國立屏東大學商業大數據學系／葉貞吟 教授
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面對批發與零售業常見的資料孤島、數據口徑混亂及決策時效落差等商務挑戰，本課程透過四大單元，系統化引導學員建立數據驅動的即時決策體系，內容涵蓋企業異質系統（ERP、POS、WMS、CRM、EC）之資料匯流與唯一事實來源（SSOT）建置、RPA流程自動化到AI智慧化的轉型路徑、機器學習（ML）定量預警與生成式AI（GenAI/RAG）定性因果解讀雙引擎，以及AI代理人（AI Agent）的動態授權與思考脈絡（COT）透明化機制。
課程並強調資訊安全治理的三層防護（靜態、傳輸、存取監控）與AI倫理公平性審計，協助財會人員與管理階層落實可解釋、可複核、可追溯、可監控的現代化財務治理責任。
課程並強調資訊安全治理的三層防護（靜態、傳輸、存取監控）與AI倫理公平性審計，協助財會人員與管理階層落實可解釋、可複核、可追溯、可監控的現代化財務治理責任。
一、資料驅動的即時決策
二、風險預警與因果推論
三、AI 代理人與財務治理的機制
四、AI 倫理與資訊安全治理
學員完成本課程後，將可具備以下財會AI實務與治理能力：
1. 跨系統數據整合與例外管理：識別企業數據碎片化問題，理解異質系統整合建立SSOT之架構，並運用儀表板掌握營運現狀與例外狀況處置。
2. 定量預警與定性因果分析：瞭解機器學習於應收帳款、庫存與費用異常之分級預警應用，並運用RAG企業知識庫與生成式AI輔助分析異常成因。
3. AI代理人管理與人機分工：理解AI代理人之運作特性，運用思考脈絡檢視推論過程，並依業務風險設定動態授權門檻與人機分工界線。
4. 財務資安防護與AI倫理合規：瞭解資安三層防護概念與權限控管原則，識別AI偏見成因，並將AI決策輔助機制納入企業內部控制與稽核作業流程。
1. 跨系統數據整合與例外管理：識別企業數據碎片化問題，理解異質系統整合建立SSOT之架構，並運用儀表板掌握營運現狀與例外狀況處置。
2. 定量預警與定性因果分析：瞭解機器學習於應收帳款、庫存與費用異常之分級預警應用，並運用RAG企業知識庫與生成式AI輔助分析異常成因。
3. AI代理人管理與人機分工：理解AI代理人之運作特性，運用思考脈絡檢視推論過程，並依業務風險設定動態授權門檻與人機分工界線。
4. 財務資安防護與AI倫理合規：瞭解資安三層防護概念與權限控管原則，識別AI偏見成因，並將AI決策輔助機制納入企業內部控制與稽核作業流程。
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活動詳情：https://smelearning.sme.gov.tw/news.php?node=840