當稽核公司成為 AI 最前線，信任與利益衝突如何取得平衡？
Armanino 不只在幫客戶部署 AI，它同時是 AI 使用者、治理框架倡議者，以及稽核執行者。三個角色交疊在同一家公司，正是整個會計顧問業最值得深究的治理張力。
編譯／Frances
在美國前 20 大會計暨顧問公司中，Armanino 近年來以「AI 核心公司」自居，動作之快、範圍之廣，在同業中格外顯眼。2026年以來，它先後與 AI 原生會計平台Accrual、稽核自動化平台DataSnipper 達成策略合作，將代理式 AI（ Agentic AI ）部署至稅務申報、內部稽核、風險顧問等核心業務流程。Armanino 執行長 Matt Armanino 提到，「我們投資 AI 不是為了實驗，而是要從根本上改變工作方式。透過取得代理式 AI 平台的早期存取權，我們正在讓專業人員跳脫人工流程，進入能帶來更佳洞察與更好成果的端對端智能工作流程。」
然而，正是因為 Armanino 的業務核心是稽核與顧問——替客戶把關財報、評估風險、確保合規——它的 AI 轉型比其他產業更具複雜性。這家公司同時扮演三個角色：AI 工具的積極使用者、AI 治理框架的對外顧問，以及財務稽核的執行者。這三個身分的交疊，造就了整個會計顧問業最值得深究的治理張力。
裁判也下場：獨立性的潛在風險
傳統會計業的核心價值是「獨立性」——稽核人員必須與被稽核對象保持足夠距離，才能做出公正判斷。當 AI 介入稽核流程，這個原則面臨前所未有的挑戰。
Armanino 一方面幫客戶實施 AI 治理框架，另一方面自身也在稽核業務中大量導入 AI。若其 AI 工具在稽核過程中產生偏差或錯誤，而這套工具的設計者、使用者、評估者都是同一家公司，獨立性的邊界就變得模糊。這不是單純的技術問題，而是一個結構性的利益衝突問題。
IDC 2025年底針對全球逾 1,000 名稽核與會計決策者的調查顯示，AI 已全面嵌入美國稽核事務所，但業界焦點正從「是否採用」轉向「如何管控」——這個從速度到治理的轉變，正是 Armanino 所面對的核心挑戰。
Armanino AI、分析與自動化部門合夥人Carmel Wynkoop，便表示：「大多數將 AI 治理視為未來問題的組織，其實早已發生漏洞，只是還沒找到而已。威脅面已經轉移——傳統資安控管並非為這種員工每天與能夠大規模擷取、轉換、重新分配敏感資料的 AI 系統互動的環境所設計。」
代理式 AI：效率紅利背後的治理壓力
2026年是 Armanino「代理式 AI」策略大規模落地的關鍵年。所謂代理式 AI，指的是能自主規劃、執行、調整的 AI 系統，不再只是回應指令，而是主動完成端到端工作流程——從文件讀取、資料比對、控制測試到產出稽核報告，全程由 AI 接手。
在與 Accrual 的合作中，Armanino 率先將代理式 AI 部署於個人所得稅申報準備、審閱與稅務規劃；在與 DataSnipper 的聯盟中，AI Agents 則承擔資料蒐集、比對、驗證等傳統上需要大量人工的稽核測試工作。
Armanino 風險顧問服務合夥人Ted Flom 說，「AI 應該幫助專業人員把更多時間投入在最重要的工作上。對內部稽核與風險團隊而言，這意味著減少花在人工、文件繁重流程上的時間，讓他們更專注在判斷、監督，以及為企業提供有意義的洞察。」
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Armanino 目前公開可查的具體成效包括：Audit Ally 工具整合生成式 AI 後，SOC 2 稽核的證據提交與核准流程縮短約 50%；RPA 自動化部署後，部分客戶每週最多節省 15 小時人工作業。然而，代理式 AI 層面的量化成效目前仍相當有限，多數合作仍在分階段推出的初期。
Grant Thornton 2026年AI 影響調查指出，AI 完整整合的企業回報營收成長的比例（ 58%）是仍在試驗階段企業（ 15%）的近四倍。關鍵差異不在技術，而在問責機制是否到位——能清楚說明 AI 如何做決策、誰負責結果、出錯時如何處理的組織，才能將 AI 轉化為競爭優勢。
「對外倡議、對內不透明」的治理困境
Armanino 在 AI 治理的對外姿態相當積極。2025年12月，旗下 Armanino Certified LLC 取得 ANAB 認可，成為 ISO 42001 AI 管理系統認證機構——這是全球首個AI 管理系統國際標準的民間認證體系。「這項認證強化了我們協助組織以信心、透明度與信任導航 AI 的承諾。」執行長說道。
然而，Armanino 自身內部的 AI 治理細節——政策內容、風險分級標準、人工審核機制、錯誤回報流程——對外幾乎完全不透明。這形成一種弔詭：一家以「幫客戶建立可信 AI 體系」為業務主張的公司，自身的 AI 治理卻是黑盒子。
Grant Thornton 最新調查顯示，78%的企業高管坦言，若面臨獨立 AI 治理稽核，沒有把握能在 90 天內通過。AuditBoard 研究則指出，全球僅 25%的企業已真正完整實施 AI 治理計畫。McKinsey 調查更發現，只有 28%的企業由 CEO 直接負責 AI 治理監督，董事會介入比例更只有 17%。
Armanino 也推廣自有的「CARE 框架」——Controls（控制）、Accountability（問責）、Risk Assessment（風險評估）、Enablement（賦能）四個維度——但這套框架主要作為對外顧問服務輸出，公司自身是否依此框架運作，外界無從驗證。
會計顧問業的 AI 轉型啟示
Armanino 的案例對整個會計顧問業提供了幾個值得關注的思考方向。
第一，AI 改變的不只是效率，而是專業責任的邊界。當 AI 代替人完成稽核測試，出了問題誰負責？合夥人？演算法？平台供應商？這個問題的答案，現行法規框架尚未給出清晰答案。
第二，「AI 增強人類判斷」的論述需要制度配套。Armanino 的所有合作都強調「以人為核心」、「保留人工判斷」，但若人工審核流程未被明確設計進工作流程，「人在迴路」（ human-in-the-loop ）很容易淪為口號。
第三，治理透明度將成為競爭要素。2026年起，美國德州 TRAIGA 法案已生效，科羅拉多州 AI 法案即將上路，歐盟 AI 法案也進入全面適用階段。AI 治理市場規模預計從2025年的 1 億美元，以 45%的年複合成長率快速擴張。在客戶、監管機關、保險公司三方都開始要求「展示 AI 控制能力」的環境下，能清楚說明自身 AI 治理機制的顧問公司，將擁有顯著的信任優勢。
「在 AI 競賽中勝出的組織，不一定是跑最快的那些，而是那些及早建立護欄、並在關鍵時刻能夠證明自己做到了的組織。」Carmel Wynkoop 表示。
結語：查帳者也需被查
Armanino 的 AI 轉型是整個產業的縮影：積極擁抱 AI 帶來的效率紅利，同時承受著治理框架尚未跟上技術速度的結構性壓力。它的策略——大量借助外部平台快速累積代理式 AI 能量，同時對外輸出治理顧問服務——是務實的競爭佈局，但也是尚未完全解決的雙重風險。
Matt Armanino 曾坦言，面對技術快速顛覆時，最大的挑戰是「在擁抱創新的同時維持以人為本的方式」。這句話放在 AI 治理的脈絡下，意涵格外深刻——科技採納的速度可以激進，但問責機制的建立必須同步到位。
對 CIO 和資訊長而言，Armanino 的案例提供了一個清晰的警示：「幫別人治理 AI」和「治理自己的 AI」是兩件難度完全不同的事，前者可以靠方法論和框架，後者還需要組織文化、問責機制，以及對不確定性的誠實面對。查帳的人也得被查——這是數位時代最古老的道理，在 AI 面前依然成立。
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