2011企業新挑戰，打造IFRS與績效管理雙優勢！|數位時代 BusinessNext

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。

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。