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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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