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康友-KY 前董座落網將押解回台!會計師事務為何難辭其咎,恐吞 12 億代價?

王子榮
2023-05-25
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日前在會計圈人人自危,起因就是 2020 年爆發的康友-KY 前董事長黃文烈用不實財報營造營收假象,吸引投資人購買股票,導致許多人在股海中滅頂,衝擊金額高達 201 億元,黃文烈潛逃海外多年,近期在泰國落網,而證券投資人及期貨交易人保護中心(下稱投保中心)替投資人求償。在法院判決內容中,當初負責簽證的會計師事務所及會計師賠償金額高達 12 億元,天價的賠償金將改變未來會計師簽證上的作業模式,同時帶出團體訴訟及專業倫理把關的議題。

延伸閱讀:淘帝、康友財報接連出包!是勤業眾信會計師放水?還是池魚之殃?

查核財報別亂簽,會計師有實質監督權責

為何會計師、甚至會計師所屬的會計事務所要負起賠償責任?明明藉由不實財報編織營造假象的是不肖董事長,會計師只是沒看到而已。在會計師法中規定,會計師受託查核簽證財務報告,除其他法律另有規定者外,依主管機關所定之查核簽證規則辦理,而會計師查核簽證財務報表規則,要求會計師必須依一般公認審計準則辦理。

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

從專業倫理上來說,會計師在查核財務報表時,對重大性與查核風險考量上,有責任去獲取足夠與適切的證據,會計師面對證據也如同法官,要依一般經驗法則及論理法則做合理推論,若會計師執行簽證事務,違反此一經驗法則及倫理法則,就會越過不正當或未盡到應盡義務情事的紅線,有違反專業倫理之嫌,負起賠償責任也是剛好而已。

至於會計師事務所的賠償責任,因為民法規定,法人對於其董事或其他有代表權之人因執行職務加於他人的損害,與該行為人連帶負賠償之責任。司法實務上認為合夥事業,雖然不具備法人資格,但合夥人因經營共同事業,須有合夥代表、一定組織、財產及活動管理機制。

從團體性質這一點來看,與法人的本質沒有差別,所以合夥人若因執行合夥事務侵害他人權利,也可以類推適用民法第 28 條的規定負起相關賠償責任。會計師事務所對於會計師執行查核簽證工作,有實質管考、監督的權責,會計師在會計查核若具有疏失,會計師事務所也難辭其咎。

團體訴訟有條件,受害者先簽署同意書

而打團體訴訟是種迥異於一般訴訟構造的機制,隨著時代變遷,由私人(企業主)產生的問題,有可能伴隨公害或大規模的群眾損失,例如食安風暴、資安洩漏等事件,雖然本質上還是私權間的爭執,但已經顯現出「集團性」。面對集團性的爭議,個別民眾因居於弱勢,更受限於傳統法律制度,沒辦法以個人力量對造成食安或環境污染的大型企業進行法律責任上的追究,所以才發展出團體訴訟來作為解決方案。

目前存在的團體訴訟類型眾多,有民事訴訟法第 44 條之 1 至第 44 條之 3,及消費者保護法、證券投資人及期貨交易人保護法、個人資料保護法、空氣污染防制法等規定,透過團體訴訟可避免相同事件之被害人個別起訴,達到減輕當事人之舉證責任跟法院審理上的無謂重複與負擔。以康友-KY 案中的證券投資人及期貨交易人保護法來說,必須有多數投資人直接受到同一證券事件損害,不過訴訟上還得由這些投資人出具「訴訟及仲裁實施權授與同意書」授與訴訟實施權,這樣投保中心在訴訟要件上才能通過法律的檢驗。

專業人士除了在執行業務上,必須不能逾越法律的界線外,其實還有更高於法律的標準,也就是專業倫理,例如在職業法律人中,有律師倫理、法官倫理,或是醫師族群有醫師倫理。同樣的,會計師也有,與會計師執行業務有關的倫理規範,目前最主要是「會計師職業道德規範公報」,不過有一個先決問題要說明,為何專業人員需要有倫理規範,最主要是這類專業人員在其工作場域,會遇到很多價值選擇與利益衝突,而往往不見得就違背法律,說穿了,法律往往只是行為的下限(最低標準),這時訴求這類專業人員能認識到自己的使命感,能力愈大責任愈重,就必須透過倫理規範來架構行為準則。

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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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