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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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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