下:
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點,整合工具提取、選擇與迭代於單一節點,讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點,為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點,AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟,元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤(Tabs)重新排序與節點對齊,提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統(實驗功能)
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢,可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別,相關節點也全面現代化,提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務,於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據,並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用,唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面,但這應該不是太困難的障礙。
進入下載頁面後資料都不用填,將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載,值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔,第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用,完全不需要安裝!
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

06/17 18:30

[稽核]KPMG發佈《2025全球舞弊者特徵分析問卷調查報告》
以下為AI協助撰寫,僅供參考:KPMG 全球詐欺犯分析報告詳細分析
## 執行摘要
KPMG 發布的《全球詐欺犯分析報告》基於過去五年內調查的 256 件詐欺案例,涵蓋至少 669 名詐欺犯,提供了企業詐欺犯罪的全面畫像1。本報告揭示了企業詐欺的典型模式、系統性漏洞以及檢測機制的現狀,為組織防範詐欺提供了重要洞察1。
## 詐欺犯基本特徵分析
## 人口統計特徵
典型的企業詐欺犯呈現出明顯的人口統計特徵:
**性別分布**
- 男性佔絕對多數:80.75%(214人)
- 女性僅佔:12.08%(32人)
- 多元性別:4.91%(13人)
- 未知:2.26%(6人)
**年齡分布**
- 主要集中在中年群體:36-45歲佔37.36%(99人)
- 26-35歲群體佔30.19%(80人)
- 46-55歲群體佔11.32%(30人)
- 年輕群體(18-25歲)僅佔1.13%(3人)
## 職業背景特徵
**職位層級分布**
詐欺犯的職位分布相對平均,從基層員工到高階主管都有涉及:
- 執行董事:30.19%(80人)
- 一般員工:24.15%(64人)
- 管理層:19.25%(51人)
- 執行企業高層:12.08%(32人)
**服務年資**
長期員工是詐欺的主要風險群體:
- 超過6年:64.91%(172人)
- 1-4年:18.49%(49人)
- 4-6年:13.21%(35人)
- 少於1年:僅3.40%(9人)
## 性格特徵
詐欺犯通常具有以下特徵:
- 被描述為「備受尊敬」、「外向友善」
- 擁有「中等到高等聲譽」
- 但具有優越感特徵
- 對雇主沒有明顯不滿
- 個人或專業生活看似正常
## 詐欺類型與金額分析
## 詐欺類型分布
**主要詐欺類型**:
1. **挪用資產**:134件(52%)
- 挪用公款:50%
- 採購詐欺:38%
2. **偽造文件**:75件(29%)
3. **詐欺性財務報告**:52件(20%)
- 其中56%涉及不當收入認列
4. **從公司偷竊**:36件
5. **網路詐欺**:33件(僅5%)
## 詐欺金額分析
**金額分布**:
- 78%的詐欺金額低於20萬美元
- $50,001-$200,000:22.26%(59件)
- $1,001-$50,000:16.98%(45件)
- 超過500萬美元:9.06%(24件)
**跨國詐欺特徵**:
- 僅佔13%的案例
- 但往往涉及較高金額
- 近半數造成500萬美元以上損失
## 部門分布
詐欺發生的主要部門:
- 營運部門:32%
- 財務部門:25%
- 執行長辦公室:25%
- 採購部門:23%
- 銷售部門:18%
- IT部門:15%
## 詐欺動機分析
## 主要動機
詐欺犯的動機主要集中在經濟利益:
1. **個人財務利益/貪婪**:137件
2. **機會主義行為**:57件
3. **個人財務困難**:49件
4. **隱藏損失以保住工作**:31件
5. **資助奢侈生活方式**:25件
6. **隱藏損失以獲得獎金**:20件
## 動機特點
- 主要動機是單純的財務利益和貪婪
- 其次是機會主義心態(「因為我可以」)
- 相對較少是為了克服個人財務困難
- 很少是為了增強或保護企業聲譽
## 系統性漏洞分析
## 內控薄弱是主因
**控制系統現狀**:
- 76%的案件歸因於內控薄弱(比上次調查的61%大幅增加)
- 51%的受害組織在詐欺發生時沒有反詐欺控制措施
- 有控制措施的組織主要採用:
- 行為準則:81%
- 內部稽核:64%
- 舉報制度:60%
## 環境風險因素
**主要風險因素**:
- **無限制權限**:49.81%(132件)
- 49%擁有無限制權限的案件,詐欺金額超過100萬美元
- 高金額詐欺與無限制權限高度相關
- **系統性問題**:44.91%(119件)
- **藥物濫用**:41.51%(110件)
- **家庭壓力**:40.38%(107件)
- **孤立工作環境**:37.36%(99件)
## 檢測機制效能分析
## 檢測方式
**主要檢測方式**:
1. **舉報機制**:45%(正式與非正式舉報合計)
- 正式舉報熱線:27.55%(73件)
- 匿名非正式舉報:17.74%(47件)
2. **管理層審查**:24.15%(64件)
3. **意外發現**:11.32%(30件)
4. **外部稽核**:7.55%(20件)
5. **內部稽核**:6.79%(18件)
6. **主動詐欺數據分析**:僅5.66%(15件)
## 檢測效能問題
- 內控系統檢測效果不佳,主要依賴外部舉報
- 主動監控和數據分析技術應用不足
- 需要建立更有效的「說出來」企業文化
## 合作犯罪模式分析
## 合作統計
**合作模式**:
- 55%涉及合作犯罪(比上次調查下降7%)
- 45%單獨行動
**合作規模**:
- 2-5人團體:70.55%(103件)
- 超過5人:21.23%(31件)
- 1人協助:8.22%(12件)
## 合作類型
**內外部合作分布**:
- 純內部合作:39%(57件)
- 混合型合作:65件
- 純外部合作:24件
- 員工通常是主導者而非外部人員
## 合作關係
**協作者關係基礎**:
- 基於財務利益的關係:50件
- 朋友關係:18件
- 家庭關係:16件
- 曾在受害組織共事:16件
- 浪漫關係:5件
## 技術影響分析
## 技術使用現狀
**技術依賴程度**:
- 完全不使用技術:46.10%(124件)
- 稍微使用但可不用:35.69%(96件)
- 大量使用技術:13.38%(36件)
- 無法不使用技術:4.83%(13件)
## 網路詐欺特徵
**網路詐欺類型**:
- 僅佔總體詐欺的5%
- 主要包括網路釣魚、CEO詐欺、商業電郵入侵、駭客攻擊和惡意軟體
- 目標主要是獲取個人資料、服務中斷、勒索和身份盜用
## 新興技術威脅
**AI和加密貨幣**:
- 目前案例極少
- AI預期將通過「深偽技術」成為更大威脅
- 加密貨幣詐欺預期將增加
- 組織需要為未來技術威脅做好準備
## COVID-19和遠程工作影響
## 影響評估
**遠程工作對詐欺的影響微乎其微**:
- 遠程工作在詐欺中僅佔5%
- 僅9%的案件中,組織的控制或監督因遠程工作而「稍有損害」
- 顯示遠程工作並非詐欺的主要推動因素
## 遠程工作相關風險
雖然影響有限,但仍發現一些教訓:
- 偽造電子文件未受到充分審查
- 聲稱遠程工作的虛假分包商
- 僅通過視訊面試新職位候選人,缺乏面試小組
## 關鍵洞察與趨勢
## 主要發現
1. **典型詐欺犯難以識別**:通常是備受尊敬、長期服務的員工,外表看似忠誠可靠
2. **內控薄弱是根本原因**:76%的案件歸因於控制薄弱,情況比以往更嚴重
3. **權限集中風險高**:無限制權限與高額詐欺高度相關
4. **檢測主要依賴舉報**:內控系統檢測效果不佳
5. **合作犯罪常見**:55%涉及多人合作,主要是小型團體
## 趨勢變化
1. **內控薄弱問題加劇**:從61%上升至76%
2. **合作犯罪比例下降**:可能因技術提供更多單獨作案機會
3. **技術影響仍然有限**:但預期未來將顯著增加
4. **遠程工作影響微小**:與普遍擔憂相反
## 防範建議
## 六大關鍵行動
KPMG提出六項關鍵防範措施:
1. **強化內控系統**
- 引入和執行強健的內控制度
- 建立明確的權限限制
- 確保一致的監督,無論個人資歷或聲譽
2. **促進道德文化**
- 鼓勵「說出來」文化
- 提供定期的道德行為和詐欺防範培訓
3. **增強檢測機制**
- 使用先進數據分析和詐欺檢測技術
- 定期審查和更新防範策略
4. **了解交易對手**
- 對第三方進行盡職調查
- 定期檢查高風險/高支出的第三方
5. **促進協作與透明**
- 促進跨部門透明度和協作
- 對敏感職位員工進行持續監督
6. **適應技術變化**
- 跟上最新技術發展
- 投資網路安全措施並培訓員工
## 結論
KPMG的全球詐欺犯分析報告揭示了企業詐欺的複雜性和普遍性。典型的詐欺犯往往是那些最不容易被懷疑的人——備受尊敬、長期服務、看似忠誠的員工。這一發現強調了建立強健內控系統和培養道德企業文化的重要性。
隨著技術的快速發展,組織需要不斷適應新的威脅,同時加強基本的防範措施1。雖然遠程工作的影響有限,但AI和加密貨幣等新興技術預期將帶來新的挑戰。
最終,有效的詐欺防範需要多層次的方法,結合強健的內控、道德文化、先進的檢測技術以及對不斷演變威脅的持續警覺1。組織必須認識到,詐欺防範不是一次性的工作,而是需要持續投入和改進的長期策略。
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

05/23 18:30

[新聞]預告修正「公開發行公司年報應行記載事項準則」第七條、第十條之一、第二十三條草案。
金融監督管理委員會 公告
發文日期:中華民國114年5月22日
發文字號:金管證審字第1140382332號
附件:
主旨:預告修正「公開發行公司年報應行記載事項準則」第七條、第十條之一、第二十三條草案。
依據:行政程序法第一百五十一條第二項準用第一百五十四條第一項。
公告事項:
一、修正機關:金融監督管理委員會。
二、修正依據:證券交易法第三十六條第四項。
三、旨揭法規修正草案總說明及條文對照表詳如附件,本案另載於金融監督管理委員會「主管法規查詢系統」網站之「草案預告」網頁(網址:https://law.fsc.gov.tw/DraftForum.aspx)。
四、對於本公告內容有任何意見或修正建議者,請於本公告刊登公報翌日起60日內於前開「草案預告」網頁陳述意見或洽詢:
(一)承辦單位:金融監督管理委員會證券期貨局。
(二)地址:臺北市大安區新生南路一段85號。
(三)聯絡人:林專員。
(四)電話:(02)2774-7172。
(五)傳真:(02)8773-4152。
(六)電子郵件:kamel@sfb.gov.tw。
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發起人簡介
▶上市航運業稽核 Slash/登山領隊、高山症助教 經歷: 1️⃣四大會計師事務所財務顧問部門資深財務顧問 2️⃣會計師事務所審計領組 3️⃣電子商務平台會計 4️⃣ERP顧問 擅長履歷領域: ✅審計✅財會✅稽核✅顧問 ➡履歷競賽冠軍 ➡104職涯診所特刊【財會/金融類】封面人物 ...更多