會計師教你讀財報:4個現象,營收高、獲利升可能都是假象!
會計師教你讀財報:4個現象,營收高、獲利升可能都是假象!

想要知道一間企業的體質好不好,先看他們的財報準沒錯。你會觀察哪些財務數字呢?營收、淨利或者每股盈餘(EPS),是大多數人非常重視的指標,正常情況下,它們的確能反映企業的經營能力。

然而,當這些數字經過「潤飾」,或是企業透過非正當的手段取得時,香港獨立非執行董事協會台灣主席駱秉寬提醒,「這份財報便不再是企業的體檢報告,而是整形報告,」投資人沒有辦法正確判斷真實的營運情形。

安永聯合會計師事務便以「透視財務報表的關鍵訊息」為主題,舉辦研討會,提供獨立董事拆解企業財報的方法。而這套方法,同樣適用於每一位想學習如何觀察企業的投資人。

小心營收被灌水!不看「單一數字」比較保險

駱秉寬提到,財報中容易出現異常的地方有兩處:「營業收入」和「關係人交易」

首先,營業收入時常會有虛灌的風險。他舉例2017年台灣就有兩間上櫃公司,英格爾和華美,涉嫌利用海外人頭公司,和他們的大客戶中國普天集團交易,製造出大筆的應收帳款,以衝高營收。例如華美的應收帳款,就是其股本的4倍,而單一間普天集團,更占英格爾應收帳款的93%。

第二個則是隱匿關係人的交易。財報本來會於附錄列出重大交易的對象,但有些公司會刻意隱藏、沒有確實列出往來的公司,其實是可實質掌控的子公司。通常會選擇這麼做的原因,可能是為了避免競爭對手知悉企業的布局,或是賺取利潤後,可用於穩定母公司財務狀況。2016年時,台灣快閃記憶體大廠,就曾經因為未揭露關係人交易,遭到檢方大動作調查。

除了這兩處要多加留心,他也提醒,閱讀財報避免只看單一年度的數字,而要加入「財務比率」的思維,像是發現毛利率大幅下跌、負債比例一直提昇時,就要特別注意。同時,也要關注非財務指標,包括頻繁更換會計師、獨立董事和董事跳船等,都是財報可能灌水的警訊之一,像是華美去年就連續換了兩間會計師事務所。

就算各種獲利指標上揚,還要從 4 個角度確定數字可信

在實際拆解企業財報時,安永聯合會計師事務所審計部營運長涂嘉玲給出4個具體的觀察方向:

1. 比對同業毛利率

涂嘉玲指出,在看財報的時候,不能只想著這是一間特別傑出的公司。「一定要適當的懷疑。」

她以4間台灣生產食用油的公司為例,其中規模最小的業者,卻擁有第二名的毛利率。為什麼在沒有規模優勢的情況下,能夠取得較高的毛利?這個時候,比較同業的成績,就是最保險的做法。當你可以做比較,就能發現其中的原因,事後也證明由於他們滲入假油,才有辦法降低成本、領先同業。

2. 比對大環境趨勢

除了從同業的表現來看,整體大環境的表現也是觀察項目之一。即使市場上的龍頭或領先者,的確有可能在逆勢中保持好成績,但她仍然強調,抱持適度懷疑的態度,可以幫助你避開造假的企業

她舉例,一間從事貴金屬回收的公司,雖然是這個產業的佼佼者,卻在2013年金價下跌的時期,同業普遍沒有獲利的情況下,營業利益還能較同期成長一倍。而之後該公司就被爆出利用不當會計手法,遞延公司損失,還有員工盜賣金屬的新聞,甚至因此被停止交易。

3. 確認成長動能合理性

當企業營收、獲利相繼提高時,要記得更進一步抓出這些營運動能,是不是來自合理的業務內容。她提到過去一間企業的董事長,涉嫌加入類似他人人頭公司的行列。這時候會發現財報中的「其他營業收入」占比突然上升,成本卻沒有相應提高。「天下沒有白吃的午餐,真的會有哪種業務是低成本、高毛利嗎?」涂嘉玲說,便值得懷疑營收的合理性。

4. 確認營業活動現金流入

涂嘉玲指出,當資產、營收、獲利、股本都大幅成長時,還要再注意一項財務數字:營業活動現金流入。她以一件過去知名的詐欺事件為例,該公司1994年到1998年的5年間營收成長9倍、股本成長20倍、淨利更是飆漲60倍,在1999年上市時,還拿到了國家磐石獎。

然而,這一切看似美好的前景,竟是該公司透過做假帳、與人頭公司交易、左手進右手出等方法,在紙上捏造的海市蜃樓。其實,如果當時深入研究財報,就會發現在「營業活動現金」這個項目露了點端倪。

涂嘉玲解釋, 營業活動現金流入為正時,指的是企業每賣一件產品,都能夠從中留下現金 。但觀察該企業的財報,直到2004年騙局爆發前,營業活動現金都是負值,獲利卻不斷提高,代表企業並沒有真正拿到這些錢,做假帳的機率大幅提高,投資人就應該加強警戒。

本文授權轉載自:經理人

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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