【科创板】科创型企业上市该如何做数据式尽职调查？

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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。