近年金融機構行員挪用客戶資金案件再度引發關注。根據金融監督管理委員會近年裁罰與專案檢查結果，多起案件並非毫無徵兆，而是「異常早已出現，卻未被有效辨識」。例如有案例顯示，行員長期以小額、多次方式挪用資金，內部系統雖產出警示名單，卻因缺乏進一步分析與查核機制，最終未能及時攔阻；亦有案件因未落實庫存盤點、員工輪調及強制休假制度，使不法行為得以持續發生。主管機關明確指出，問題核心不在於制度缺乏，而在於內控與稽核「未有效運作」。

進一步觀察官方調查歸納，現行稽核未能發揮功能，主要存在三項結構性落差。

首先，是「抽樣查核」與「全量風險」之間的落差。傳統稽核多採抽樣方式，難以辨識長期、分散且刻意規避門檻的異常交易。

其次，是「規則檢查」與「行為分析」的落差，多數系統著重是否違反既有規則，卻難以辨識交易模式的異常變化。

第三，則是「事後查核」與「事前預警」的落差，當異常需仰賴客戶檢舉或金檢才被揭露時，已顯示內控機制未能提前發揮防禦功能。

在監理機關持續強調風險導向與持續監控的趨勢下，稽核角色正從「發現問題」轉向「預防問題」。如何運用資料分析技術，從海量交易中辨識異常模式，並建立可追蹤、可驗證的查核流程，已成為金融機構與監理單位共同面對的課題。

為回應此一實務需求，由國際電腦稽核教育協會ICAEA台灣分會及傑克商業自動化股份有限公司共同開辦「金融AI稽核－行員挪用客戶帳戶資金預測查核」課程，聚焦於最具代表性的行員舞弊風險情境，從制度理解到實務操作，協助學員建立可落地的查核能力。課程內容涵蓋舞弊三角形、智能稽核概念，以及行員挪用資金的常見樣態與行為特徵，並進一步透過實際案例，說明如何將查核邏輯轉化為可執行的分析模型。

不同於一般偏重理論的課程設計，本課程強調上機操作與案例演練。學員將實際應用 JCAATs AI稽核軟體，進行監督式與非監督式機器學習之訓練與預測，並於多項高風險情境中進行查核實作，包括客戶資金異常流動、久未往來帳戶交易、疑似洗錢樣態，以及行員異常操作行為等。透過系統化演練，學員可理解模型建構過程中可能產生的偏誤與盲點，避免誤判風險，提升查核精準度。課程協助學員建立行員挪用資金之風險模型，並思考如何導入日常稽核流程，形成持續監控機制。此一做法不僅有助於提升稽核效率，更能強化內控三道防線之協同運作，使風險管理由被動回應轉為主動防禦。

即刻行動｜強化預警型稽核能力

當多數舞弊案件仍仰賴外部檢舉或事後揭露時，建立可提前辨識風險的能力，已不再只是技術升級，而是內控有效性的關鍵。誠摯邀請金融機構稽核、法遵及監理相關單位參與本課程，從實務案例與操作演練中，掌握AI稽核核心方法，強化組織整體風險防禦能力。

課程報名連結: 2026/05/12(二) 金融AI稽核-行員挪用客戶帳戶資金預測查核

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