針對此一挑戰，正確且順利的數位轉型應以建立企業績效管理(Enterprise Performance Management, EPM)平臺為基礎。透過平臺的導入，不僅可將原本分散於人工底稿的財務數據結構化、標準化地萃取出來，亦可結合自動化工具，取代過往高度仰賴人工的重複性作業，以提升財務數據的準確性與可追溯性，並進一步釋放財會人力資源，專注於更具價值的分析與決策支援工作。
當企業藉由EPM平臺奠定穩健的數位基礎後，即可進一步思考如何善用既有的財務資料，與AI技術協作，提升現有工作的品質與效率。以財務預測為例，AI應用可深入參與至預測模型中，透過數據模型分析各項預估指標之動因影響係數，將原本靜態的情境模擬進化為可動態調整的分析場景，有效找出策略方向與未來市場下的最佳決策結果。生成式AI(Gen AI)亦展現其於財務日常作業中的潛力，藉由與企業財務資料庫的整合，Gen AI可協助財務人員快速查詢臨時性分析數據，並即時生成相關報表內容，大幅縮短資料蒐集與彙整所需的作業時間。
在分享的尾聲，彭德全更提醒，企業若欲實現更為滾動式、敏捷的財務預測願景，除了導入合適的數位工具與平臺外，人才的培育與思維轉型同樣不可忽視。財務人員需持續強化對於科技應用的理解與跨域能力，才能在數位化與AI浪潮中，真正發揮財務職能於企業策略決策中的關鍵價值。
運用AI實現下一層級的預測洞察
研討會壓軸由威科集團黃衍璁顧問帶來Gen AI模型於財務預測中的實務應用，深入解析人工智慧在預測流程中所扮演的價值角色。黃衍璁透過實際案例展示AI 在財務預測作業中的具體功能，包括：運用自動校對功能協助混亂的數據結構化、透過異常檢測提升資料品質，並結合驅動因素分析與智能預測，有效提升預測的準確性與效率。透過這些技術的導入，企業不僅能夠強化預測基礎與數據品質，更能在高度變動的環境中掌握關鍵洞察，做出更具前瞻性的決策。
本次研討會聚焦財務預測與 AI 應用，透過實務案例分享與前瞻觀點探討，協助與會者更深入理解 AI 技術在財務預測中的具體價值，亦清楚勾勒出企業未來數位轉型的方向。面對瞬息萬變的經營環境，唯有加速導入科技工具、強化數據治理並提升財務團隊的數位職能，企業方能在挑戰中掌握先機，邁向更具韌性與競爭力的財務未來。