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来源/普华永道 本文摘要 在不断演进的网络和数据技术背景下，应运而生的互联网企业以其理念引领优势、有别于传统商业运作模式的业务整合能力以及市场覆盖潜力，成为投资界的热门标的。不断变化的市场环境与水涨船高的业绩压力，往往导致部分公司出现各种数据质量问题、甚至是数据造假或业绩虚增的行为。传统的数据尽职调查手段已不足以支持投资人在业绩评估和投资风险揭示方面的需求。 投资人头顶的达摩克利斯之剑 2018年，互联网行业继续成为投资者所关注的焦点，其中，互联网及移动互联网行业的投资金额依旧位居首位。 不幸的是，纵观国内外各大新闻网站，因为企业数据问题被曝光而对企业形象带来巨大影响的新闻不绝于耳；而互联网行业由于其本身的业务特点，成为了数据质量问题的“重灾区”。基于普华永道对过去3年相关行业尽职调查项目情况所做的统计，有65%以上的目标公司在业绩统计指标方面存在问题。 互联网企业估值及投资人 踩过的“坑” 由于互联网行业尚未形成通用的业绩比较标准与完善的指标分析体系。且又处于未盈利的初创阶段（有些甚至可能还没有形成稳定的业务收入），投资人往往需要基于管理层提供的注册用户数、活跃用户数（DAU/MAU）、转化率或交易额（GMV）、业务增长预测数据对标的公司的商业价值和估值进行研究。因此，业务数据的准确性、合理性以及尽职调查过程中揭示的潜在风险因素和业务影响，将会对投资人的价值判断和公司估值产生直接影响。 在一轮又一轮的互联网狂潮下， “刷单”、“羊毛党”、“养号”、“自冲”等新名词也随之出现，并且俨然成为了一个数据造假的“新产业”。根据我们的过往经验，在短短几年间，这个“新产业”已经经历了四次重大的“产业”升级。 新时代数据造假特征 及应对方法 随着一次又一次的“升级完善”，如今在互联网世界已经产生了一个 “堪称完美”的造假体系。通过以下的比较可以看出这套造假体系如何“完美”： 由此可见，数据造假的传统特征被逐个突破，刷单与实际业务产生的数据特征界限正在变得模糊。想通过传统的数据尽职调查手段在运营数据中发现真相已经变得越来越难。面对前所未有的挑战，普华永道的数据尽职调查团队通过引入各种人工智能算法，结合多年在相关行业的项目经验，推出了数据尽职调查2.0服务，帮助投资人规避交易风险。 1.0与2.0版本的数据尽职调查服务能力比较
与市场上的数据尽职调查相比，新的数据尽职调查2.0服务会根据目标业务的具体运营方式与所提供的数据内容，选用相对应的机器学习算法或数据分析模型，结合对非标准数据的处理能力对数据进行深度挖掘分析，从而定位出目标业务数据中潜在的造假风险。为了给投资者有一个更直观的认识，我们将在本文的下篇，通过以下案例来进一步说明投资人关注的、互联网行业的热点问题。敬请期待。 如何利用机器学习算法定位“羊毛党” 如何从数据角度来验证 社交网络业务规模的真实性 如何从海量的非数字信息中定位可疑交易
结束语 希望本文能为投资人带来启发与帮助，把握资本市场的投资机会、规避投资风险。同时，我们也呼吁相关行业人士共同打击数据造假产业，鼓励互联网行业及相关投融资市场的健康发展。 |
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