《數位時代》爬梳創投、媒體、研調機構等770家AI企業，從中評選出2026年最具代表性的全球100家及台灣20家最具創新玩家。
在審計界流傳著一句超過百年的名言：「審計員是看門狗，而不是獵犬。」這句話出自1896年的英國判例，法院認為，審計員的角色定位像是負責守門與警戒的看門狗，職責在於檢視財務報表是否合理、在發現異常時提出警訊，而不是像獵犬一樣主動出擊，追蹤每一條異常線索。
這展現了在法律定義上，審計的本質是後期監督與驗證，而不是全面調查企業的所有交易。也因此，過去的審計多半採取定期、抽樣的方式檢查帳目，這反映了人力、時間與成本的現實限制。然而，這項百年傳統正迎來質變。
免等傳統「年度健檢」，上億筆交易即時盯
現代企業的營運規模已非昔比，每天產生的交易資料動輒數百萬筆，分散在不同系統與地區，傳統依賴抽樣與人工比對的審計方式，愈來愈難捕捉隱藏在龐大資料中的異常訊號。
隨著AI與大規模資料分析技術成熟，審計開始展現新的可能：不再定期檢查部分樣本，而是直接分析整體交易資料，持續監控風險。加拿大財務AI公司MindBridge正是在這樣的背景下誕生。
MindBridge於2015年成立，推出用於財務審計與企業風險管理的AI工具，試圖改寫審計工作方式。
MindBridge成立後長期與會計師事務所KPMG合作，深度參與智慧化審計平台KPMG Clara；2021年曾入選富比士AI 50；吸引多家知名創投、私募股權如PSG Equity、PeakSpan Capital與8VC，以及加拿大國家銀行投資。
「你現在有能力檢視該財務流程中的每一筆交易，在數十億筆交易中找出不尋常或獨特的那一筆。」執行長德威特（Stephen DeWitt）如此形容MindBridge的核心能力。
大型石油公司或銀行等大型企業，1天可能會產生10億筆交易，交易可能是1筆信用卡刷卡紀錄、1張發票或採購訂單等。在這麼多資料量的情況下，傳統審計是「年度健檢」，容易拖了1年才發現病灶，甚或災害已經擴大。
透過MindBridge的AI平台，審計方式能夠走向持續性監控（Continuous Auditing），讓企業能更早發現潛在風險。德威特用一個比喻說明這種概念：「想像一台掃描器對你的整個身體進行掃描，例如你的眼睛、耳朵、鼻子、胃、身體、腸子、腿、腳、腳趾、指甲等，全部被檢查一遍；接著你拿到一份很長的清單，上面列出身體裡所有需要注意的地方。」
德威特舉例，一家市值高達500億美元的愛爾蘭建築公司曾固定每90天進行一次審計，委託4大會計師事務所進行抽樣分析。如今使用MindBridge可以天天分析、即時監控，完成過去相同等級的分析報告，並且不是抽樣，而是逐筆檢查。
技術層面上，MindBridge採用的是無監督式機器學習（unsupervised machine learning），與LLM不同。它並不是透過生成文字來回答問題，而是直接分析大量交易資料，從中辨識異常模式。因此不會出現偏誤或幻覺。透過機器學習來分析資料，讓企業能在數十億筆交易中迅速找出不尋常的個案，並啟動後續的調查或風險管理流程。
IBM Watson團隊獻技，KPMG、應材都搶合作
支撐這套系統的，是來自IBM Watson團隊的深厚技術根基。MindBridge的創辦人安吉爾（Solon Angel）是一名長期耕耘金融科技領域的連續創業家，公司的創始團隊來自IBM的Watson。
Watson是早期走入大眾視野的人工智慧系統之一，2011年曾在美國益智節目《危險邊緣》中擊敗長期衛冕的人類選手而聲名大噪。
目前MindBridge主要服務2類客戶，一類是會計師事務所，例如KPMG、勤業眾信（Deloitte）或安永（EY）等審計與顧問機構；另一類則是大型企業客戶，包括應用材料（Applied Materials）與格羅方德（GlobalFoundries）等。
德威特歷經40年軟體產業發展，他指出，從網際網路、個人電腦、智慧型手機到雲端，每一波技術浪潮都曾帶來重大改變，但生成式AI代表的是更本質的轉折。
「AI的價值不在於讓人做得更快，而是讓人不用再做那些不該做的事，」他說，人類應該把時間留給思考與創新。德威特形容，這是一個「人與科技連接（Mind Bridge）」的新階段。
當企業具備持續分析所有交易的能力，審計也不再只是年度合規程序，而逐漸融入日常營運之中。在AI的支撐下，審計員配合MindBridge的技術，就不再只是「看門狗」，而是具備了更即時、主動的風險防禦能力。
MindBridge
2015年成立，專注於AI財務審計服務，為首個可分析10億筆財務資料的AI平台。連續2年入選AI FinTech 100，與Databricks建立策略合作夥伴關係。執行長為德威特（Stephen Dewitt）。
責任編輯：謝宗穎
