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收入差近 700 億日幣,獲利卻是冠軍兩倍!日本 PwC 憑什麼?談「顧問業務」在會計產業的潛力

商社男
2021-12-27
商社男
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最近新認識了幾位會計背景的朋友,才覺得過去對於會計師事務所,一直停留在擁有多名專精於查帳及製作財務報表專家的刻板印象,後來看了日本會計師事務所的相關資料,才知道這個產業的能力需求板塊也開始往新次元的移動。

特別是新冠肺炎(COVID-19)疫情的到來,更加速了變化速度。以下就用日本會計師事務所的概況,來瞭解一下會計產業的現況及未來可能的變化。

延伸閱讀:會計簽核為何失靈?從四大事務所接連出包,揭露會計產業的 2 大隱憂

勤業眾信、安永、安侯建業、資誠,四大會計師事務所現況

會計產業有「Big 4」,四大會計師事務所分別為勤業眾信(Deloitte)、安永(Ernst & Young,EY)、安侯建業(KPMG)及資誠(PwC)。根據 2021 年中的全球業務收入排行,冠軍為 Deloitte(502 億美金)、第二為 PwC(451 億美金),再來是 EY、KPMG,分別是 400、321 億美金。

全球四大會計師事務所 全球業務收入(美金)
Deloitte 502 億
PwC 451 億
Ernst & Young(EY) 400 億
KPMG 321 億

亞洲市場的情況呢?Deloitte 的業務收入占比,在美洲區來到近 50% 的 252 億美金,亞太地區為 16.9% 的 85 億美金,按照這個比例來看,在亞洲區對公司治理需求愈來愈重視的氛圍下,亞洲市場的前景應該還大有可為。

在日本,排行第一仍為日本 Deloitte(1236 億日幣),第二第三幾乎沒差距,分別為日本 KPMG(1052 億日幣)與日本 EY(1040 億日幣),第四為日本 PwC(548 億日幣)。

延伸閱讀:「不懂會計,就不會經營」!日本「改造之神」稻盛和夫的會計管理 4 步驟

營業利益率低!人事費用影響四大會計師事務所獲利

一般人,甚至是企業內的經營幹部,對於找四大會計師事務所來負責公司的業務,到底要花多少錢,應該很難有個數字上的概念。

據日本調查,在日本委託四大會計師服務,平均每個客戶大約要支付 2400 萬日幣左右的費用,說多好像也還好,但一般的小公司應該會選擇較小的會計師事務所來處理。(但在日本大型客戶中,因工作内容較深也較廣,收費都達上億日幣,日本會計師事務所前 10 大上市客戶,每家最少都支付 20 億日幣以上的審計費用)

收費不能算少,那獲利是不是不錯?結果真的有點跌破眼鏡,原來日本四大會計師事務所的獲利都不是很高,甚至還有營業利益率在 1% 以下的:排行第一的日本 Deloitte 營業利益為 16 億日幣,換成比例才 1.31%;日本 EY 的營業利益更只有 6 億日幣,營業利益率僅 0.6%。

獲利沒想的多,跟「人事費用」有關係。日本 Deloitte 的人事費用占業務收入的 75%,日本 EY 的占比也來到 66%。雖說人事費用高是會計產業的特徵,但這麼高的人事費用比例,別說製造業,甚至連服務業也很少見到超過 50% 的水準。

員工數普遍也不少,除了日本 PwC 的員工數在 3000 人(正職+協業)外,其它都在 6000 人左右;員工平均收入算高的,用人事費用跟員工數推算,在日本四大會計師事務所工作,平均薪資大約 1200 萬日幣,但也因為人力密集及高收入,讓人事費用成為影響日本四大會計師事務所獲利的重要因數之一。

安永
獲利沒想的多,跟「人事費用」有關係。日本安永的人事費用占業務收入來到 66%。雖說人事費用高是會計產業的特徵,但這麼高的人事費用比例,別說製造業,甚至連服務業也很少見到超過 50% 的水準。

疫情加速數位轉型:會計產業更數位化,更積極錄用數位人才

疫情不只讓日本的百貨、餐飲業者面臨巨大考驗,會計產業也受到影響。客戶也怕染疫,因為無法進入客戶的公司,只好透過以往較少運用的線上、電子化手段來執行審計,但不是所有文件都能線上或電子化,查帳人員的資料判斷環境就比之前還更困難,要是沒看出不尋常的地方,之後可能發生責任、賠償問題。

此波疫情,也讓日本會計產業邁向資訊化的速度提升,從電子文件的傳遞平臺,到跟顧客企業資源規劃系統(ERP)的串接,或幫客戶建立基幹資訊系統等;也開始看到會計產業人力需求的變化,從過去針對審計專才的人力需求主體,到最近的先端技術及數位化人才的積極錄用等,產業環境變化也從外部進入到內部了。

顧問業務崛起!成為影響會計師事務所獲利的因素之一

技術、數位人才的積極錄用,其實與持續成長的「顧問業務」市場有關。

日本四大會計師事務所的業務收益,主要可分成審計及顧問業務。審計業務是一般人對會計公司所瞭解的稽查等關聯業務,顧問業務的主要內容則是:輔導公司上市、購併、設定戰略、改造行銷通路、改造組織、建立資訊系統、改造人事策略等,提供客戶外部智庫的支援。

上述提到日本四大會計師事務所的獲利狀況,最好的其實是排名第四的日本 PwC,營業利益來到 24 億日幣,比日本 Deloitte 多了快 50%。原因就是日本 PwC 的「顧問業務」占總業務收入近 50%(如果把日本 PwC 的相關子公司加入,顧問業務已占業務量約 8 成)。

與另外 3 家顧問業務占比在 30% 以下相比,獲利與顧問業務占比應該是有相對關係。以全球市場來看,身為龍頭的 Deloitte,顧問業務也已經占全球收入近 60%。

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以全球市場來看,身為龍頭的勤業眾信,顧問業務也已經占全球收入近 60%。
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未來變化:外部環境日趨複雜,顧問業務成會計產業優勢

為何明明是會計師事務所,顧問業務占比還能這麼高?其實會計師事務所推行顧問業務,比專業顧問公司還有利,因為多年在審計業務上的經驗,對於透過數字掌握商業、購併等數字上的規劃能力,以及財經、法務的跨國實務經驗,都是其它專業顧問公司難以模仿的能力。

掌握本業帶來的優勢,加上外部商業環境愈來愈複雜的情況下,衍生出更多元的顧問諮詢需求。顧問業務應該是未來日本四大會計師事務所能發揮的一個舞臺。台灣跟日本相近,產業應該也可能走向同樣的變化,未來會計人所需要的能力,也會與現在呈現不同的風貌。

(本文由「商社男的外食迷宮」授權刊登、編輯)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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