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管成本≠砍預算!政大吳安妮的AVM管理法,只刪「花錢卻無用」的不當成本

2022-11-02 採訪.撰文 吳美欣
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在 2022 年 8 月,政治大學會計系講座教授吳安妮剛從美國最大會計學術組織 — 美國會計學會(AAA,American Accounting Association)接下由他們頒發的第三個獎座「傑出會計教育家獎」,成為全球唯一連續 2 年獲得 AAA 頒獎的學者,也是亞洲唯一同時獲得「國際傑出會計教育家獎」「管理會計終身貢獻獎」的研究者。

「我大學時在人造花工廠打工,工廠有好幾個工作站,每個工作站都有東西被丟掉。」吳安妮打工時注意到,製造產品的過程中,也會產生成本,思考該怎麼做,才能讓產線更有效率,埋下了她關心工作現場成本的種子。

後來吳安妮投入「管理會計」的研究,找出作業流程與結果之間的關聯。回應了她大學時的疑問:產品成本要從流水線現場,結合品質成本、產能成本來看,才看得準。

「管理會計」跟「財務會計」不同。財務報表如月報、季報、年報等,呈現的是該段時間企業營運的整體結果,反映的是過去一段時間的營運狀況。管理會計目標則在於,弄清楚個別行動所帶來的效益,讓管理者檢視生產過程的品質好壞,找出被忽略的成本。

延伸閱讀:個案研究:好好經營 20 年,怎麼突然就虧損?給經營者的轉型思考

管理會計呈現「過程」,財務會計反映「結果」

從報表形式來看,財務報表有一套基礎的格式,例如,財務三表涵蓋資產負債表、損益表、現金流量表,有固定的會計科目如營業收入、營業成本、營業毛利、未實現銷貨損益等。

管理會計的概念是,追蹤個人或個別機台的生產效能與效率,不同產業、不同企業、不同部門、不同作業人員,所產出的報表內容也會有所不同。

正是因為管理會計複雜,吳安妮根據台灣產業狀況,從製造業開始,逐步拓展至金融業、食品業、貿易業、到服務業,梳理出一套符合本土企業模式的「AVM(Activity Value Management)作業價值管理系統」。

AVM 作業價值管理系統是一套管理會計工具,整體架構可分為資源模組、作業中心模組、作業模組、價值標的模組。

AVM 作業價值模組,找出工作流程的隱藏成本

AVM作業價值模組,找出工作流程的隱藏成本.jpg
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其中,資源模組代表你擁有多少資源,資料來自於財務報表的數據;作業中心模組,目標在於確認是哪個作業部門,是人還是機器,並列出標準產能;整體價值鏈模組,評估個別作業單位的實際產能;價值標的模組,計算出生產產品成本,涵蓋製造成本、顧客服務成本、部門轉分攤的費用等等,提供管理者產品訂價的依據。

而作業模組又分成 5 種屬性,包括:品質屬性、產能屬性、附加價值屬性、顧客服務屬性、ESG 屬性,會因為工作內容不同,牽涉到不同屬性的成本評估。正因為涵蓋範圍廣,所以各行各業皆可適用。

將作業流程切割成小單位,追蹤個別動作的效益

假如你是製造部門的員工、負責製造產品,在 AVM 作業系統的評估下,首先,會進入作業中心模組裡,「製造部門」「人」的作業單位;接著進入整體價值鏈模組,你的生產作業與品質屬性、產能屬性、附加價值屬性有關。

品質屬性,會檢視是否有內部失敗或外部失敗的作業,內部失敗是指,因製造過程失敗而需要重工的情況、外部失敗是出貨給顧客後因產品問題產生的客訴。

產能屬性,可分為有生產力、無生產力、間接生產力、閒置生產力等項目,例如,產品製造精良、順利出貨,且沒有客訴,屬於有生產力作業,但產品製造有瑕疵,需要重製或被客戶退貨,屬於無生產力作業,若有人員等待或機器停待的情況,屬於閒置產能作業。

附加價值屬性,是對客戶而言,有沒有感受到價值,能夠讓顧客感受到有價值且有貢獻,屬於有附加價值的作業、若沒感受到價值且沒貢獻,就是無附加價值作業。

不同於其他管理會計系統,AVM 把作業流程切割成一個個作業單位。吳安妮表示,由於台灣的標準作業程序(SOP,standard operation procedure)發展腳步較慢,多數企業缺乏作業單位的概念,才會在評估實際產能前,先設立「作業中心模組」,切割好作業單位,方便追蹤個別的生產效益。

她以記者的採訪工作為例,指出光是一項採訪,包括閱讀資料、報題、交通、拍照、採訪、事後整理、寫文章等作業單位,「每件事情都有流程,沒有流程,(工作)不可能做出來。」如果員工被客訴,也能追蹤到客訴原因、誰被客訴,把你的作業,連結到不同作業屬性,用品質、產能、顧客價值等層面,評估工作表現的量與質。舉例來說,研發人員與品質屬性、產能屬性、附加價值屬性有關;業務跟品質屬性、產能屬性、附加價值屬性、顧客服務屬性相關。

以數據作為改善基礎,從管理面解決問題

但是,光有數據還不夠,「AVM 系統是讓你用成熟的工具做管理,有了資料,還是得用管理制度解決問題,才叫做管理財。」吳安妮認為,管理學必須知行合一,AVM 作業系統是「改善基礎」,有了數據、也要有實際行動,才會有影響力,否則只是紙上談兵。

她也協助管理者將 AVM 蒐集來的數據與管理制度結合,改善組織問題。全球最大嬰兒車製造商明門實業就透過 AVM 系統,改善鐵管加工、塗裝與模具部門效率不彰的情況,以塗裝為例,噴漆太厚或太薄都需要刮掉重噴,他們就透過數據,指定表現優良的員工教導其他人作業方法,並給予優秀員工額外獎金,也從時薪制改為按件計酬,從管理制度激勵員工。

在模具部門,經常也存在著「模具開愈多愈好」的迷思,但是模具有沒有開對、有沒有被使用,這些都是被忽略的存貨成本。透過導入 AVM 系統,管理者可以掌握研發過程,知道哪些創新失敗或成功,也有明確的歸屬,就比較不會發生能力不足、卻硬是開發的情況。

一旦發現技術落後、能力不足,人員就需要即時回報,改變研發策略。吳安妮也認為,企業不需要拘泥於研發經費固定比例,「我重視過程,過程做好,自然就會產生成果,否則我說 10%,你 5% 就做好了,剩下的就是浪費。」

成本透明化,也更有利於企業跟客戶溝通,「客戶也需要被教導,如果成本都是對的、而且都是有效率的成本,客戶就需要負擔支出。」

換句話說,雖然 AVM 系統是從成本控制的概念出發,但目的不是壓縮成本,而是找到不當使用的成本,如存貨成本、資金成本(客戶隔多久時間才付清帳款)、風險成本(獲取客戶所需要付出的風險,多用在金融業) ,真正意義在於,正確運用成本、創造更有效益的工作方法。

對於中小企業而言,AVM 系統似乎需要龐大的建置工程,但是吳安妮表示,她現在也與地方創生基金會合作,研發一套 App,能直接串接 pos 機與點餐機,填寫作業管理單位,就能自動算出產品與顧客的成本與利潤。

她的目標是把 AVM 作業管理系統從大學、上市櫃企業,拓展到中小型與微型企業,「如果我能活到 100 歲,我就會做到 100 歲。」

國立政治大學會計系講座教授 吳安妮

美國喬治華盛頓大學會計學博士,研究專長為作業管理系統、獎酬制度、智慧資本。現為國立政治大學會計系講座教授,曾獲美國會計學會所有會計領域傑出會計教育家與管理會計終身貢獻獎。

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迎戰 AI 世界盃!台灣大哥大低調佈局,化身王牌中場助攻企業 AI 轉型

2026-07-09 經理人 x 台灣大哥大
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全世界正緊盯著螢幕,看著各國頂尖好手在球場上大展拳腳、奔馳廝殺,渴望躋身 FIFA 世界盃的榮耀殿堂。當球迷都在為前鋒的臨門一腳熱血沸騰時,真正在幕後掌控全場生死、決定球隊勝負的,往往是那位默默盤球、傳球的「中場球員」。

優秀的中場是球隊大腦,不僅要能用精準傳球撕裂對手防線,還得具備強大的護球意識;防守時,更要衝在第一線阻擋進攻,甚至盯死對方的王牌球星。

拉回商業戰場上,當生成式 AI 與代理式 AI 崛起,企業正面臨一場前所未有的「AI 世界盃」。如今,誰能整合算力、模型與產業 know-how,誰才是真正能幫企業進攻、轉型的金牌中場。

瞄準這波企業 AI 需求,台灣大哥大(以下簡稱:台灣大)早已打破電信商的傳統定位,從基礎建設到 AI 應用解方默默佈局,成為企業 AI 最佳夥伴,更連續三屆舉辦 D.E.E.P. Tech Day,展現技術硬實力與產業號召力的完美傳球,成為台灣企業邁向 AI 時代的強大後盾。

台灣大打包算力與專線,化身 AI 戰場的王牌中場

中場不僅考驗個人技術,更肩負著自由球的操盤重任。這也體現賽場上的鐵律,能精準引導隊友攻勢的完美傳球,與單純的遞球完全是兩回事。映射到商業層面,如何消弭技術門檻,讓企業在轉型關鍵期能「最舒適地接球」並隨時起腳射門,正是台灣大建構 AI 生態系的戰略底蘊。

「算力就跟頻寬一樣,需求會不停提升,未來企業端 token 耗損佔比將持續攀升,算力需求將進入無限擴張期。」台灣大哥大企業服務事業商務長朱曉幸指出,這股需求浪潮,也重塑了整個基礎建設生態。

AI 運算所需的高密度 GPU 叢集,對電力供應與熱管理的要求遠超傳統伺服器,也改變了機房設計。對此,台灣大的企業服務從網路連結起家,從機房、維運到 IT 管理,逐步疊加至平台與應用層,二十年的縱深累積,讓台灣大得以在 AI 基礎建設爆發期快速就位。

為滿足 AI 時代的企業需求,台灣大以「Telco+Tech」為戰略核心,將業務從傳統電信擴展至 AI 雲端算力等領域,推出整合算力、雲服務、託管、資安與 ESG 的「6C 策略」,為企業提供一站式服務。朱曉幸指出:「算力中心的瓶頸就是電力和機器。大型企業可以自建資料中心,但多數企業無法負擔,只能買或租。而台灣大做的,就是把這個入口建好、把自由球開得精準。」

其中,台灣大首創「算力與專線」打包模式,讓企業透過專用私有連線直接串聯位於台灣本地的高規格算力機房,確保企業運算資料100%落地台灣境內機櫃,運算資料無需出境,回應金融、醫療與政府等高敏感產業的資安合規需求。隨著 2025 年第四季符合 Uptime Tier III 規格的 AIDC 正式啟用,台灣大將為企業提供更穩定、高效的算力後盾。

淬煉 1,500 席客服經驗,myVoca 語音模型精準度達 97%

算力之外,模型能否正確理解台灣語境,是 AI 落地的下一步關鍵。訪談中,朱曉幸自信地拿出手機,現場演示台灣大獨家開發的「AI 聽寫大哥」——這款專為企業打造的智慧語音記錄平台,不只錄音,還能自動將音檔轉為逐字稿,並內建會議、訪談、新聞稿等超過 15 種情境摘要範本,大幅節省整理人力。

系統支援聲紋辨識、自動辨別講者,並具備多重資安防護,滿足企業對知識管理與資料安全的雙重需求。目前,已有金融業者全面導入日常作業流程,如安泰銀行便將其應用於會議紀錄、客戶訪談等整理流程。

這款應用的底層核心技術正是台灣大攜手長問科技,以自有電信語料庫為基底開發的 ASR 模型「myVoca」,能支援中、台、英、客四語混合即時辨識。相較於市場上其他語音辨識模型,myVoca 的辨識精準度高達 97%,算力成本降低 88%,辨識速度提升 6 倍,可說是以更低的運算成本交出更高的辨識表現。

除了會議語音記錄,myVoca 的應用場景也能橫跨多種產業,例如:醫療端支援就診紀錄與醫囑辨識,金融端協助銀行客服與法務文件整理等,目前已有逾 2,500 家企業員工申請使用。

這套解方能獲產業廣泛採用,源於台灣大「先在自家球場練好球,才上場比賽」的開發原則。「台灣大本來就有 1,500 席客服,我們先讓自己的客服導入 AI 輔助系統,應用成熟後再打包成對外服務產品,讓更多企業客戶受惠。」朱曉幸表示,從自身運維場景淬煉的經驗,同樣延伸至生產力工具、行銷應用與維運場景,為每一個對外推出的解方奠定深厚底蘊。

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從在地深耕到跨境擴張,打一場跨國的 AI 團體戰

「百工百業都在導入 AI,但不同產業有不同的切入時序。」朱曉幸指出,企業啟動 AI 前,最關鍵的是選對起點:優先從資料量最豐富的場域著手,確保 AI 有足夠的學習基礎;選擇有明確 SOP 的流程,讓 AI 有規則可依循;再聚焦具備長尾效益的應用場景,如客服,能透過持續迭代累積改善成效。她強調:「You have to start from somewhere!」

從台灣大內部淬煉出 myVoca 語音模型,正是台灣大示範「Start from somewhere」的最佳案例。然而,企業在台灣完成應用的第一步落地後,隨著業務規模化、甚至邁向國際,後端所需支撐的算力與資源調度,才是決定勝負的下半場。

「算力本質上是全球調度的資源,企業的戰場絕對不只在台灣。」朱曉幸強調。順應這股趨勢,台灣大將電信基礎建設的優勢轉化為全球助攻的燃料,採取多路並進策略,與夥伴合組國際隊。在跨境服務上,台灣大與越南電信業者 Viettel 結盟,為台商提供當地一條龍解決方案;同時也攜手精誠資訊,在新加坡、日本等地輸出電信產品與應用服務。

而在最核心的算力資源調度上,台灣大更在 COMPUTEX 聯手 GMI Cloud 簽署合作備忘錄(MOU),整合機房運維與全球調度優勢,鎖定東南亞、歐美等市場,提供國際級 AIDC 服務,正式將台灣的 AI 實力推向全球舞台。

從在地深耕到跨國聯手,台灣大不僅延伸 AI 版圖,更持續分享心法。朱曉幸透露,台灣大哥大今年 9 月 8 日的 D.E.E.P. Tech Day 將聚焦最前瞻的「代理式 AI」,全面展示涵蓋產、銷、人、發、財五大企業場景的落地成果。

以「科技電信航母」為航向,台灣大兼具全面的技術與宏觀的大局觀,劍指 2030 年企業事業營收千億元目標。面對 AI 時代的激烈競逐,他們將繼續站在賽場中央,擔任企業最堅強的金牌中場,精準傳球,助攻百工百業踢出轉型致勝的一球。

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