在傳統財務審計中，「風險因素揭露」（Risk Factor Disclosures）往往被視為合規意義，近期我們以蘋果公司（Apple Inc.）2010至2024年的 10-K 報告為例進行研究，透過 JCAATs 人工智慧稽核平台進行文字探勘（Text Mining）與機器學習（Machine Learning）分析，證實文字敘述本身蘊含了企業未來獲利的訊號。

JCAATs AI稽核軟體，內建XBRL Connector 從 SEC EDGAR 系統自動擷取報告內容，進行情緒分析（Sentiment Analysis）與文字分群（Text Clustering）。結果顯示，揭露中若出現負面情緒或聚焦外部風險（如地緣政治、供應鏈斷鏈等），次年度淨利下降的機率明顯提高。這意味著企業語言本身即具「前瞻性資訊價值」（Forward-looking Information）。

AI 不僅能分析數字，更能解析情緒。JCAATs 讓稽核人員以資料為基礎判斷揭露真實性與潛在風險，使風險揭露從「法定文件」轉變為「決策訊號」。在AI驅動的稽核時代，語言成為新數據，而 JCAATs 正是將這項洞察轉化為實務力量的關鍵工具。

JCAATs 是新世代AI智慧稽核軟體，支援七國語言與直覺式介面，採用先進 Python 技術打造，不僅整合傳統 CAATs 的大數據分析功能，透過最新 AI 技術，包括資料爬蟲等各式異質系統或資料之智能融合、大數據資料分析、文字探勘與機器學習等預測性稽核，讓稽核分析智慧化、自動化，操作簡易，實務導向，適用於數位轉型下的查核需求，協助組織有效掌握風險，提升韌性。目前已經廣泛導入各大企業、國營或公務部門，並推出訂閱制授權模式，大幅降低導入門檻，協助企業穩健落實科技法遵與永續治理。

關於作者:
黃秀鳳 Sherry Huang
傑克商業自動化股份有限公司總經理、ICAEA國際電腦稽核教育協會台灣分會會長。專長涵蓋AI稽核、ESG監理、資安稽核、金融與內控設計、策略性稽核等領域。長期推動AI與資料分析於稽核與揭露監理之應用，致力於建立智慧稽核與永續治理的實務新典範。

- 新聞稿有效日期，至2025/11/21為止

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