数据尽职调查之安永
【科创板】科创型企业上市该如何做数据式尽职调查？
随着证监会《科创板首次公开发行股票注册管理办法（试行）》《科创板上市公司持续监管办法（试行）》的发布实施，企业如何借助科创板春风实现上市？科技创新企业在上市过程中又有哪些注意要点呢？
针对这些问题，来自安永（中国）企业咨询有限公司的高级经理张翠玲女士在近期的一次活动中，就结合科创型企业上市公司信息披露和风险管控最新政策及趋势，与超过百名科创型企业代表分享了科创企业上市数据尽职调查的方法及重点。本文为本次活动的现场分享内容实录，我们希望能帮助企业更好地了解信息披露的监管要求，并提示准备上市的企业做好各项内控准备。
安永（中国）企业咨询有限公司高级经理张翠玲分享数据式尽职调查方法和重点
一、科创型企业上市信息系统核查政策解读和趋势分析
科创板成立之前，监管机构对于一些企业尤其是互联网行业的信息技术审计、运营系统和财务系统数据真实性、准确性和完整性的要求已经大大提高。信息系统核查要求主要体现在以下四个方面：
1、独立开展信息系统专项核查
► 保荐机构和申报会计师应当对发行人开展信息系统专项核查工作，并分别出具信息系统专项核查报告；
► 发行人应当全力配合信息系统专项核查工作，向保荐机构和申报会计师开放运营系统和财务系统的全部权限。
2、核查人员能力和经验
► 保荐机构和申报会计师在选派参与核查的人员时，应当安排具备项目核查经验和相应专业胜任能力的人员开展核查工作；
► 保荐机构或申报会计师应独立进行此项工作，在查看过程中不得全部或部分依赖发行人编制的应用程序或提供的软件。
3、持续关注发行人的运营系统和财务系统
► IT一般控制，包括不限于系统的开发、变更权限、运维、安全、备份、逻辑访问等流程控制情况。
► 财务系统引用运营系统数据的流程和风险核查。
4、重点关注数据分析
► 关键业务指标和财务指标的变化趋势以及匹配性；与第三方指标变化趋势匹配性分析；
► 运营数据完整性、合理性分析；
► 持续经营能力分析，关注对客户、供应商的依赖情况，收入和利润变动对盈利能力的影响以及是否存在合规风险、同业竞争情况及被替代风险；
► 异常行为分析，是否存在刷单注水等问题。
科创板设立筹备的过程中，上交所召集多家保荐机构座谈，其中讨论到科创板的审核理念以信息充分披露为主，信息涉及面可以预见将广于目前的主板、创业板。
《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》中也提到要“强化信息披露监管，切实树立以信息披露为中心的监管理念，全面建立严格的信息披露体系并严格执行。明确发行人是信息披露第一责任人，充分披露投资者作出价值判断和投资决策所必需的信息，确保信息披露真实、准确、完整、及时、公平。”
在这样的信息披露和内控监管要求下，数据式尽职调查对于财务数据真实性、估值合理性具有重大意义。
二、数据式尽职调查方法及重点
为了满足科创型企业上市信息披露监管要求，数据式核查变得尤其重要，那么数据式尽职调查的方法与重点又有哪些？
在一个信息系统管控体系中，IT数据核查部分可以确保其数据的完整、真实、且可依赖，是其闭环体系下不可缺失的重要一环。其中，IT数据核查应对趋势分析、内部数据和第三方数据匹配性分析、平衡性校验、用户行为分析、行业惯例符合程度分析等结果尤其关注。根据以上指标，对数据进行梳理分析，如有发现数据异常，再针对异常数据再进行本质原因挖掘，并评估数据的真实性及可依赖性。
数据式尽职调查的审查范围包括企业内部的财务数据、业务数据、运营数据，以及企业外部的第三方数据等。通过业务指标、收入和成本指标的交叉验证，来展现企业的业务全景，揭示企业业务风险。通过业务模式、系统逻辑和真实数据的相互印证提供客观保证。
三、行业案例分析
为了进一步说明数据式尽职调查的具体操作方法，我们以互联网公司收入业务为例，分享一些典型案例。如在互联网公司广告类业务收入核查过程中，需了解业务流程、信息系统架构、数据流转情况，形成具有针对性的核查框架，对各区块数据进行梳理分析，根据对MAU（月活跃用户数）和DAU（日活跃用户数）的用户行为趋势、月收入变化趋势，以及广告投放安装数量的变化趋势等结果的分析展现，判断趋势的一致性，揭示数据展现趋势异常的问题。
在充值会员消费类业务收入准确性核查案例中，我们通过充值准确性校验、计费准确性校验、账户平衡性校验、收入确认准确性分析，发现公司前期由于业务迅速发展，部分数据管理颗粒度较粗，数据被任意修改，押金拆分错误、计费后抵扣不准确、余额计算不准确，以及收入提前确认等等问题。
在APP充值风险核查案例中，通过跟踪APP下载注册、账号充值及使用情况、结算数据等环节，辅以大量数据分析方法，发现存在虚假用户及虚假下载量、高频大额充值行为、账户余额记录不准确、结算金额不准确等问题，严重者则可能影响客户体验，导致客户流失，或因结算金额不准确，导致第三方应用商店及公司合作双方利益受损，影响收入确认。
在互联网公司的数据式尽职调查中，可以应用大数据处理技术定位高风险领域。如使用Python对用户特定行为进行DBSCAN密度聚类以识别潜在的异常用户，再使用R语言等对异常用户进行网络关系图分析以锁定更多的异常用户群体。在此基础上，将锁定的异常用户群体按照来源渠道、产品、区域等进行分类，定位出一些高风险领域进行重点审查。
四、数据式尽职调查报告价值及意义
随着监管形势日益趋严，面对不同的行业、不同的经营活动、大量业务和财务数据，科学分析方法和丰富的行业经验尤为重要。结合新IT技术，利用大数据审计和分析成为一种必然趋势。
数据是公司人、财、物信息的载体，立足于数据分析，揭示可能存在的风险，通过对数据价值分析，分析评估企业运营投入产出的“性价比”，能够直观反映企业运营效率。以监管机构关注点和行业特有风险为向导，分析发行人业务实际财务情况，透彻展示企业经营状态，用真实可依赖的数据来客观反映企业价值，以满足监管机构对科创型企业提出的有关信息披露和内控的更高要求。
摘自 安永 微信公众号 2019-03-20
IT审计学院
20-04-14 08:40
【安永观察】洞悉企业经营业绩风险：数据式尽调进阶篇
序言
2020年伊始，一场突如其来的新冠肺炎疫情蔓延，给世界经济都带来了一定程度的影响，在安永发布的《2020年第一季度全球IPO趋势分析报告》中，依据市场数据和宏观政策分析显示，虽然疫情在短期内对于IPO市场活动度有一定影响，但是在政府政策和未来预期的诸多经济刺激措施下，IPO市场预期将有所改善，尤其是A股市场，在2020年第一季度表现稳定，我们期望IPO活动在新冠疫情得以有效控制后能于第二季度末或第三季度回归正常。
为了促进市场健康发展，中国证监会对于A股上市企业，尤其是互联网、高科技、云计算、人工智能、大数据等行业的信息系统核查要求一贯比较严格，通过强力的监管要求，推动了各个IPO企业配合其保荐机构和申报会计师对其进行深入的数据式尽职调查。在疫情期间，即使以远程工作的方式为主，但数据式尽调工作依然能保持高效运行，我们也从未停止服务优化、迭代提升的脚步。
过去的一年，我们与大家通过管理沙龙和发布期刊文章的方式，就数据式尽调的意义、价值、方式和方法进行了充分沟通，欲了解更多有关数据式尽调的内容，请参见安永公众号上市专题相关文章及安永绩效期刊。
一、行业洞察：从企业类型到业务特色，悉知核查关注重点
基于我们为诸多行业客户提供数据治理、大数据审计、数据式尽职调查（或信息系统专项核查）等多种咨询服务经验，经过多年来积累和沉淀，可以更有信心、更有针对性地对不同类型和业务特点的企业提供卓越的数据式尽调服务。
1、分析企业类型，聚焦核查重点
从服务客户类别维度，如今的企业业务模式通常可划分To B和To C两类，但是同一家企业可能多种组合业务模式并存，针对不同类型和业务形态的企业关注重点不尽相同。
在成本费用领域，通常To B企业主要关注公司对于所需资源的采购行为的真实性，这部分可以通过关注采购支出与预付、实际使用与成本之间的匹配关系进行核查。而To C企业成本费用支出主要目的是有效获客、提升转化和增强粘性，因此主要关注推广费用的合理性，比如关注推广费用与用户新增趋势匹配性，推广效果（展示量、点击量与下载量）与实际用户增长曲线的一致性，以及与第三方平台数据一致性等。
在收入确认领域，To B企业通常面向特定用户提供定制化的产品服务，因此主要关注合同履约是否真实发生，可以通过合同及收入确认准则核实系统中收入记录的准确性；有关业财一致性，则可以进行业务数据、结算单和财务数据一致性的核查确认。而To C企业面向更为庞大的零散用户提供相对标准的服务，因此主要关注全量用户的充值、消费和收入确认各环节的准确性和匹配一致性。由于该类业务通常通过较为标准化的产品服务用户，结算方式也为标准化，收入确认一般以系统的自动确认为主，那么核查主要通过一般控制测试关注产品迭代的研发、测试、上线过程，通过应用控制测试关注产品的功能准确性；相关财务处理则通常依照用户充值或消费行为进行确认，在核查时为确保准确性可以通过用户订单包含的充值或消费行为与第三方支付流水进行一致性对比。
此外，To C业务由于业务量巨大，监管更加关注刷单注水弄虚作假的核查，则To C业务更加关注用户集中度分析，付费用户占比、充值消费比等用户行为指标分析，用于综合判断是否存在刷单等弄虚作假的行为。部分To B企业由于涉及对外部客户提供IDC(Internet Data Center)、云计算、SaaS（Software as a Service）、AI（Artificial Intelligence）、大数据等基础设施、技术、数据等服务，则还要结合SOC报告要求以及信息安全、隐私数据保护等要求补充必要的核查关注重点。
2、基于业务特点，覆盖关键内容
对于互联网、大数据、云计算、技术服务等这些行业开展数据式尽调是非常有必要的，虽然行业多种多样，业务千变万化，但万变不离其宗，核心的变现形式主要还是通过广告、内购、电商和技术实现等方式实现。经过多年经验积累和对行业发展趋势的即时跟进，我们总结了各个主流行业，包括电商、广告、教育、医疗、云计算、大数据、AI、SaaS等行业特点、业务流程、风险及核查关注重点。
例如，针对广告行业中通过向用户免费提供产品，通过引流变现的企业，在尽调过程中，主要关注活跃和新增用户情况、用户访问行为和留存情况等，同时也会关注推广的效果、实际广告收入与用户行为是否匹配；对于以产品内购收入为主的企业，除了关注计费结算准确性以外，更为关注自充值风险，监管机构的核心顾虑为企业安排看似与自己无关联的其他方，向自己的产品进行充值，从而达到实现虚增业务收入的目的。而存在“自充”风险的公司不止存在于游戏行业，凡是基于互联网特点向不特定个人用户提供非实物性服务的公司，都存在这个风险。单户充值金额较大或产品单次充值金额较大的公司更是如此；而对于电商业务，除了对订单记录准确性的对比之外，还需要关注物流情况和财务结算情况。
二、方法驱动：从业务理解到数据解释，复盘数据洞见风险
近几年数据式尽调在企业IPO和并购中的作用愈发凸显，但每家拟上市公司业务各异，数据情况也不尽相同，千人千面的情况更是增加了核查难度，利用成熟的核查方法，可以驱动核查工作迅速执行，核查效果显著提升。
1、彻查四大层面，深入挖掘风险
我们的数据式尽调工作主要从公司层面信息系统战略管控、信息系统一般管理控制、信息系统应用管理控制以及涵盖业务、财务、运营以及可获得外部第三方数据的全面数据分析四个层面展开数据尽调核查工作，从战略层、流程层、程序层和数据层洞悉企业经营状况，揭示风险。
2、数据复盘业务，精准定位问题
我们的数据式尽调工作以理解公司业务模式为基础，分析公司核心业务收入来源以及成本支出项目，梳理相关业务流程，了解业务流程各环节的系统功能支撑和数据产生情况，理清“三关”：数据与业务逻辑关系、数据与系统功能关系以及数据间逻辑关系，利用数据复盘业务，通过将零散的数据进行整合，通过整合后的数据360度全方位展示业务运营情况，利用趋势分析、内外部数据匹配性分析、业财数据符合程度分析等手段洞察风险，基于数据全链条分析，实现业务异动的精准定位。
三、精兵强将：兼具行业经验与专业技能，揭示风险、提供建议，助力行业整体数据治理水平的提升
1、综合能力团队，确保核查效果
我们深刻理解监管机构关注要点，根据企业实际业务情况制定核查框架，基于原始的主数据和业务流水数据独立开展核查工作。因此，数据式尽调对于核查顾问的行业经验积累，业务理解能力，风险洞察能力以及数据分析能力都提出了极高的要求。一支综合素质高，节奏快，能力强，懂IT，知系统，晓数据，了解财务，理解业务的综合型数据尽调团队，才能为企业、保荐机构和审计师提供更有效率且效果更佳的服务，而不仅仅是在技术性层面提供支持，这也不能体现数据式尽调的初衷和价值。
2、丰富行业经验，洞悉问题本质
通过积累大量的数据式尽调项目经验，我们了解当前各行各业的信息化水平和数据质量情况，基于实践经验，安永发现，大部分的企业数据都或多或少存在一些异常，这些异常可能是由于数据质量问题或数据造假引起的，从本质上，这完全是两个层面风险，我们有足够的经验来协助洞察问题本质，同时，对于数据质量存在问题的企业，安永会与行业最佳实践对标，为企业提出增值性的管理建议，期望可以帮助企业提高信息系统管理水平和数据治理水平，我们也期望通过我们的努力，能助力各行业整体数据治理水平的提升。
四、技术赋能：从核查工具到风控罗盘，赋能企业风险管理，助力企业绩效提升
其实，对于那些企业真实性可能存在问题的企业，往往惧怕邀请具备很强的数据分析能力的专业团队开展数据尽调或信息系统专项核查，因为很容易就被揭了底。因此，有些企业会想尽办法抵触特别深挖到业务明细的数据式尽调工作。但是对于业务真实，发展迅速，虽然内控管理相对薄弱，但追求长期发展的企业来说，已经充分认识到数据尽调的价值和意义。有关业务指标的真实完整一致性分析以及关键业务财务指标的趋势分析是对企业经营业绩的分析和关键风险指标的监控，可以协助企业很直观了解自身的健康度。数据尽调的成果和价值不应止步于上市申报，未来即便企业上市了，也应该充分利用核查结果，让企业管理层、投资者能够时刻了解企业的健康状况。
实际上，在我们为企业开展核查的过程中，企业就产生了对于这个基于数据尽调成果而延伸出来的经分看板和风控罗盘的需求，通过对数据尽调成果进行深化运用，实现经营分析和风控实时监控在企业的落地，对于企业的价值和意义不言而喻。安永开发了敏捷经分和风控罗盘看板，可以充分利用数据式尽调成果，直连公司数据库，敏捷部署，快速开发，形成一套定制的企业风险地图。
同时，安永在提供数据式尽调服务的过程中，一直致力于研发辅助工具，用于知识积累、底稿归档存储、交付效率提升，其中的企业关键核查点知识库、内控审计执行和报告自动化流程等功能可以和经分看板一起定制化部署，安永一直为大型国有企业及民营企业提供风控信息化规划建设服务，也可以帮助拟上市或者上市企业打造包含风险预警、整改跟进等功能的整体风控信息化体系，为企业数字化风险管理提供有力的信息技术手段。
结语
通过IT数据式尽调协助进行企业健康状况调查是非常有效的方式，但由于其基于企业原始主数据和业务流水数据核查的严格要求，需要通过监管机构强力推动企业予以充分配合。我们与国内多家领先投资机构合作，为其作为保荐人角色的IPO企业客户提供信息系统专项核查服务（数据式尽调服务），协助其开展IT专项核查、辅助收入核查，我们作为一支身经百战的队伍，一直基于实战经验总结核查难点，提炼提升核查方法，拓展核查团队能力，交付核查报告的同时，给企业以长远健康稳健发展的增值管理建议。我们利用信息化工具来提升交付能力，帮助企业建立起长效风险和经营分析监控预警机制。安永希望利用数据式尽调以及数字化风控的综合能力，为企业的健康运营保驾护航，为投资者、监管机构提供强有力的监督核查支撑，为建设健康发展的行业市场环境做出更多的贡献。
摘自 安永 微信公众号 2020.4.14
数据尽职调查之安永
IT审计学院
会员积分：570
【科创板】科创型企业上市该如何做数据式尽职调查？
随着证监会《科创板首次公开发行股票注册管理办法（试行）》《科创板上市公司持续监管办法（试行）》的发布实施，企业如何借助科创板春风实现上市？科技创新企业在上市过程中又有哪些注意要点呢？
针对这些问题，来自安永（中国）企业咨询有限公司的高级经理张翠玲女士在近期的一次活动中，就结合科创型企业上市公司信息披露和风险管控最新政策及趋势，与超过百名科创型企业代表分享了科创企业上市数据尽职调查的方法及重点。本文为本次活动的现场分享内容实录，我们希望能帮助企业更好地了解信息披露的监管要求，并提示准备上市的企业做好各项内控准备。
安永（中国）企业咨询有限公司高级经理张翠玲分享数据式尽职调查方法和重点
一、科创型企业上市信息系统核查政策解读和趋势分析
科创板成立之前，监管机构对于一些企业尤其是互联网行业的信息技术审计、运营系统和财务系统数据真实性、准确性和完整性的要求已经大大提高。信息系统核查要求主要体现在以下四个方面：
1、独立开展信息系统专项核查
► 保荐机构和申报会计师应当对发行人开展信息系统专项核查工作，并分别出具信息系统专项核查报告；
► 发行人应当全力配合信息系统专项核查工作，向保荐机构和申报会计师开放运营系统和财务系统的全部权限。
2、核查人员能力和经验
► 保荐机构和申报会计师在选派参与核查的人员时，应当安排具备项目核查经验和相应专业胜任能力的人员开展核查工作；
► 保荐机构或申报会计师应独立进行此项工作，在查看过程中不得全部或部分依赖发行人编制的应用程序或提供的软件。
3、持续关注发行人的运营系统和财务系统
► IT一般控制，包括不限于系统的开发、变更权限、运维、安全、备份、逻辑访问等流程控制情况。
► 财务系统引用运营系统数据的流程和风险核查。
4、重点关注数据分析
► 关键业务指标和财务指标的变化趋势以及匹配性；与第三方指标变化趋势匹配性分析；
► 运营数据完整性、合理性分析；
► 持续经营能力分析，关注对客户、供应商的依赖情况，收入和利润变动对盈利能力的影响以及是否存在合规风险、同业竞争情况及被替代风险；
► 异常行为分析，是否存在刷单注水等问题。
科创板设立筹备的过程中，上交所召集多家保荐机构座谈，其中讨论到科创板的审核理念以信息充分披露为主，信息涉及面可以预见将广于目前的主板、创业板。
《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》中也提到要“强化信息披露监管，切实树立以信息披露为中心的监管理念，全面建立严格的信息披露体系并严格执行。明确发行人是信息披露第一责任人，充分披露投资者作出价值判断和投资决策所必需的信息，确保信息披露真实、准确、完整、及时、公平。”
在这样的信息披露和内控监管要求下，数据式尽职调查对于财务数据真实性、估值合理性具有重大意义。
二、数据式尽职调查方法及重点
为了满足科创型企业上市信息披露监管要求，数据式核查变得尤其重要，那么数据式尽职调查的方法与重点又有哪些？
在一个信息系统管控体系中，IT数据核查部分可以确保其数据的完整、真实、且可依赖，是其闭环体系下不可缺失的重要一环。其中，IT数据核查应对趋势分析、内部数据和第三方数据匹配性分析、平衡性校验、用户行为分析、行业惯例符合程度分析等结果尤其关注。根据以上指标，对数据进行梳理分析，如有发现数据异常，再针对异常数据再进行本质原因挖掘，并评估数据的真实性及可依赖性。
数据式尽职调查的审查范围包括企业内部的财务数据、业务数据、运营数据，以及企业外部的第三方数据等。通过业务指标、收入和成本指标的交叉验证，来展现企业的业务全景，揭示企业业务风险。通过业务模式、系统逻辑和真实数据的相互印证提供客观保证。
三、行业案例分析
为了进一步说明数据式尽职调查的具体操作方法，我们以互联网公司收入业务为例，分享一些典型案例。如在互联网公司广告类业务收入核查过程中，需了解业务流程、信息系统架构、数据流转情况，形成具有针对性的核查框架，对各区块数据进行梳理分析，根据对MAU（月活跃用户数）和DAU（日活跃用户数）的用户行为趋势、月收入变化趋势，以及广告投放安装数量的变化趋势等结果的分析展现，判断趋势的一致性，揭示数据展现趋势异常的问题。
在充值会员消费类业务收入准确性核查案例中，我们通过充值准确性校验、计费准确性校验、账户平衡性校验、收入确认准确性分析，发现公司前期由于业务迅速发展，部分数据管理颗粒度较粗，数据被任意修改，押金拆分错误、计费后抵扣不准确、余额计算不准确，以及收入提前确认等等问题。
在APP充值风险核查案例中，通过跟踪APP下载注册、账号充值及使用情况、结算数据等环节，辅以大量数据分析方法，发现存在虚假用户及虚假下载量、高频大额充值行为、账户余额记录不准确、结算金额不准确等问题，严重者则可能影响客户体验，导致客户流失，或因结算金额不准确，导致第三方应用商店及公司合作双方利益受损，影响收入确认。
在互联网公司的数据式尽职调查中，可以应用大数据处理技术定位高风险领域。如使用Python对用户特定行为进行DBSCAN密度聚类以识别潜在的异常用户，再使用R语言等对异常用户进行网络关系图分析以锁定更多的异常用户群体。在此基础上，将锁定的异常用户群体按照来源渠道、产品、区域等进行分类，定位出一些高风险领域进行重点审查。
四、数据式尽职调查报告价值及意义
随着监管形势日益趋严，面对不同的行业、不同的经营活动、大量业务和财务数据，科学分析方法和丰富的行业经验尤为重要。结合新IT技术，利用大数据审计和分析成为一种必然趋势。
数据是公司人、财、物信息的载体，立足于数据分析，揭示可能存在的风险，通过对数据价值分析，分析评估企业运营投入产出的“性价比”，能够直观反映企业运营效率。以监管机构关注点和行业特有风险为向导，分析发行人业务实际财务情况，透彻展示企业经营状态，用真实可依赖的数据来客观反映企业价值，以满足监管机构对科创型企业提出的有关信息披露和内控的更高要求。
摘自 安永 微信公众号 2019-03-20
20-04-14 08:21
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【安永观察】洞悉企业经营业绩风险：数据式尽调进阶篇
序言
2020年伊始，一场突如其来的新冠肺炎疫情蔓延，给世界经济都带来了一定程度的影响，在安永发布的《2020年第一季度全球IPO趋势分析报告》中，依据市场数据和宏观政策分析显示，虽然疫情在短期内对于IPO市场活动度有一定影响，但是在政府政策和未来预期的诸多经济刺激措施下，IPO市场预期将有所改善，尤其是A股市场，在2020年第一季度表现稳定，我们期望IPO活动在新冠疫情得以有效控制后能于第二季度末或第三季度回归正常。
为了促进市场健康发展，中国证监会对于A股上市企业，尤其是互联网、高科技、云计算、人工智能、大数据等行业的信息系统核查要求一贯比较严格，通过强力的监管要求，推动了各个IPO企业配合其保荐机构和申报会计师对其进行深入的数据式尽职调查。在疫情期间，即使以远程工作的方式为主，但数据式尽调工作依然能保持高效运行，我们也从未停止服务优化、迭代提升的脚步。
过去的一年，我们与大家通过管理沙龙和发布期刊文章的方式，就数据式尽调的意义、价值、方式和方法进行了充分沟通，欲了解更多有关数据式尽调的内容，请参见安永公众号上市专题相关文章及安永绩效期刊。
一、行业洞察：从企业类型到业务特色，悉知核查关注重点
基于我们为诸多行业客户提供数据治理、大数据审计、数据式尽职调查（或信息系统专项核查）等多种咨询服务经验，经过多年来积累和沉淀，可以更有信心、更有针对性地对不同类型和业务特点的企业提供卓越的数据式尽调服务。
1、分析企业类型，聚焦核查重点
从服务客户类别维度，如今的企业业务模式通常可划分To B和To C两类，但是同一家企业可能多种组合业务模式并存，针对不同类型和业务形态的企业关注重点不尽相同。
在成本费用领域，通常To B企业主要关注公司对于所需资源的采购行为的真实性，这部分可以通过关注采购支出与预付、实际使用与成本之间的匹配关系进行核查。而To C企业成本费用支出主要目的是有效获客、提升转化和增强粘性，因此主要关注推广费用的合理性，比如关注推广费用与用户新增趋势匹配性，推广效果（展示量、点击量与下载量）与实际用户增长曲线的一致性，以及与第三方平台数据一致性等。
在收入确认领域，To B企业通常面向特定用户提供定制化的产品服务，因此主要关注合同履约是否真实发生，可以通过合同及收入确认准则核实系统中收入记录的准确性；有关业财一致性，则可以进行业务数据、结算单和财务数据一致性的核查确认。而To C企业面向更为庞大的零散用户提供相对标准的服务，因此主要关注全量用户的充值、消费和收入确认各环节的准确性和匹配一致性。由于该类业务通常通过较为标准化的产品服务用户，结算方式也为标准化，收入确认一般以系统的自动确认为主，那么核查主要通过一般控制测试关注产品迭代的研发、测试、上线过程，通过应用控制测试关注产品的功能准确性；相关财务处理则通常依照用户充值或消费行为进行确认，在核查时为确保准确性可以通过用户订单包含的充值或消费行为与第三方支付流水进行一致性对比。
此外，To C业务由于业务量巨大，监管更加关注刷单注水弄虚作假的核查，则To C业务更加关注用户集中度分析，付费用户占比、充值消费比等用户行为指标分析，用于综合判断是否存在刷单等弄虚作假的行为。部分To B企业由于涉及对外部客户提供IDC(Internet Data Center)、云计算、SaaS（Software as a Service）、AI（Artificial Intelligence）、大数据等基础设施、技术、数据等服务，则还要结合SOC报告要求以及信息安全、隐私数据保护等要求补充必要的核查关注重点。
2、基于业务特点，覆盖关键内容
对于互联网、大数据、云计算、技术服务等这些行业开展数据式尽调是非常有必要的，虽然行业多种多样，业务千变万化，但万变不离其宗，核心的变现形式主要还是通过广告、内购、电商和技术实现等方式实现。经过多年经验积累和对行业发展趋势的即时跟进，我们总结了各个主流行业，包括电商、广告、教育、医疗、云计算、大数据、AI、SaaS等行业特点、业务流程、风险及核查关注重点。
例如，针对广告行业中通过向用户免费提供产品，通过引流变现的企业，在尽调过程中，主要关注活跃和新增用户情况、用户访问行为和留存情况等，同时也会关注推广的效果、实际广告收入与用户行为是否匹配；对于以产品内购收入为主的企业，除了关注计费结算准确性以外，更为关注自充值风险，监管机构的核心顾虑为企业安排看似与自己无关联的其他方，向自己的产品进行充值，从而达到实现虚增业务收入的目的。而存在“自充”风险的公司不止存在于游戏行业，凡是基于互联网特点向不特定个人用户提供非实物性服务的公司，都存在这个风险。单户充值金额较大或产品单次充值金额较大的公司更是如此；而对于电商业务，除了对订单记录准确性的对比之外，还需要关注物流情况和财务结算情况。
二、方法驱动：从业务理解到数据解释，复盘数据洞见风险
近几年数据式尽调在企业IPO和并购中的作用愈发凸显，但每家拟上市公司业务各异，数据情况也不尽相同，千人千面的情况更是增加了核查难度，利用成熟的核查方法，可以驱动核查工作迅速执行，核查效果显著提升。
1、彻查四大层面，深入挖掘风险
我们的数据式尽调工作主要从公司层面信息系统战略管控、信息系统一般管理控制、信息系统应用管理控制以及涵盖业务、财务、运营以及可获得外部第三方数据的全面数据分析四个层面展开数据尽调核查工作，从战略层、流程层、程序层和数据层洞悉企业经营状况，揭示风险。
2、数据复盘业务，精准定位问题
我们的数据式尽调工作以理解公司业务模式为基础，分析公司核心业务收入来源以及成本支出项目，梳理相关业务流程，了解业务流程各环节的系统功能支撑和数据产生情况，理清“三关”：数据与业务逻辑关系、数据与系统功能关系以及数据间逻辑关系，利用数据复盘业务，通过将零散的数据进行整合，通过整合后的数据360度全方位展示业务运营情况，利用趋势分析、内外部数据匹配性分析、业财数据符合程度分析等手段洞察风险，基于数据全链条分析，实现业务异动的精准定位。
三、精兵强将：兼具行业经验与专业技能，揭示风险、提供建议，助力行业整体数据治理水平的提升
1、综合能力团队，确保核查效果
我们深刻理解监管机构关注要点，根据企业实际业务情况制定核查框架，基于原始的主数据和业务流水数据独立开展核查工作。因此，数据式尽调对于核查顾问的行业经验积累，业务理解能力，风险洞察能力以及数据分析能力都提出了极高的要求。一支综合素质高，节奏快，能力强，懂IT，知系统，晓数据，了解财务，理解业务的综合型数据尽调团队，才能为企业、保荐机构和审计师提供更有效率且效果更佳的服务，而不仅仅是在技术性层面提供支持，这也不能体现数据式尽调的初衷和价值。
2、丰富行业经验，洞悉问题本质
通过积累大量的数据式尽调项目经验，我们了解当前各行各业的信息化水平和数据质量情况，基于实践经验，安永发现，大部分的企业数据都或多或少存在一些异常，这些异常可能是由于数据质量问题或数据造假引起的，从本质上，这完全是两个层面风险，我们有足够的经验来协助洞察问题本质，同时，对于数据质量存在问题的企业，安永会与行业最佳实践对标，为企业提出增值性的管理建议，期望可以帮助企业提高信息系统管理水平和数据治理水平，我们也期望通过我们的努力，能助力各行业整体数据治理水平的提升。
四、技术赋能：从核查工具到风控罗盘，赋能企业风险管理，助力企业绩效提升
其实，对于那些企业真实性可能存在问题的企业，往往惧怕邀请具备很强的数据分析能力的专业团队开展数据尽调或信息系统专项核查，因为很容易就被揭了底。因此，有些企业会想尽办法抵触特别深挖到业务明细的数据式尽调工作。但是对于业务真实，发展迅速，虽然内控管理相对薄弱，但追求长期发展的企业来说，已经充分认识到数据尽调的价值和意义。有关业务指标的真实完整一致性分析以及关键业务财务指标的趋势分析是对企业经营业绩的分析和关键风险指标的监控，可以协助企业很直观了解自身的健康度。数据尽调的成果和价值不应止步于上市申报，未来即便企业上市了，也应该充分利用核查结果，让企业管理层、投资者能够时刻了解企业的健康状况。
实际上，在我们为企业开展核查的过程中，企业就产生了对于这个基于数据尽调成果而延伸出来的经分看板和风控罗盘的需求，通过对数据尽调成果进行深化运用，实现经营分析和风控实时监控在企业的落地，对于企业的价值和意义不言而喻。安永开发了敏捷经分和风控罗盘看板，可以充分利用数据式尽调成果，直连公司数据库，敏捷部署，快速开发，形成一套定制的企业风险地图。
同时，安永在提供数据式尽调服务的过程中，一直致力于研发辅助工具，用于知识积累、底稿归档存储、交付效率提升，其中的企业关键核查点知识库、内控审计执行和报告自动化流程等功能可以和经分看板一起定制化部署，安永一直为大型国有企业及民营企业提供风控信息化规划建设服务，也可以帮助拟上市或者上市企业打造包含风险预警、整改跟进等功能的整体风控信息化体系，为企业数字化风险管理提供有力的信息技术手段。
结语
通过IT数据式尽调协助进行企业健康状况调查是非常有效的方式，但由于其基于企业原始主数据和业务流水数据核查的严格要求，需要通过监管机构强力推动企业予以充分配合。我们与国内多家领先投资机构合作，为其作为保荐人角色的IPO企业客户提供信息系统专项核查服务（数据式尽调服务），协助其开展IT专项核查、辅助收入核查，我们作为一支身经百战的队伍，一直基于实战经验总结核查难点，提炼提升核查方法，拓展核查团队能力，交付核查报告的同时，给企业以长远健康稳健发展的增值管理建议。我们利用信息化工具来提升交付能力，帮助企业建立起长效风险和经营分析监控预警机制。安永希望利用数据式尽调以及数字化风控的综合能力，为企业的健康运营保驾护航，为投资者、监管机构提供强有力的监督核查支撑，为建设健康发展的行业市场环境做出更多的贡献。
摘自 安永 微信公众号 2020.4.14
20-04-14 08:40
