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呈上部: 零售業門市POS之帳務系統風險與查核建議 (中)
第三部: 運用電腦稽核軟體輔助查核
本篇介紹如何運用 JCAATs AI 稽核軟體實作稽核查核模組，針對前述風險設計四大元件：金額差異比對、漏轉資料查核、退款異常分析與人工拋轉異常偵測。每個元件皆詳細列出查核目的、指令建議（如 Summarize、Join、Filter、Compute）、資料欄位及底稿欄位設計，並進一步建議導入 AI 模型進行預測性查核，提升主動風險預警能力。此篇不僅展現數據分析與稽核實務的結合，更具體體現如何將人工查核邏輯數位化、模組化。
6、具體電腦稽核程式設計方向
當使用 JCAATs AI 稽核軟體針對「零售業 POS 系統拋轉帳務系統」進行電腦稽核時，可依據資料流程設計具體稽核模組。以下建議幾個【可開發的稽核元件模組】，包含查核主題、查核目的、使用的分析指令、所需資料欄位，以及可呈現的異常底稿欄位，皆可應用於 JCAATs 工具中。
稽核元件1：POS 與帳務金額差異比對
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查核主題
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POS 與帳務系統拋轉後金額總計是否一致
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查核目的
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檢查是否存在漏轉、重複轉入、金額錯誤等風險
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JCAATs 指令
建議
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-- 彙總(Summarize)：對 POS 銷售資料與帳務傳票分別進行彙總（以門市與日期為單位）
-- 比對 (JOIN)：比對兩系統彙總後金額
-- 篩選 (FILTER)：過濾差異不為零者
-- 公式欄位(COMPUTE)：新增差異欄位
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查核所需資料
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-- POS 銷售資料（含門市代碼、交易日期、總金額）
-- 帳務傳票資料（含傳票日期、金額、來源欄位）
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異常底稿欄位
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如下
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稽核元件 2：漏轉資料查核
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查核主題
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POS 系統是否有資料未拋轉至帳務系統
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查核目的
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偵測遺漏轉入帳務系統之交易
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JCAATs 指令
建議
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-- 比對(JOIN)：以 POS 為主表，帳務為副表，比對關聯鍵（日期＋門市）
-- 篩選(FILTER)：過濾帳務資料為空值者，即為疑似漏轉資料
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查核所需資料
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-- POS 銷售日彙總資料
-- 帳務日彙總資料（含來源標註）
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異常底稿欄位
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如下
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門市代碼
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日期
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POS金額
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傳票金額
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是否轉入
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備註
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稽核元件 3：退款交易異常分析
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查核主題
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是否有異常高比例退款、或非營業時間退款
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查核目的
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檢查潛在內部舞弊風險（如假退款、作帳）
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JCAATs 指令
建議
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-- 彙總(Summarze)：每日退款總額與銷售額彙總
-- 公式欄位(COMPUTE)：計算退款比例（退款金額 ÷ 銷售金額）
-- 篩選(FILTER)：退款比例超過門檻者（如 30%）
-- 篩選(FILTER)：退款時間落在非營業時間
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查核所需資料
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-- 退款資料（含時間、門市、操作人員）
-- 銷售資料（每日彙總）
-- 門市營業時間主檔
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異常底稿欄位
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如下
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門市代碼
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日期
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銷售金額
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退款金額
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退款比例
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是否非營業時間
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備註
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稽核元件 4：手動拋轉紀錄稽核
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查核主題
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檢查人工匯入帳務資料之紀錄是否異常（如夜間拋轉、特定人員集中）
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查核目的
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掌握人工介入的時間、人員與頻率，監控高風險行為
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JCAATs 指令
建議
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-- 篩選(FILTER)：篩選來源標註為「手動輸入」、「人工拋轉」之傳票
-- 彙總(Summarize)：統計每位人員每日作業次數與金額
-- 公式欄位(COMPUTE)：加總每月人工拋轉次數與金額，標記異常者
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查核所需資料
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-- 帳務傳票資料（需含「來源系統」與「拋轉人員」、「時間戳記」欄位）
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異常底稿欄位
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如下
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拋轉人員
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拋轉日期、時間
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傳票金額
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傳票摘要
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是否夜間作業
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備註
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加值建議：AI 預測性查核模型訓練建議 （進階）
若未來導入 AI 預測查核模型，可使用 JCAATs 的異常資料作為標註樣本，訓練機器學習模型進行高風險交易預測（如：人工操作異常時間、退款異常模式偵測等），並結合文字探勘（Text Mining）分析備註欄、摘要欄內可能的舞弊線索。
第三部結語：
當查核邏輯可被程式化，就能複製、套用、優化。透過工具輔助與持續精進，企業將更具備主動查核與風險應變的能力。
總結論：POS拋轉帳務之查核實踐建議
本系列三部曲由風險辨識出發，逐步構建查核流程與電腦輔助執行機制，展現 POS 與帳務拋轉查核的全貌與實作框架。過去依賴人工的高風險環節，透過資料比對與自動化分析，可提升查核效率與正確性。特別是導入如 JCAATs 等電腦稽核工具，不僅可快速比對大批量交易資料，亦能自動產出異常報表與分析圖表，減輕稽核人員負擔。此外，搭配 AI 機器學習模型更可進一步預測風險行為，達成智慧化稽核與主動預警。面對日益複雜的零售交易模式與財務控管需求，企業應善用數位稽核工具，打造高效率且可持續的內控機制，強化治理與風險管理能力。
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