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 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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