2011企業新挑戰,打造IFRS與績效管理雙優勢!
2011企業新挑戰,打造IFRS與績效管理雙優勢!

2011年台灣企業最先要面對的一項挑戰,就是IFRS!國際財務報告準則IFRS (International FinancialReportingStandards) 將於2013年正式施行,依據金管會規定,上市上櫃公司須於2012年開始進行雙軌報表開帳;根據歐洲各國的執行經驗,企業在進行差異化分析後,至少需要 4~9個月的時間,才能完成 IFRS的導入。在時間壓力下, IFRS導入迫在眉睫!

IFRS分析容易導入難,如何輕鬆上手!

 多數台灣企業都了解 IFRS的重要性,但在實際執行上如何進行,則是必須嚴肅看待及思考的議題;尤其在進入IFRS專案導入的實作階段,企業將立即遭遇到五大難題—作業時間、會計專業、預算規劃、外部資源、解決方案等。台灣 IBM工商事業群總經理劉鏡清表示IBM已累積豐富的 IFRS實戰經驗,協助歐洲各國企業成功導入 IFRS。面對導入的時間壓力,IBM依據企業目標,提供三大解決方案:

 第一種做法, ERP改造計畫:這是整合度最高、財務流程最嚴謹的解決方案,許多大型上市櫃公司均採用此做法。透過 IFRS的導入,全面改造 ERP系統,讓財務與國際接軌,跨國資本募集更有效率,財務部門也可轉型為策略型部門,並輔助企業決策。

 此種做法花費成本較高,時間上也需要至少 9個月以上的時間配合,不僅提升財務資訊品質,也能符合跨國與高成長企業管理需求。

 第二種做法,智慧報表合併解決方案:企業可考慮在財務部門導入 IFRS的同時,依商業策略進行績效管理,並提供會計策略模擬試算每股盈餘 (EPS);此做法成本較第一種做法低,是一個介於中間的選擇。導入所需的時間約 6個月,也就是 2011年一開始就必須立刻進行規劃。

 第三種做法,自動報表整合方案:也可稱為「速效型」方案,是目前最多廠商能夠接受的方式。以最低成本導入 IFRS,符合經濟效益,導入時程約需 3個月,也能符合政府相關法規的做法,為業界最省錢、省時、省力的方案。

IFRS下一章‧反省過去到管理未來

 除了 IFRS導入之外,新的年度企業更需思考如何建立一個智慧且具快速回應的績效管理平台 (Efficient Performance Solution )。過去企業因為內外部環境變化不大,每年只需做一次營運計畫,但現在許多績效指標都不在流程範圍內,加上經濟環境的急遽變化,因此亟需要一套有效的工具。 IBM建議企業若要提高企業經營績效,建置一個能夠貫穿策略規劃、營運執行、回饋關鍵績效指標及績效考核的快速回應績效管理平台是切入的捷徑。

 因此,企業內部的動態模擬工具,將扮演越來越重要的角色,目前一般企業每月檢討盈餘虧損狀況的方式,在快速競爭的商業環境下,已過於緩慢。「優秀的企業家如張忠謀在管理台積電時,眼光都放得很遠,他們會看到 12個月後的財務與管理績效狀況,提前做好準備」劉鏡清說。

 「像是台積電每個禮拜都會進行預算模擬分析規劃,如此一來不需要等一個月,第二個禮拜就知道事業單位營運狀況,若訂單因環境改變而有變化,即可因應處理,這樣才有可能精準地維持 EPS值、向股東負責」,台灣 IBM全球企業諮詢服務事業群顧問丁伯康也表示。

全球化策略管理,創造企業嶄新綜效

 IFRS實施後,是以集團合併報表的方式來思考,未來揭露的報表要跟管理報表合併,內部管理與財務報表必須要一致,在資訊流程上,都需要重新規劃,才能與國際接軌。「現在就連大陸企業,都理解到環境和從前不同,非常願意嘗試其他競爭者所使用的方法;當世界級的競爭對手,已經在做未來管理,提高競爭力時,台灣企業也應該及早做準備」,劉鏡清建議。

IFRS最佳省錢方案

為配合政府因應國際化而推動企業全面採用 IFRS,企業必須導入一套功能完善的集團合併報表系統,以縮短編表時程與提升編表效率。專家建議,選擇集團合併報表工具時,須考量以下運作功能:

■提供原始財務資料收集平台/提供原始財務資料驗證報表:

 可整合各種 ERP系統的資料格式,並驗證資料的合理性與完整性。

■提供系統自動合併沖銷處理/支援人工手動調整:

 可自動產製沖銷工作底稿/沖銷分錄。

■支援多套帳本處理:

 可同時產製 ROC GAAP與 IFRS的合併財務報表以上資訊由 IBM與合作夥伴倍力資訊共同提供。

想瞭解更多合併報表系統相關資訊

‧請撥打 0800-016-888按 1

‧或上網搜尋 IFRS最佳省錢方案http://www-07.ibm.com/tw/midmarket/bs/hottopic/ifrs.html

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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