JCAATs是一款基於Python的人工智慧稽核軟體，自3.4版起，已支援包括繁體中文、簡體中文、英文、日文、韓文、西班牙文和阿拉伯文在內的七種語言介面，使不同語言的使用者都能方便地使用JCAATs的強大功能。此外，JCAATs是目前唯一同時支援Mac和Windows作業系統的稽核軟體，讓稽核人員能夠透過簡單的稽核指令來實踐他們的稽核夢想。

四大稽核技術構面
JCAATs的稽核指令主要包含以下四大技術構面：

1. 資料融合技術
2. 機器學習技術
3. 文字探勘技術
4. 大數據分析技術

3.4版的文字探勘新功能

在最新的3.4版本中，JCAATs在文字探勘技術上新增了兩個創新的AI稽核功能：詞性分析與文字集群。

文字集群功能
文字集群功能讓使用者能夠智慧化、快速地進行文字分群作業。其基本作業流程如下：

1. 自然語言處理技術：對文字進行斷詞與辨識。
2. 非監督式學習：使用K-means進行分群，完成智慧文字分群的作用。

文字集群的主要目的是將一組原本混亂、沒有結構的數據資料歸納出結構，並生成集群，通過降維處理將結果呈現在平面上。

文字集群分析流程
文字集群分析主要透過以下三個步驟完成：

1. 特徵提取與向量化：將文字轉換為向量形式。
2. 集群分析：使用K-means進行分群。
3. 結果呈現：將結果視覺化。

JCAATs提供四種特徵提取方式：

• Word2Vec
• Doc2Vec
• HashingVectorizer
• TfidfVectorizer

側影係數輔助功能

由於文字資料通常是非結構化且複雜的，因此找出最佳的集群數目是一個重要課題。JCAATs提供側影係數功能來輔助使用者設定適合的集群數目，使集群分析更為精準。

側影係數（Silhouette Coefficient）是評估集群分析質量的一種方法。其通過以下方式進行判斷：

• 同一群的資料點內最近（凝聚度越小的值）
• 不同群之間的分散度（分離度越高的值）

這些指標用來滿足集群的目標。側影係數的應用降低了使用文字分群的難度，讓分析結果更加可靠。

全球領先的AI稽核創新能力
　　截至2024年，JCAATs是唯一具備此AI技術及文字集群指令的稽核軟體，顯示出其在全球AI稽核領域的創新能力和領先地位。
　　通過JCAATs 3.4版的文字探勘新功能，使用者可以更輕鬆地進行高效的稽核工作，提升工作質量和效率。