整合數據驅動方法以進行稽核績效最佳化之稽核指派

Abstract

近年來，隨著金融業相關事業群擴張及產業數位化，金控公司常會因稽核人力調度的困難，而造成內部監督管理疏失，導致裁罰案之發生。本研究探討績效評估方法論與產業稽核績效評估模式，並進一步整合隨機森林和差分進化技術，提出二階段數據分析模型；透過分析金控稽核數據來最佳化稽核人員績效值，並解決稽核績效評估與任務規劃問題。驗證結果顯示：(1)二階段數據分析模型準確地評估稽核人員在不同工作下稽核表現，指派合適稽核任務，強化運營決策；(2)建構專業課程、稽核資歷、稽核任務等構面的多目標決策模型，分類最佳方案及有應用價值的派工法則，對稽核人力管理極有助益；(3)稽核數據專案的實地運用中，啟發式方法會較傳統規劃法更具可執行性。