当别人还在担心 AI，Dr Vivian Lee 已经用它拉开差距

随着人工智能持续重塑商业环境，许多企业仍在思考 AI 是否会取代员工、增加新的风险，或是否值得投入更多资源。

对 Dr Vivian Lee 而言，更重要的问题并不是企业应不应该使用 AI，而是应该如何把 AI 放进正确的工作流程中。

视频传达的核心信息十分明确：企业与其等待 AI 技术变得完全成熟，不如先开始了解它、测试实际应用，并帮助团队建立负责任使用 AI 的能力。

AI 正在改变专业服务的工作方式

会计、税务、公司秘书和商业咨询机构，往往需要处理大量账目、支持文件、法规资料、报告及内部沟通。

AI 可以协助团队整理信息、识别异常项目、准备初步分析，并减少处理重复性工作的时间。

然而，专业判断仍然不可或缺。会计处理、税务解释、监管合规与商业建议，依然需要具备经验的专业人士理解交易事实、背景与相关风险。

这意味着 AI 并不会完全取代专业服务。它更重要的作用，是帮助专业人员减少例行处理工作，把更多时间投入审核、解释和策略建议。

对客户而言，这种改变可以带来更快的回应、更清楚的分析，以及更贴近实际业务情况的建议。

企业需要的不只是一个 AI 工具

一个常见错误，是企业购买 AI 平台或开放新软件给员工使用，却没有同步重新设计相关工作流程。

有效采用 AI，需要企业先回答以下实际问题：

• 哪些重复性工作适合自动化或由 AI 辅助？
• 哪些资料属于机密信息，不应输入公开工具？
• 谁负责审核 AI 生成的内容？
• 企业如何确保税务、会计和合规结论保持准确？
• 错误应如何记录、修正，并用于改善后续流程？

因此，AI 转型并不只是 IT 部门的项目。管理层、财务、税务、公司秘书与营运团队都可能需要参与，才能确保技术真正支持企业目标。

AI 如何改善会计与财务管理

在会计和财务工作中，AI 可以协助资料分类、账目审核、文件整理及管理报告准备。

当企业拥有大量交易时，AI 辅助工具可以帮助识别重复记录、不寻常变动，或需要进一步调查的项目。

财务人员随后便可以集中审核这些异常事项，而不必把大部分时间花在逐项寻找问题上。

不过，AI 输出不应直接被视为最终会计结论。正确处理方式仍可能取决于合同内容、交易实质、会计政策及企业实际情况。

AI 如何支持税务与合规工作

税务与合规工作通常依赖最新法规、完整文件及准确的申报程序。

AI 可以协助整理税务资料、建立审核清单、比较文件内容，并标示可能缺少的支持文件。

然而，某项费用是否可扣除、某项交易是否产生特定税务责任，或企业是否符合某种处理方式，仍必须根据实际事实及当时有效的法规进行评估。

这是专业机构使用 AI 时必须坚持的重要原则：技术可以协助研究和准备工作，但不应取代正式税务分析或专业审核。

对 KBM Apex 这类整合型顾问机构而言，AI 最有价值的应用之一，是改善会计、税务、公司秘书与商业咨询之间的信息流动。

企业变动不应只停留在单一文件中。例如，股东、董事、资本或商业安排发生变化时，可能同时影响：

• 公司秘书记录
• 会计账目
• 税务处理
• 审计文件
• 管理报告
• 未来商业决策

当资料能够更有效地整理和共享，企业便更容易提早发现不同记录之间的不一致。

AI 不会自动修复错误的企业流程

AI 可以加快工作，但也可能加快错误资料的传播。

如果客户资料不完整、账目分类错误、文件管理混乱，或员工职责不清楚，加入 AI 并不会自动解决根本问题。

在某些情况下，它反而可能在更短时间内制造更多错误。

企业在采用 AI 前，应先完成以下工作：

1. 确定主要资料来源
2. 统一文件与记录标准
3. 明确分配审核责任
4. 设定资料保密和访问权限
5. 建立人工审批流程
6. 定期检查 AI 输出的准确性

只有在基础流程清楚并受到控制的情况下，AI 才能真正发挥价值。

竞争优势来自行动速度，而不只是技术预算

大型企业可能拥有更高的技术预算，但这并不代表中小企业一定处于劣势。

许多 AI 工具已经变得更容易使用，成本也更容易负担。较小型企业可以先从一个具体流程开始，例如整理内部文件、准备会议摘要、审核管理报告，或建立内部知识库。

关键在于先清楚定义问题，并在可控制的范围内测试解决方案。

与其一次性更换整套系统，中小企业可以采取渐进方式：

• 先从高频率、低风险的工作开始
• 建立清楚的审核流程
• 衡量节省的时间及发现的问题
• 确认流程有效后再逐步扩大
• 持续提升员工的技术与专业能力

这种方式可以降低实施风险，也能避免企业只是因为 AI 流行而盲目采用工具。

AI 时代更需要专业判断

随着 AI 更容易生成报告、建议与分析，企业判断信息是否可靠的能力将变得更加重要。

一份文件即使看起来完整且专业，也可能包含错误的会计、税务或法规结论。

因此，企业仍需要有经验的人士检查资料来源、理解相关交易，并判断建议是否适合实际情况。

未来专业服务机构的竞争力，可能不再只取决于文件准备速度，而更取决于是否具备以下能力：

• 正确使用 AI
• 识别 AI 输出中的错误
• 理解客户的商业模式
• 连接财务、税务与企业治理信息
• 把复杂资料转化为可执行建议

Dr Vivian Lee 与 KBM Apex 所呈现的方向，正反映了这一变化。AI 不应只被视为降低成本的工具，它也可以强化服务质量、改善决策，并让专业人员专注于更高价值的工作。

你可以通过以下链接观看 Dr Vivian Lee 的完整 YouTube 视频 。

从担忧 AI 转向建立 AI 能力

企业不需要追随每一个 AI 趋势，但也不应因为不确定性而停止探索。

一个实际的起点，是建立基本的 AI 使用指引，并选择一个可以衡量成果的流程进行测试。

管理层也应清楚说明，采用 AI 的目的并不只是减少人手。更重要的目标，是减少低价值的重复工作，让员工可以专注于分析、沟通、客户服务及决策。

当技术、流程与员工能力能够同步发展时，AI 才能成为真正的竞争优势。

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