問題 3 / 5
分析師在使用 AI 協助進行 LBO 建模或財務拆解時，最常遇到哪些踩雷陷阱？該如何避免？
AI 根據文章內容回答
使用 AI 進行估值或建模時，最常見的雷區通常不是計算錯誤，而是「邏輯假設」與「非標準會計調整」的誤差：
- 忽視調整後指標的定義差異：不同企業對「調整後 EBITDA」的定義可能包含不同的非經常性費用，若直接交給 AI 處理，容易出現比對標準不一的問題。務必透過溯源功能抽查項目的拆解細節。
- 盲目信任預設假設：在進行 LBO 或折現現金流（DCF）建模時，AI 產出的融資利率或成長率多為歷史數據，無法完全反映最新的市場波動。
- 缺乏「人機協同」審查機制：最安全的做法是將 AI 視為第一稿初稿提供者，最終的參數微調與敏感性分析仍需由分析師嚴格把關。