黄露

大数据审计 流程和方法 机遇和挑战

案例背景

上海汽车集团有限公司是国内A股市场最大的汽车上市公司，主要业务涵盖整车、零部件的研发、生产、销售、物流、二手车等汽车服务贸易业务，以及汽车金融业务。2014年国内宏观经济受“三期叠加”的影响，经济增速下行压力明显增加，GDP增长幅度下降到7.4%，国内汽车市场增长幅度不超过10%，全年整车销售2408.2万辆，同比增长8.3%。其中，乘用车1944万辆，同比增长14.4%；商用车464.1万辆，同比下降1 1.5%。面对汽车市场的销售紧缩，上汽集团开展了对下属整车企业的整车销售流程的专项审计调查，最终实现全年整车销售562万辆的业绩，同比增长10.1%，国内市场领先优势进一步扩大，以920.3亿美元的合并销售收入，第十次入围《财富》杂志世界500强企业榜单，排名第85位，首次跻身前百强。

经销商作为整车企业与客户之间的纽带，是销售环节中的一个重要角色。近年来，经销商销售舞弊的现象、客户对违规销售现象的投诉屡见不鲜。上汽集团下属的整车企业多为合资企业，其销售业务系统相对独立，集团总部很难对其销售进行监控。在这种情况下，对整车企业开展审计工作是必不可少的。

审计目标与思路

（1）审计目标

通过分析大数据，全面了解整车企业的销售业务流程以及管理现状，发现整车销售流程中的管理漏洞，揭示系统性风险，及时提出整改建议，达到规范销售流程，促进公司提高销售业绩的目标。

（2）审计思路

以大数据为时代背景，以130多万条销售数据为审计對象，通过系统审计软件对销售数据进行采集、建立分析模型，发现其潜在的销售业务问题和风险，结合“望闻问切”的现场审计方法，调查这些问题存在的合理性，进而对销售流程进行整改，实现审计目标。

审计过程与方法

（1）熟悉业务和数据属性，做好审计基础工作

随着企业规模的扩大，业务量的增加，传统的审计方法已经不能满足企业快速发展的需求。据调查，该整车企业的经销商在全国超过千家，年销售量超过150万辆，面对如此大的业务量，采用传统的审计方法很可能会掩盖其存在的问题，因此，审计人员决定采取以大数据审计为主，传统审计为辅的方法展开审计工作。大数据审计强调的是对数据进行审计，其特点是大量、多样、高速、价值密度、真实。了解相关业务是大数据审计的前提。因此审计人员在该项目立项后，对该整车企业的销售群体和业务管理方式进行了调查。

据了解，该企业整车销售主要分为普通零售和大客户销售两类。普通零售即为终端客户个体通过经销商购车的销售模式。企业对普通零售商采取的管理方式是分品牌管理；品牌差异化管理主要指的是经销商网络和营销商务政策上的差异，其车辆的销售、销售流程都基本一致。大客户销售即以政府部门、事业单位、租赁公司、企业等特定单位为销售对象，采用直销（客户直接向企业购买）、联合销售（经销商和企业共同销售）的方式对客户进行分类，统一由企业集团进行管理。由于大客户销售通常是大批量购车，在销售过程中客户往往会享受到较多的销售折扣或优惠政策，在此环节中容易产生舞弊和违规销售等行为。因此，审计人员将大客户销售作为此次审计项目的重点。

（2）了解被审计单位环境，合理进行审计资源配置

DOL（经销商在线系统）和DMS（经销商管理系统）是该企业的两大主要系统。包括：批售管理、车辆物流管理、经销商零售申报和零售客户信息管理等多个模块。企业主要通过这两个系统记录经销商整车批售业务和终端客户零售信息，然后对信息进行统计分析，得出整车销售收入费用情况，由此可以对销售过程进行管理监督。由于直销情况较少且没有经销商参与，直销数据由人工统计。企业每年的批售、零售和客户信息接近200万条，考虑到各品牌的销售政策不同，再加上审计时间和人员的局限，审计组长决定在之前业务分析的基础上，以所有大客户的销售记录和某一销量较大品牌车辆的普通零售记录作为审计对象，以18个月为审计期间，确认该期间内整车销售收入和销售量的真实性、销售政策的合理性以及销售折扣计算发放的准确性，并以此制定了审计方案。

（3）采集、分析、处理数据，确定审计疑点

在做好相关准备后，审计人员开展审计工作。首先是对数据进行采集、分析，建立关联表，通过设定函数对数据进行处理，查找审计疑点。

其次，从销售科获取到直销数据，通过IT部导出DOL、DMS系统数据，并获取系统数据字典。通过了解销售数据各字段的含义，对直销信息等非结构化数据进行了预处理，确保其在属性、字段结构等方面和系统的结构化数据保持一致。最终得到的销售数据包括：车辆VIN号、车型、经销商信息、客户信--息、协议编号、折扣金额、零售上报日期、经销商开票日期等字段信息，完成了数据的采集工作。

在完成了数据采集工作后，审计人员借助审计业务数据分析工具一ACL（审计命令语言）进行数据的导入和分析。之后，在ACL软件中通过设定函数、命令，建立分析模型，系统性处理采集的数据。主要方法包括：（1）表关联和数据匹配，例如：将经销商的销售明细表与业务部门的出入库单相关联，利用车辆唯一的识别代码-VIN号，将DOL、DMS数据中的批售、零售、车辆退库记录等各模块数据建立串联关系。（2）逻辑判断，审查是否存在批零售时间倒置、重复销售等异常信息。（3）特征筛选，即销售周期较长、获得销售政策补贴后产生跨期退车的记录、将普通零售混同于大客户销售等。（4）孤立点分析，即分析经销商有无销售异常现象。（5）销量趋势及离散度分析，即是否出现大幅度的销量变动。（6）分析性复核，是否有不符合销售政策的销售类型、是否有未经资格审核的大客户销售车辆。（7）重新计算，即对照商务政策和实际发放的折扣，看二者是否一致。

经过初步的数据分析，审计组成员发现约2万条销售记录存在异常。其中，少量普通零售存在退车异常和零售周期较长的现象，而大客户销售存在以下几个问题：一是大客户直销过程中存在媒体换车和新能源项目购车，但此类销售类型并不属于大客户销售政策规定的范围内；二是部分非政府事业单位客户享有政府折扣的优惠政策；三是零售超期申报依然给予经销商或大客户购车折扣的现象；四是数据分析显示有5000多辆以汽车租赁公司名义购买的大客户车辆最终零售发票显示为个人；五是部分大客户购车享受的折扣金额与政策规定不符。

（4）现场审计，解疑答惑

对经过数据分析产生的销售疑点，需要进一步的现场复核来保证审计的准确性。审计组人员从ACL软件中导出2万条异常的销售数据，希望销售部提供相应的销售明细表、出库单等原始凭证，并对这些原始凭证进行了“穿行测试”。同时，还向管理层询问访谈，以解释这些疑点。

1.针对普通零售车辆存在退车异常和零售周期较长的现象，销售部门提供了退库车辆的审批材料和销售出入库统计数据，审计人员对其提供的证据进行核实后，材料表明，由于某时期天气恶劣，很多车受损，客户申请退车。其次，由于受销售政策的影响销量缩减，滞销严重，导致部分车零售周期较长。

2.大客户直销过程中存在媒体换车和新能源项目购车，由于此类销售类型并不常见，因此大客户销售政策未将其纳入规定的范围内，但是管理层以临时决议的方式批准其按照销售政策执行。

3通过查看客户目录，检查客户的信用额度，发现部分医院、企业虽然是非政府机构，但该类客户实际上为政府或军警系统下属企业，应此也可以享受同类型的购车折扣。

4针对零售超期申报依然给予经销商或大客户购车折扣的现象，审计人员发现系统默认设置经销商不能申请零售开票超过3个月的车辆折扣，但系统数据显示有700多辆“联合销售”车辆超过了申报期后仍然获得了銷售折扣。经查实，这700辆的销售折扣是在经销商提供申请补办的书面材料，经集团销售科负责人批准后，由专人手工补录到系统里面去的。申请补办的原因是由于经销商对新政策不太清楚，因此错过了申报期（该政策于4月份颁布实施，1月份之前的销售情况无法申报）。

5针对零售发票客户姓名显示的是个人，但是以单位名义购买的现象。经现场审查销售合同，该批车辆实际上是某租赁公司以公司旗下的保险公司名义进行汽车分期付款履行担保的个人消费购车。此类个人分期付款的购车类型，并没有在销售政策中提及到，因此，该经销商获得的销售折扣5000多万元为非正常所得。

6.针对部分大客户购车享受的折扣金额与政策规定不符的情况，审计人员通过业务部门提供的销售数据，并没有发现经销商或整车企业有虚调销售量的行为。之后，审计人员根据销售政策的规定，按照实际销售的情况计算车辆折扣，发现计算的折扣与实际发放的金额是完全吻合的。因此，系统中数据分析得到的“不符合”结果并不存在。

（5）电话询问，揭露虚构销售行为

针对销售折扣不实现象，在排除了超期申报的原因之外，审计组人员发现有500多辆车在1月份之前销售完成，却仍获得折扣。该批车辆属于大客户联合销售类型，涉及到6家大客户，客户名称显示为“XX公司”，且都是同一家经销商代办销售。尽管经销商提供了相关的证明材料，但凭借着审计的职业怀疑，通过网上查询客户信息，发现这6家客户均为小型企业，审计人员从客户管理系统中调取前两年大客户的购车记录，发现这些客户并非是新开发客户，且平均每位客户每年都要通过该经销商采购50-100辆车，累计下来总的采购量大约300辆，这与企业的规模明显不符。由于审计对象不大，审计人员决定以售后回访的名义通过电话方式验证购车客户身份的真假。结果显示，4个手机号无人接听，3个客户中途拒绝受访，其余客户均表示自己是以个人名义通过该经销商正常购车，但并不是该企业的员工。由此可见，该经销商在联合销售中将普通零售车辆冒充大客户购车，非法谋求销售折扣约400万元。

审计结果与成效

此次汽车销售专项审计给公司产生直接的效益是追回了约6000万元的销售折扣。针对发现的问题，审计组成员与管理层进行了沟通，并及时提出了整改建议。要求对整个销售业务进行彻底清查，同时改善现有的系统设置，增加复核环节，防止此类情况再次发生；加强新老客户的信用审核，特别是经销商推荐的客户；明确销售政策的范围，避免滥用销售政策；对虚假销售的经销商，暂停其销售资格，同时，撤换与之相关的销售业务负责人。此外，还要求各业务部门就销售流程设计的合理性、执行的有效性、岗位责任归属制度制定详细的整改计划。

思考与启示

在科技迅速发展的时代下，智能审计已经成为一种趋势。运用智能审计软件可以有效地提升审计效率和扩大审计覆盖面，但审计软件只能识别特定结构的数据，对被审计对象的质量和信息化程度要求较高，对审计人员的技术也有一定的要求。如果被审计的数据错误多、不符合审计软件既定的结构，则会在一定程度上影响审计的分析结果。因此，大数据审计更加强调的是审计数据的处理，对数据处理软件的要求更高。

其次，仅仅只靠数据审计是不够的。从该案例可以看出，数据审计扩大了审计的范围，传统的审计抽样方法不能完整地揭示问题。由于某些特殊情况，数据审计所发现的问题并不一定是问题，审计人员在数据分析之后，并不能完全抛弃传统的审计方法。应该用传统的审计方法加以验证，这样才能达到预期的审计效果。

最后，要提高大数据审计结果的转化和发展。审计人员在找到数据和审计发现的关联性后，可以将审计成果进行保存，通过数据建模的形式运用到信息系统中，这样会大大提升审计同类型项目的效率，便于今后自动对数据进行实时分析和监控，达到事前预警的目标。