超級財報週ing！比對數據外，看懂5種「會計師意見」掌握財報可信度|數位時代 BusinessNext

看財報可以說是評價、了解一間公司最客觀的方式之一，畢竟企業掌握多少資產、去年度賺了多少錢，都會清清楚楚記錄在各種報表中。不過，就如同食品需經過政府認證，避免消費者吃下肚後會危害健康，財報也類似的審核機制。（一間小酒吧起死回生的故事：看懂財報，否則你會倒閉！）

會計師會針對第一季到第三季財報提出「查閱報告」，在第四季財報提出「查核報告」，在這些報告中表示會計師對財報數字的看法，基本上查核報告會相對嚴謹，可信度也會更高。舉例來說，今年上市櫃企業公布年報時，老牌飲料廠大飲因為107年度財報被會計師寫下「無法表示意見」，代表投資者閱讀這份財報時，沒有辦法從中獲取有用的數字，遭到證交所停牌。（會計師教你讀財報：4個現象，營收高、獲利升可能都是假象！）

因此，下次關注損益表和資產負債表等資訊時，記得多花個5分鐘，從財報最前面的查核報告看起，你就會知道這些財務資訊，企業是否誠實以報。

會計師意見怎麼表示？

查核報告雖然才2～3頁，但充滿各式各樣專業會計用語，一般人基本上難以閱讀，該怎麼解讀這份文件？

安永聯合會計師事務所審計服務部執業會計師郭紹彬解釋，最重要的是找出報告中會計師究竟給了什麼意見。 會計師意見總共分為5種類別：無保留意見、修正式無保留意見、保留意見、無法表示意見以及否定意見。

而要確認這間公司屬於哪一個類別，可以從報告書中「查核意見」找到關鍵語句。以企業年報來舉例：

台積電查核報告：「⋯⋯足以允當表達 XX 公司⋯⋯」，意思是無保留意見。
東華查核報告：「⋯⋯足以允當表達 XX 公司⋯⋯」＋另起一段「強調事項」，意思是修正式無保留意見。
誠美材查核報告：「⋯⋯除上段（保留意見之基礎）以外，足以允當表達」意思是保留意見。
大飲查核報告：「本會計師對上開財務報表無法表示意見⋯⋯」，意思是無法表示意見。
否定意見的寫法：「⋯⋯無法允當表達」

當然，如果不確定自己解讀得是否正確，直接到公開資訊觀測站，也能獲得相關資訊。

會計師意見的保留意見、無法表示意見，是什麼？

無保留意見代表這份財報數據真實，沒有任何問題，至於修正式無保留意見同樣也代表財報可信，但是有時前期財報數字是其他會計師查核的，或會計師對於公司「繼續經營」有所疑慮，例如公司資金還有很多，來源卻是借貸，雖然數字上沒有問題，對於未來卻可能有所影響，這時候便會在報告中強調該事項。

至於保留意見，代表公司某些會計項目不夠清楚，像是存貨有點過高了，但又不致於影響投資人做出錯誤判斷，剩餘財報仍具有公信力。最後，否定意見與無法表示意見，就是告訴閱讀者這份財報很有問題，前者代表大多財務數字不可信，後者則是會計師無法查證，也無法判斷影響力有多大。

不過，他要特別提醒：「這5種類別的會計師意見，並沒有層級之分。」他說， 「而且會計師意見完全不能當做投資建議。」 例如一間企業獲得無保留意見，並不會比得到修正式無保留意見的企業，經營狀況還要好，也不代表更值得投資人選擇。

除了會計師意見，也要看關鍵查核事項

判斷完這份查核報告中的會計師意見後，會發現整份報告篇幅占最大比例的是「關鍵查核事項」，這裡藏了哪些閱讀者需要瞭解的資訊？

郭紹彬表示，會計師抽查企業帳務時，不可能將所有數字、帳目都查過一遍，一定會排定順序。他指出，各種產業會有不同關注點，但通常有3件事情會優先查核。

企業的重大交易
例如與其他公司合併、收購競爭對手等等。
難以精準推估的重大估計數據
包括企業怎麼預估自己的呆帳、折讓，都不像銷貨收入等有非常實際證據可以參考，事前難以精確預估的數字。
風險較高的業務內容
他以銀行業來舉例，本身也會投資一些衍生性金融商品等高風險標的，便需要深入了解。

儘管這些關鍵查核事項不能視為投資指標，閱讀者還是可以學習會計師的角度，知道特定企業中，有哪些財務項目需要特別注意。

責任編輯：江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自：經理人；作者：陳彥丞

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。