示意畫面，數字為範例
一分鐘看機關審查怎麼用
以機關審查補助案為例，從承辦人的日常說起，影片附字幕。平台已用於銀行徵授信報告，同一套引擎換上機關的範本與規則，就能用在補助、採購審查與稽核。
- 點一下報告裡的數字，看到來源頁碼與計算式
- 法規與內規逐條比對，有疑義的項目會標示出來
- 每次修改都留版本，主管核可後才定稿
一分鐘看懂平台怎麼運作
以銀行徵授信報告為例，直接看平台的實際操作畫面，從輸入公司名稱到產出可稽核的報告。影片無旁白，重點都標在畫面上。
- 輸入公司名稱或股票代號，公開資料自動帶入
- 財務比率由程式計算，報告內直接列出算式
- 法遵快篩由規則引擎判定，結果附法條依據
- 修改留版本、AI 呼叫留日誌，全程可稽核
- 地端、私有雲與混合架構三種部署方式
五個重點，點開看細節
01為什麼需要可稽核報告交出去，被問「依據哪一條」，答得出來嗎？
審查報告、徵信報告、稽核報告都要有人簽名負責。寫得快不夠，還要每個數字、每個結論都能回頭查證。
全靠人工
翻文件、對條文、算比率都靠承辦人。案件一多就積壓，交接時依據只留在個人的筆記裡。
全交給一般 AI
幾分鐘就有一份通順的報告，但數字可能是模型自己寫的，引用的條文也查不到出處。出了問題，責任仍在機關與承辦人。
AI 整理，人把關
系統查資料、程式算數字、規則引擎比對法規，AI 只負責把結果寫成敘述。有疑義的項目會標出來，交給人判斷。
02應用場景從銀行徵授信，到政府機關的審查與稽核
報告的內容不同，流程相同：整理資料、對照規定、留下紀錄、由人核可。選一個場景，看看平台幫您做了哪些事。
補助計畫審查流程
AI 聚焦「資格與文件審查」與「審查意見撰寫」兩個最耗時的環節；審查會議仍由人負責。
- 1公告受理
- 2資格與文件審查AI 優化重點
- 3審查意見撰寫AI 優化重點
- 4審查會議由人核可
- 5核可與簽約
- 6執行與結案
徵授信業務流程
AI 聚焦「徵信調查與報告」與「授信審核與法遵」兩個最耗時的環節；授信核可仍由人負責。
- 1受理申請
- 2徵信調查與報告AI 優化重點
- 3授信審核與法遵AI 優化重點
- 4授信核可由人核可
- 5對保撥貸
- 6貸後管理
投資與放款審查流程
AI 聚焦「評估報告撰寫」與「限額與法遵檢核」兩個最耗時的環節；投審會核可仍由人負責。
- 1標的研究
- 2評估報告撰寫AI 優化重點
- 3限額與法遵檢核AI 優化重點
- 4投審會核可由人核可
- 5交易執行
- 6投後管理
承銷與基金投資流程
AI 聚焦「評估報告撰寫」與「獨立性與法遵檢核」兩個最耗時的環節；內部審查核可仍由人負責。
- 1案件洽談
- 2評估報告撰寫AI 優化重點
- 3獨立性與法遵檢核AI 優化重點
- 4內部審查核可由人核可
- 5送件與執行
- 6後續追蹤
03平台能力一份可以被檢查的報告，需要四件事
把散落的資料整合成可用的報告
申請文件、財務報告、公開登記資料與內部系統資料，依報告範本彙整成章節。每個數字都連回原始文件與頁碼。
- 負債比率 62.4%← 114 年度財務報告，第 45 頁
- 實收資本額← 經濟部商工登記公示資料
- 近三年營收← 內部授信系統匯出檔
法規與內規逐條比對
把法規條文、作業要點與內部規範寫成可執行的規則，逐條比對後給出符合、不符或待確認，並附上條號。
檢核、版本與核可都留下紀錄
誰在什麼時候改了哪一段、依據什麼、由誰核可，完整保存。任何一個版本都可以調出來比對。
- V1系統產出初稿資料彙整、計算與規則比對完成
- V2承辦人修改「營運概況」補充實地訪查說明，附修改理由
- V3主管核可定稿核可人、時間與版本一併記錄
地端與雲端都能部署
可以整套裝在機關或銀行內部，也可以用私有雲或混合架構。敏感資料留在內部，不必送到外部服務。
- 地端資料不出機關
- 私有雲集中管理
- 混合敏感資料留地端
畫面為示意，條文與數字為範例。
04運作方式AI 不算數字，也不下結論
平台把一份報告拆成六個步驟，每一步由最適合的角色負責。語言模型只做它擅長的事：把已經算好、比對好的結果寫成通順的文字。
- 資料彙整讀取文件與系統資料，記下來源
- 程式計算比率與條件由計算引擎算出
- 規則比對法規與內規逐條檢核
- AI 撰寫敘述依前三步結果寫成初稿
- 人員審核承辦人處理標示的疑義
- 核可定稿主管核可後才成為正式版本
| 工作 | 由誰負責 | 這樣分工的理由 |
|---|---|---|
| 數字與比率 | 計算引擎 | 同樣的輸入永遠得到同樣的結果，可以重算驗證。 |
| 法規與內規比對 | 規則引擎 | 每條規則對應明確條號，結果可以重現，規則改版也有紀錄。 |
| 文字敘述 | AI 語言模型 | 只根據前兩項結果撰寫，不自行產生數字或引用條文。 |
| 判斷與核可 | 承辦人與主管 | 有疑義的項目由人決定，責任歸屬清楚。 |
05部署與治理資料放在哪裡，由機關決定
依機關的資安政策選擇部署方式。三種方式的功能相同，差別只在資料與運算放在哪裡。
地端部署
整套系統安裝在機關或銀行自己的機房，資料與模型運算都在內部網路完成。
私有雲部署
安裝在機關專屬的雲端環境，方便集中管理與擴充，資料不與其他單位共用。
混合架構
敏感資料與規則留在地端，一般性的運算放在私有雲，兩邊的紀錄一致。
可追溯
每個數字、每條比對結果都留有來源與計算過程，事後檢查時可以重新走一遍。
人為監督
AI 產出的是初稿。有疑義的項目必須由人處理，報告必須經主管核可才算定稿。
責任清楚
誰修改、誰核可都有紀錄，報告的責任歸屬不會因為用了 AI 而變得模糊。
以上設計方向對應金管會《金融業運用人工智慧（AI）指引》與《人工智慧基本法》所重視的透明可解釋、可問責與人為監督原則。實際導入時，會依各機關的法規與內規設定規則。
把 AI 做成可以被檢查的工作流程
中銘資訊科技核心團隊具備 AI 工程、系統自動化與資安部署的完整技術能力。我們相信 AI 要進入金融與公務體系，重點不在寫得多快，而在每一步都說得出依據、找得到負責的人。
AI 智慧報告平台之外，我們也做這些
協助企業把重複性的作業交給 AI 處理，同樣採本地部署、資料不外傳。
- AI Agent 客製開發依業務場景設計，部署在企業自己的環境。
- 跨系統資料自動化舊系統轉新系統、多系統同步與格式轉換。
- 報表自動化定期彙整數據並產出管理報表。
- 系統整合與 API 串接串接既有的 ERP、CRM 與進銷存系統。
- AI 導入顧問輔導診斷現有流程，找出值得自動化的環節。
- 桌面與網頁流程自動化沒有 API 的舊系統，也能依畫面自動操作。
先用一種報告試辦，看到結果再決定
- 需求訪談了解現行報告的範本、資料來源與適用規定，選定一種報告作為起點。
- 小規模試辦用機關自己的範本與規則，實際產出一份可以檢查的報告。
- 規則與範本建置把法規、作業要點與內規整理成規則庫，並設定核可流程。
- 上線與維運依選定的部署方式安裝，法規修正時同步更新規則。
帶一份報告範本來，我們示範給您看
展場上可以直接操作平台。展期之外，也歡迎預約線上或到府展示，或洽談小規模試辦。
- 聯絡電話0975-769809
- 電子郵件casper.wang@zmtech.com.tw
- 公司中銘資訊科技有限公司