隨著數位化與科技進步，會計領域正逐漸融合資料科學（Data Science）與人工智慧（AI）的技術，開啟新一波數位轉型潮流。

    會計的核心在於記錄、處理及分析財務資訊，而資料科學則強調從大量數據中挖掘規律、形成洞察(Insight)。藉由資料科學方法，會計專業人員可以超越傳統財報分析，進一步運用機器學習、統計、演算法等技術，從結構化與非結構化資料中提取更豐富的資訊。例如，透過大數據分析，企業可以即時偵測財務異常，優化預算編列，甚至預測未來財務趨勢。

    人工智慧的導入，則更進一步改變了會計作業的樣貌。AI可以自動化繁瑣的帳務處理流程，如票據辨識、交易分類、稅務申報等，大幅提高效率與準確性。在審計領域，AI則被廣泛運用於風險評估、異常偵測與樣本抽樣。例如，透過機器學習模型，審計人員可以從海量交易資料中快速辨認出高風險項目，將有限的審計資源集中於潛在問題區域，提升審計品質與效能。此外，自然語言處理（NLP）技術亦可協助自動檢視合約、財務報表附註等文本資料，強化整體審計程序的完整性與準確度。

   未來的會計與審計專業人才，除了具備扎實的會計知識外，亦須掌握資料科學思維與AI技術應用，才能在瞬息萬變的商業環境中，維持競爭力與專業價值。