运用 Gemini Notebook 与 COSO ERM 2017 主动识别风险，践行 Human-in-the-loop 强化准确性与可靠性
博仁大学（Dhurakij Pundit University，DPU）会计学院于2026年8月30日面向会计硕士项目学生，开展 **AT524《会计专业数字技术》**实践研讨会。
本次活动特别邀请朱拉隆功大学风险管理中心主任、风险管理学习平台“Knack Box”创办人阿威鲁博士（ดร.อวิรุทธ์ ฉัตรมาลาทอง）参与知识分享，帮助学生提升运用人工智能（Artificial Intelligence，AI），依据国际标准框架开展组织风险评估与风险管理的能力，并进一步探索如何将分析结果应用于**自主学习（Independent Study，IS）**以及实际工作。
培养学生主动识别风险，而不仅是处理已经发生的问题
博仁大学会计学院负责学生事务的副院长**阿兰雅·纳克劳博士（ดร.อรัญญา นาคหล่อ）**介绍了会计硕士项目的发展方向。
她表示，该项目希望学生能够通过学习与交流，深入理解风险管理，并区分两类不同的问题：
学生可以将数据分析软件应用于自主学习（IS）课题，通过数据分析寻找重要的关键风险指标（Key Risk Indicators，KRIs），在风险影响进一步扩大、最终成为影响实际组织运营的障碍之前，提前发现并进行处理。
从“事后看数据”转向AI辅助的主动风险分析
阿威鲁博士首先介绍了当前商业世界面临的整体风险环境。
当今企业正面临所谓的 Polycrisis（多重危机），即来自多个方向、相互叠加的危机与冲击。
其中，随着数字设备越来越深入日常生活，网络安全威胁也日益突出。
他指出，传统会计人员主要依靠数字进行分析的方式，有时就像**“通过后视镜看路”**，只能看到已经发生的情况，这对于向管理层提出前瞻性的政策建议可能并不足够。
而引入AI辅助数据监测后，可以进一步提升会计人员发现和识别复杂关系的能力，例如：
AI不是来取代会计师，而是成为“工作伙伴”
阿威鲁博士同时谈到了会计行业对新技术的接受程度，以及人们对于AI取代就业岗位的担忧。
他表示：“未来毕业进入职场后，随着AI技术进入工作环境，很多人可能会担心自己的工作被取代。但实际上，AI可以成为我们的工作伙伴，帮助我们进行整合，并将各种工具应用到工作中，从而进一步提高工作效率。”
这意味着，未来会计人员需要学习的并不只是如何操作AI工具，更重要的是如何与AI协作，将技术转化为提升专业工作的工具。
COSO ERM 2017：从内部控制走向组织整体风险管理
在风险管理体系建设方面，阿威鲁博士进一步解释了**内部控制（Internal Control）**与 COSO ERM 2017之间的区别。
内部控制更加侧重于对具体业务流程进行严格控制和监督，而COSO ERM 2017则强调从组织整体层面进行风险管理。
他指出：“COSO并不是一项标准，也不像ISO标准那样接受认证或评估。COSO是一套用于企业风险管理（Enterprise Risk Management）的指南和框架，为组织设定风险管理目标提供指导，使组织能够高效运营并实现既定目标。”
由于每个组织都有自身的运营结构，因此风险管理必须渗透到组织运行的每一个环节，而不能仅存在于某一个部门或某一道流程之中。
Gemini Notebook实战：从采购与财务数据中主动寻找风险
在技术实际应用环节，阿威鲁博士现场演示了如何利用 Gemini Notebook 对采购、招标及财务文件数据集进行处理，并通过数据分析比较其发现异常情况的能力。
经过深入分析，系统发现了7项重要观察点，其中包括：
这些案例说明，AI不仅可以帮助会计人员快速整理大量资料，还能够从不同数据之间寻找潜在关联与异常模式，从而支持风险管理工作。
数据安全与PDPA：使用AI前必须做好数据清洗
选择使用 Gemini Notebook 的一个重要原因，是其在数据处理方面的安全性。
相关数据会在受限制的系统环境内进行处理，不会公开展示，同时也不会将相关财务数据用于进一步训练AI。
不过，阿威鲁博士特别强调，在实际使用过程中，仍然必须先对数据进行 Clean Data（数据清洗）。
也就是说，在将数据输入AI系统之前，应按照**泰国《个人数据保护法》（PDPA）**的相关规定，先筛选并删除能够识别个人身份的信息。
同时，还必须始终坚持**Human-in-the-loop（人在回路中）**的工作原则，让人类参与AI输出结果的审核与判断。
Human-in-the-loop：最终责任仍然属于人
阿威鲁博士强调：“使用AI产生的结果时，必须遵循Human-in-the-loop原则，让人类始终参与决策过程，并在使用数据之前对其进行审查和判断。如果完全相信AI而不进行核查，系统基于推测产生的结果就可能出现错误，并进一步影响决策。最终，所有责任都会回到使用者身上，因为人与技术共同工作时，责任在于使用者，不能直接把责任推给AI。”
换言之，AI可以辅助分析，但不能替代专业判断和最终责任。
对于会计专业而言，这一点尤其重要，因为财务数据最终往往会被用于管理层决策，而会计人员必须对提交的数据及分析结果承担专业责任。
AI让会计师获得实时风险洞察
讲座结束后，阿威鲁博士进一步介绍了此次参与知识分享的缘起。
最初，他是在自己的 **“Knack Box”**平台上持续分享风险管理相关知识，DPU会计硕士项目团队认识到这些内容的重要价值，因此邀请他来到课堂，与学生开展知识交流。
他认为，对于当代职场人士而言，将AI应用于实际工作已经成为一项必要技能。
AI可以：
这将帮助企业在数据分析和风险管理方面获得竞争优势，相较于尚未应用相关技术的组织，可以更及时地响应管理需求。
学生积极参与AI实践，但后续自主训练同样重要
谈到课堂学习氛围时，阿威鲁博士笑着表示：“学生们都非常认真，而且展现出了很好的活力。”
许多学生已经能够尝试利用AI系统处理数据，并将分析结果应用于实际工作。
他指出，虽然短期课程能够帮助学生建立约60%的基础能力，但接下来更重要的是学生需要自主持续练习和拓展工具的应用，通过不断实践提高熟悉度。
与此同时，各组织还需要建立自身的**AI Governance（AI治理）**体系，对AI的使用范围进行规范，并最大限度地保障数据安全。
对应SDGs：培养面向数字时代的新型会计人才
本次实践讲座也与**联合国可持续发展目标（SDGs）**相契合，主要涉及以下目标：
通过提升学生的学习能力与专业技能，使其能够及时掌握不断变化的技术，并适应数字化工作环境。
帮助未来会计人员掌握AI应用能力，提高工作效率，为组织创造更多价值。
通过应用数字创新技术开展数据分析与风险管理，推动企业数字化创新。
通过强化治理体系、内部控制、透明度以及基于可靠数据的决策，为组织实现高效、透明和可持续管理提供支持。
从AI工具走向Agentic AI
谈及未来技能发展方向，阿威鲁博士认为，学习者应该尝试使用多种AI工具，了解不同系统各自的优势，并根据具体工作内容选择最合适的工具。
当使用能力不断提升后，还可以进一步发展到 **Agentic AI（智能体式人工智能）**层级。
未来，AI智能体将能够承担更多复杂任务，帮助人类进行思考并执行工作。
但无论AI能力如何发展，仍然必须坚持：
Human-in-the-loop——由人类进行审核，并始终保留最终决策权。
“今天学习AI，就像过去学习互联网和电力一样”
阿威鲁博士最后表示：“今天敞开心态学习AI，就像过去从互联网或电力开始普及一样。最初大家可能觉得这是新奇的事物，但最终它会变成日常生活中每个人都必须使用的基础工具。”
他还表示，有兴趣了解相关内容的人，可以关注他的 Knack Box平台。
该平台每周更新3次，主要分享：
他希望通过持续分享，帮助新一代人才以及职场人士更好地适应技术变化，并成为推动数字时代专业发展的重要力量。
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