具代理能力的 AI 優勢：推動財務數字的財務代理
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具代理能力的 AI 優勢：推動財務數字的財務代理
每張幻燈片頁面的詳細視圖，包括版面、關鍵內容和視覺元素。
標題投影片，具備 KPMG 品牌標誌。副標題：建立什麼、如何擴展以及如何衡量價值。KPMG 思想領導力，2026 年 2 月。
標題文字靠左對齊，右側有 AI 機器人臉部插圖，深藍色/紫色漸層背景
前言，Reindolf Annor，KPMG 會計諮詢服務合夥人。AI 從工具轉變為在財務中採取行動的代理人。專注於成果：高品質的財務數據、更快的結算、更強大的控制。信任是不可協商的。從小型用例開始，證明價值，然後擴展。
頂部導覽列，三欄文字佈局，作者照片和簡歷位於右下角
目錄包含八個章節：什麼是財務 AI 代理人 (04)、代理人財務時代 (05)、風險價值 (07)、釋放價值的四種方式 (08)、代理人演進的範圍 (10)、財務代理人旅程的基礎 (14)、實際的後續步驟 (23)、KPMG 如何提供協助 (26)。
兩欄編號內容列表，藍色數字，底部有抽象的波浪圖形
財務 AI 代理人的定義：一種數位工作者，透過將 LLM 與規劃、協調、資料檢索和治理相結合，來實現財務目標。讀取結構化和非結構化資料，應用會計政策和稅務規則，在系統中採取行動，從回饋中學習。
大標題，三欄功能描述，底部有架構圖，顯示 AI agents + LLM + Instructions + Planning + Knowledge + Tools
KPMG 季度脈動調查數據：65% 的公司正在試點 AI agents（較上季的 37% 上升），99% 計劃生產部署，但只有 11% 已在生產中實施。GenAI 構建數位助理；代理人 AI 完全自動化。
帶有 AI 機器人圖像的 Hero banner，兩個圓形統計圖形 (65%、99%)，右側有說明文字
自 2017 年以來，迦納的 AI 採用率每年增長 28%。國家 AI 戰略 (2023-2033) 和百萬程式設計師計畫。預計到 2033 年，全球 AI 市場將增長 25 倍，從 $189B 增長到 $4.8T。KPMG GenAI 價值評估：1700 萬家公司，30 億個數據點。代理人 AI 最適合處理高複雜度任務。
分割佈局 - 左側紫色背景為迦納 AI 背景，右側為帶有圖示的 KPMG GenAI 價值評估步驟
四個價值主張中的兩個：1) 代理人擴大了自動化的範圍 - 承擔發票檢查、日記帳準備、對帳、VAT 驗證、信用規則等任務。2) 代理人不睡覺 - 持續運營、並行處理、響應非工作時間事件。
大標題，分為兩個部分，每個部分都有圖示和描述性文字
另外兩個價值主張：3) 代理人已準備好進行變更 - 適應新的工作流程、減少變更管理需求、自動調整政策變更。4) 代理人將知識轉化為行動 - 將隱性專業知識擷取到政策和劇本中，然後針對報告、收款、合規性採取行動。
與上一張投影片匹配的延續佈局，包含兩個部分和圖示
KPMG TACO 框架介紹：Taskers、Automators、Collaborators、Orchestrators。按複雜性進行漸進式分類。核心元件（LLM、知識、MCP）的一致性，但在目標複雜性方面存在關鍵區別。集中式 AI 工廠的概念。
分割佈局 - 左側為文字描述，右側為 3D 金字塔/山脈 TACO 框架圖，顯示四個層級
Taskers：單一目標、低複雜性、明確的指示、受信任的數據。Automators：跨多個系統的複雜目標、隱性知識、管理依賴關係。案例研究：線上交易公司透過 KPMG 和 Ema 多代理人系統簡化了採購到付款流程（應計流程：幾小時而不是 3 名 FTE 的 10 天）。
三欄佈局 - 左側為 Taskers，中間為 Automators，右側為案例研究。每個下方列出了範例應用程式。
協作者 (Collaborators)：能與人們協同合作，以達成多面向目標的適應型團隊成員。協調者 (Orchestrators)：先進的控制塔，協調跨實體和市場的眾多代理程式。每個 TACO 代理程式本質上都是一個具有子代理程式的多代理程式系統。
三欄式 - 協作者 (Collaborators) 在左，協調者 (Orchestrators) 在中間，TACO 解釋在右。下方為範例應用。
Taskers、Automators、Collaborators 和 Orchestrators 的全面比較表。列：整體複雜度、主要用途、規劃能力、價值主張、所需知識和工具，包括 MCP 需求。
全寬比較表，包含四欄（每種代理程式類型一欄）和五列標準
自主型 AI (Agentic AI) 可能比生成式 AI (generative AI) 更具顛覆性。結果可以在 12-36 個月內設定。需要解決的四個基礎：策略、勞動力、治理/信任、技術/數據/安全性。
大標題，一個人看著數位螢幕的輪廓照片，右側的文字說明框
三大策略支柱：審查企業策略（縮短週期、測試情境、量化價值）、塑造代理程式策略（決定姿態、選擇高價值領域、使用簡單的衡量標準）、發展合作夥伴生態系統（選擇值得信賴的供應商、平衡平台與專家）。
策略圖示，帶有三欄式指導佈局，底部有參考文獻引用
將您的工作方式編碼：分為結構化工作（近期代理程式潛力）和隱性工作（更困難但影響更大）。78% 的人會將自主型 AI 用於複雜的數據分析，66% 用於例行管理。受益最多的職能部門：IT (76%)、營運 (56%)、風險/合規 (56%)、財務 (39%)、行銷 (35%)。
兩欄式，左側為勞動力 (Workforce) 部分，右側為推動採用 (Driving Adoption) 面板，帶有項目符號
變革管理：行為方法優於由上而下的指令。流動混合型組織：代理程式作為數位協作者，具有報告線和績效管理。範例：月底結帳代理程式、應收帳款信用規則、採購到付款的三向比對。
三欄式，變革管理在左，混合型組織在中間，人機協作範例在右，帶有圖示
AI 代理程式需要更嚴格的控制和可信任的 AI 原則。四個領域：提升安全性和隱私（壓力測試、偏差檢測、故障安全機制），避免道德違規（儘早建立道德協議），讓人參與其中（對於自主代理程式，不是在迴圈中）。
治理圖示，帶有三欄式指導佈局，握手圖示
確保專有資料可存取、高品質，且代理程式可以相互互動。建立 vs 購買 vs 合作夥伴分析，以獲取代理程式。建立：客製化和控制，但需要專業知識。開始建立代理供應鏈。
技術圖示，兩欄式，資料基礎在左，建立選項細節在右
購買：快速執行，根據 KPMG 調查，67% 的人偏好此方法，但客製化有限且可能過時。合作夥伴：結合兩者的優點，分擔風險和成本，但控制權較少。評估應採取哪種途徑的關鍵問題。
兩欄式延續，購買選項和合作夥伴選項細節，資料基礎指導在左
代理程式身分和安全性：唯一身分、範圍許可權、執行階段隔離、可稽核的操作。使用 MCP (Model Context Protocol) 進行跨代理程式通訊的通用標準。MCP 組件：客戶端、伺服器、傳輸。實現更小、更有針對性的 AI 系統。
兩欄式，安全性指導在左，MCP 解釋和三組件圖在右
大多數公司仍在探索或試點階段。需要清晰的願景、擴展的堅實理由，以及加速的數據轉型和可信任的AI治理。專業人士在電腦螢幕前工作的照片。
大型標題，藍色疊加層上的三個要點，疊加在人員編碼的照片上
步驟 1：闡明願景 - 定義代理如何轉變業務，找出痛點。步驟 2：開始代理試點 - 三種方法：專注於熱點、深入研究某項職能、在整個價值流程中廣泛利用。
兩個帶編號的部分，帶有圖示和詳細的指導文字
步驟 3：使用 KPMG TACO Framework 在關鍵職能部門中擴展代理。步驟 4：使用動態目錄和監控來發展可信任的AI治理手冊。步驟 5：使用 AI 系統卡、紫色團隊和信任分數來實施可信任的AI評估。
三個帶編號的部分，帶有圖示和指導文字
步驟 6：建立代理人才績效指標 - 評估試點影響、收集利害關係人回饋、制定清晰的績效指標、實施遙測。結語：現在奠定基礎，使組織能夠增強營運和業務。
單一步驟部分，帶有邊框標註框中的斜體結語
五個服務領域：AI Strategy（願景和商業案例）、AI Technology（可複製的概念驗證、TACO Framework）、AI Jumpstart（快速解決方案、從驗證到擴展）、AI Workforce（技能提升、治理）、AI Trust（安全擴展、10 個道德 AI 支柱）。
網格佈局中的五個服務卡，帶有圖示和要點，頂部為藍色介紹文字
三位聯絡人：Reindolf Annor（合夥人，會計諮詢服務）、Nathaniel Adjin-Tettey（副總監）、Frank Osei Tutu（助理經理）。均來自 KPMG Ghana，提供電話和電子郵件。社群媒體連結。
紫色漸層背景上的三欄聯絡人卡片，帶有大頭照，底部有社群媒體圖示
關於此幻燈片和基礎簡報內容的常見問題。
這是 KPMG 的一篇思想領導力文章，標題為《具代理能力的 AI 優勢：推動財務數字的財務代理》，於 2026 年 2 月發布。它解釋了什麼是財務 AI 代理、它們如何融入財務交付模型，以及組織如何以結構化和安全的方式開始其 AI 採用之旅，重點關注迦納市場。
TACO 代表 Taskers、Automators、Collaborators 和 Orchestrators。它是一個四層 AI 代理分類系統，基於複雜性的增加：Taskers 處理具有明確指示的單一目標，Automators 管理跨系統的多步驟流程，Collaborators 與人類一起處理複雜目標，而 Orchestrators 協調跨實體和市場的許多代理作為高級控制塔。
這四種方式是：1) 代理透過執行發票檢查和對帳等任務來擴大自動化的範圍，2) 代理不會睡覺，可以 24/7 全天候運作，3) 代理已準備好進行變更，並適應新的工作流程，而無需進行大量重新培訓，以及 4) 代理透過捕獲隱性專業知識並將其轉化為協調運作，將知識轉化為行動。
根據 KPMG AI Pulse Survey 2025 年第一季的數據，65% 的公司已經在試點 AI 代理（高於上一季的 37%），99% 的公司計劃將代理投入生產，但到目前為止，實際上只有 11% 的公司在生產中實施了代理。
這四個基礎是：1) 策略 - 審查企業策略、制定代理策略、發展合作夥伴生態系統，2) 人力 - 編纂工作流程、推動採用、管理組織變更，3) 治理和信任 - 提高安全性和隱私性、避免道德違規、實施人為迴路監督，以及 4) 技術、資料和安全 - 建立穩健的資料平台、加強代理身分識別，並採用 MCP 等標準。
這六個步驟是：1) 闡明 AI 代理整合的願景，2) 開始關注熱點或深度功能嵌入的代理試點，3) 準備使用 TACO 框架在關鍵功能中擴展代理，4) 發展您值得信賴的 AI 治理手冊，5) 透過系統卡和紫色團隊測試實施值得信賴的 AI 評估，以及 6) 建立具有遙測和持續改進的代理人才績效指標。
本簡報包含 26 張投影片，採用專業的 KPMG 設計美學，以藍色和白色為主色調，搭配紫色點綴、未來主義 AI 機器人圖像、具有大型粗體章節標題的簡潔排版、結構化的比較表和一致的導覽列。它包含 TACO 金字塔框架和 MCP 架構圖等圖表。
是的，本簡報專門用內容來解釋 MCP 作為跨代理通訊的標準。它描述了三個核心組件：MCP 客戶端（連接到伺服器的 AI 應用程式）、MCP 伺服器（利用資料來源和系統的程式）和 MCP 傳輸（客戶端和伺服器之間的通訊層）。TACO 框架還映射了每個代理層的 MCP 複雜性要求。
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