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能準確記錄、分析及報告企業財務狀況,確保帳目清晰且符合法規要求。具備辨識財務風險及漏洞的能力,有助於提升企業資金運用效率與降低財務舞弊風險。熟悉相關法規與標準,協助公司遵循稅務與會計準則,避免罰款或法律問題。這項技能能強化企業內部控制,提升財務透明度,對決策層提供可靠數據支持,助力公司穩健經營與長期發展。
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會計或審計專業知識 學習推薦

Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

05/04 18:30

[證照][稽核]高階國際人工智慧稽核師Advanced AI Audit Certification(AAIA)考證分享
高階國際人工智慧稽核師證照是國際組織ISACA在2025年新推出的一項國際認證
高階國際人工智慧稽核師全名為Advanced in AI Audit™ (AAIA™) certification
是國際第一個以稽核、審計角度的AI考試
但並不是任何人都能取證,要先具備取證資格
取證資格簡單說就是要先具備基本的證照身分資格
簡單說除了持有CISA(國際電腦稽核師)或CIA(國際內部稽核師)外
或是部分國家的會計師證照
- US CPA(美國註冊會計師)
- ACCA
- FCCA
- Canadian CPA(加拿大註冊會計師)
- Australian CPA、FCPA(CPA Australia 認證執業會計師、澳洲註冊會計師)
- Japanese CPA(日本註冊會計師)
具有以上其中一種證照才具備取證資格
而這些條件是取證資格,報名考試本身是不受資格限制的
只要支付考試報名費都可以考試,但要申請取得證書就要符合取證資格才行
而根據考試簡章,考試成績可以保留五年
也就是說若尚不具備取證資格,可以在考到後五年內取得資格後再申請證書
其他考試詳細請見官網、簡章:https://www.isaca.org/credentialing/aaia
接著分享我個人的備考方式及建議大家的方式
除了官方的備考手冊、題庫外
我建議一定要先具備AI學科理論面的基礎知識
所以推薦可以先考到iPAS AI應用規劃師證照
iPAS AI應用規劃師證照的備考前面文章有介紹過,網路上也有非常多的人分享,這邊就不贅述了
接著可以先購買官方的題庫自行測驗看看
若感覺測驗的結果不太好,那再購買官方的備考手冊來看
以稽核角度的AI證照與一般AI證照不同的地方在於,AI證照的重點多數在於怎麼導 AI、用 AI,但AAIA主要是怎麼查 AI、管 AI
且國際證照考試的特點在於雖然是單選題,但每個選項看起來都對,答案是要選出最好的選項
所以備考重點在具備基礎知識外,要了解站在稽核角度看AI的時候會有哪些重點要注意
官方的備考手冊就是在幫助大家更了解稽核角度看AI的重點方向
所以是否要購買官方的備考手冊就自行衡量看看囉!
那到底稽核角度看AI的方向會有哪些呢?
若以精確率、召回率的題目來舉例
iPAS會出的題目可能是:若希望同時兼顧精確率與召回率,應用哪一個指標?
AAIA會出的題目則可能是:某銀行導入一套信用卡詐欺偵測模型,最近稽核在審查該模型的風險控制效果。管理單位提供以下資訊:
- 模型整體 Accuracy 約為 99%。
- 在過去三個月中,詐欺交易佔所有交易的 0.2%。
- 模型的 Precision 約為 40%,Recall 約為 30%。
作為稽核人員,下列哪一項判斷最適當? A. 因為 Accuracy 很高,可認為該模型已足以顯著降低詐欺風險。B. 由於 Recall 偏低,應關注可能漏報的詐欺交易風險,並評估是否需增加事後監控與人工複核流程。C. Precision 偏低代表無詐欺的交易幾乎不會被誤判,無須額外控制。D. 只要未發生重大詐欺事件,表示現有模型與控制已足夠。
AAIA對於低偏見、個人隱私等是非常重視的,只要有類似的內容出現在選項中,多數都是正確答案。
另外我遇到的考點還有要知道何謂高分差、低偏見
監督式與非監督式差異、深度學習、強化學習
AI治理的目的、權責
AI專案在RACI 矩陣中的角色及權責
若發生AI隱私洩漏的事件時,稽核師應給予什麼樣的建議?
以上大概是我印象中記得的考試內容與方向
AAIA考試說難也不算難,我認為對於AI基礎及稽核審計知識有具備一定的了解,要在短時間備考後通過應該不是難事
若沒有這兩項基礎知識,那麼建議可以先考iPAS AI應用規劃師等較低成本的方式先學習,畢竟國際考試不便宜啊!
稽核審計方面ISO 42001的一些觀念也會有所幫助
祝福大家能夠盡早成為高階人工智慧稽核師!
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詹翔霖

商學院兼任副教授

04/16 14:41

賺更多錢,卻讓人變便宜的企業
賺更多錢,卻讓人變便宜的企業
當一個營運體系開始把人視為成本,而不再是資產時,企業的財務報表往往會變得更漂亮,人力被精算、被壓縮、被替代,短期之內,利潤率上升,效率指標改善,組織也許會拍手叫好,從純粹數字的角度來看,這似乎是一種理性且成功的經營策略。
然而,這種轉變同時也在悄悄重塑「人」在組織中的位置與意義。
當人被歸類為成本,管理的邏輯自然轉向「降低」與「控制」,員工不再被期待成長,而是被要求符合最低可用標準;不再被培養潛力,而是被衡量是否可被更低成本替代,於是培訓預算縮減、長期發展計畫被擱置、工作被切割成更細碎且可替換的模組,人逐漸從「創造價值的主體」,變成「維持運作的零件」。
這種結構性的轉變,會帶來一種表面上難以察覺的後果:企業的賺錢能力也許變強了,但價值創造的深度卻在變淺。
因為真正具有競爭力的能力像創新、判斷、責任感與組織文化——往往來自於人被當作資產時所累積的投入與信任,當人只被當成成本,這些難以量化的價值便會逐漸流失,員工將不再願意多做一步,組織也不再期待他們多想一步,最終形成一種低投入、低承諾、低創造的循環。
更值得注意的是,這樣的邏輯不只改變企業,也會反過來改變整個社會對「工作」與「價值」的理解,當多數組織都採取相同的成本思維,個體也會開始內化這套標準:將自己視為可被替換的單位,並以最低成本維持自身存在,人對自身價值的想像,會逐漸收縮。
但這並不意味著企業必須在效率與人之間做出非此即彼的選擇。
真正成熟的營運體系,應該能同時理解兩件事:成本需要被管理,而人需要被投資。前者確保企業能活下去,後者決定企業能走多,。當組織願意在短期效率之外,為人的成長、信任與參與保留空間,它所建立的,不只是更穩健的競爭力,也是一種更可持續的價值結構。
因此,問題從來不只是「把人當資產還是成本」,而是企業是否願意承認:有些最重要的價值,無法被簡單地寫進成本欄位之中。
當企業只看見成本,它可能會變得更會賺錢;但當企業看見人,它才有可能變得真正強大。
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05/04 16:35

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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詹翔霖

商學院兼任副教授

04/10 23:54

連鎖藥局企業 高階主管接班內訓班講義 老乾媽案例:從顧客滿意到企業長期競爭力
連鎖藥局企業 高階主管接班內訓班講義
老乾媽案例:從顧客滿意到企業長期競爭力
一、內訓目的(Training Objectives)
本教材協助高階主管:
1. 辨識 顧客滿意度下滑的早期訊號
2. 理解 CSI 與 NPS 如何影響企業長期績效
3. 建立 顧客價值導向的決策與治理機制
4. 避免「效率優化」侵蝕核心顧客體驗
5. 將顧客滿意納入高階績效與風險管理
二、給高階主管的關鍵提醒(Executive Takeaways)
• 財報是結果,顧客滿意是原因
• 顧客流失前,先流失的是推薦意願
• 治理問題,最終都會變成顧客問題
• 高階主管不必懂細節,但必須守住底線
三、案例簡述(Executive Case Overview)
老乾媽在創辦人淡出後,企業在成本、制度與規模管理上更趨成熟,但顧客對「味道」與「品質一致性」的感知逐步下滑。由於營收尚未立即反映,管理層未及時調整。
80 歲創辦人回歸後,將決策焦點重新放回「顧客最在意的價值」,三年內成功修復品牌信任並重回營收高峰。
本質問題不是市場變了,而是企業離顧客遠了。
四、高階決策者常見的三大盲點
盲點一:用財務指標判斷顧客健康度
• 營收穩定 ≠ 顧客滿意穩定
• CSI 與 NPS 才是領先指標
盲點二:把顧客價值交給中階管理
• 關鍵價值一旦下放,容易被效率邏輯稀釋
• 高階主管必須保留「否決權」
盲點三:誤把創新當成必要解方
• 成熟品牌最大的風險不是不創新
• 而是破壞一致性
五、顧客滿意度模型給高階主管的管理語言
(一)CSI:品質偏離的預警系統
高階主管應問的不是「CSI 幾分」,而是:
• 哪一個構面下滑?
• 是否觸及顧客的「不可妥協區」?
• 若再下滑 5%,會發生什麼事?
管理意涵:CSI 是風險管理工具,不是行銷報告。
(二)NPS:企業自然成長率的指標
• 高 NPS = 低行銷成本 + 高轉介紹率
• NPS 下滑代表品牌正在失去擴散力
高階主管的責任:確保 NPS 變化能直接影響重大決策。
六、從老乾媽學到的高階治理設計
1.設立「顧客價值紅線」
• 明確列出不可犧牲的顧客價值
• 任何專案若觸及紅線,須提交董事會
2.建立顧客指標與高階績效連動
• 高階主管 KPI 納入:
o CSI 關鍵構面
o NPS 趨勢
3.保留顧客價值否決權
• 指定高階角色(或委員會)
• 對影響顧客體驗的決策具最終否決權
七、給董事會與 CEO 的自我檢核清單
請回答以下問題(是/否):
• 我們知道顧客最在意的前三項價值是什麼嗎?
• 是否有指標能在營收下滑前提醒我們?
• 高階主管的績效是否與顧客滿意直接連動?
• 若核心價值被犧牲,誰有權喊停?
若超過兩題回答「否」,即為高風險組織。
八、內訓討論引導(Executive Workshop Questions)
1. 在你所在企業,哪一項顧客價值最容易被效率侵蝕?
2. 哪些決策應「永遠不能只看成本」?
3. 若創辦人不在,公司如何制度化顧客價值?
4. 我們的 NPS 下降時,會觸發哪些行動?
九、行動建議(90 天落地方案)
第 1–30 天
• 明確定義顧客價值紅線
• 檢視現行 KPI 是否涵蓋 CSI/NPS
第 31–60 天
• 建立顧客指標與決策連動機制
• 設計高階顧客價值否決流程
第 61–90 天
• 將顧客滿意納入董事會例會
• 啟動高風險構面改善專案
十、結語(Executive Closing)
企業可以暫時忽略顧客,但市場永遠不會忽略顧客。
老乾媽的案例提醒高階主管:
真正穩健的成長,來自對顧客價值長期且制度化的守護。
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