模組一：會計視角的數據架構與指標設計
•資料表設計：銷售訂單、出貨、收款；採購訂單、進貨、付款；客戶、廠商、商品主檔
•關鍵指標設計：
o 銷售：營收、毛利、毛利率、客戶/商品組合、區域/業務績效
o 應收：帳齡分析、DSO、逾期率、壞帳備抵指標
o 應付：帳齡、DPO、早付折扣、供應商依存度與風險
o 現金轉換週期：CCC = DSO + DIO − DPO

模組二：銷售分析與商業洞察
•盈虧與結構分析：產品毛利貢獻、尾盤清貨、價格帶分析
•AI 應用：
o 自然語言查詢報表（如 Copilot/Power BI Q&A、ChatGPT 結合資料字典）
o 需求趨勢預測、異常單價/折扣偵測
•產出標準報表與管理儀表板：KPI、紅綠燈、警示規則

模組三：廠商管理與採購決策
•供應商評分卡：價格、交期、品質、退貨率、依存度
•安全庫存與採購頻率設定，降低缺料與積壓
•AI 與自動化：
o 價格波動偵測、替代料建議
o 自動寄送交期確認與異常追蹤

模組四：應收帳款管理與風險預警
•帳齡切分與回款行為分析：分客戶/業務/區域
•DSO 改善策略：信用額度、付款條件、早收折扣、催收 SLA
•AI 風險模型：
o 逾期機率預測（特徵：歷史逾期、開票/出貨/收款間距、發票爭議）
o 智慧風險控管：依風險分層自動化溝通內容與頻率

模組五：應付帳款與資金週轉優化
•DPO 與早付折扣的財務效益計算
•付款排程與現金流預估（結合銷售收款預測）
•與銀行融資、保理與動撥額度之數據連結

‧建立從數據到決策的流程：資料取得、清理、分析、視覺化到行動建議。
‧以會計思維解讀經營數據：銷售毛利、客戶與商品結構、回款與付款週期、逾期風險。
‧將 AI 與自動化工具導入日常工作：報表自動化、異常偵測、信用與風險預警。
‧產出能被管理階層採用的可視化儀表板與月度管理報告。