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基于大数据分析的汽车销售流程审计案例

审计之家  · 公众号  · 财经  · 2017-06-19 17:05

正文

中国汽车行业近几年来经历了井喷式的快速发展,2014年国内汽车的产销量已双双突破2300万辆,截至年底,全国汽车的保有量超过了1.5亿辆。上海汽车集团股份有限公司(以下简称上汽集团)的主要业务涵盖整车、零部件的研发、生产、销售,还涉及汽车服务贸易以及汽车金融业务,是目前国内A股市场最大的汽车上市公司。上汽集团下属多个汽车品牌整车企业,2014年上汽集团整车销售合计562万辆。

国内汽车销售市场如火如荼发展的同时,行业内竞争也日趋激烈,经销商的各类违规销售行为更是层出不穷,终端客户对销售违规甚至舞弊的投诉不断见诸报端。由于销售业务牵涉的利益广泛,整车企业的销售部门也成为权力寻租的重灾区。上汽集团下属整车企业多为合资企业,销售业务系统独立运行,上汽集团无法获得日常运营数据进行监控。所以,2014年上汽集团审计室开展了对下属某整车企业的整车销售流程专项审计。

审计过程及方法

被审计的整车企业在全国拥有超过千家授权经销商,年销售量超过150万辆。企业同时还设有专职部门负责日常监督和规范经销商的销售行为,但限于检查人员数量和传统现场抽查的方式,实际上每年只能覆盖到较小范围的经销商和销售样本,发现的问题往往不具有代表性,警诫效果不强。

1.审计目标

本次整车销售流程专项审计的是通过大数据分析对企业销售业务进行系统的风险评估和审查。具体审计目标包括:一是全面梳理企业和经销商的销售业务流程;二是帮助企业控制销售风险;三是规范总体销售流程、加强相关监控;四是避免发生权力寻租和个人利益舞弊。

2.审计方法

本次专项审计创新性地采用大数据的统计及分析方式,不仅对审计期间的数百万条销售数据进行全面审查,从以往抽查可能会忽略的样本中发现有价值的审计线索和问题,而且通过发现的问题有效推动了企业在销售业务整体管控方法上的变革,避免了企业在类似方面出现更大的风险,从而提升了审计的质量和价值。

3.大数据分析在汽车销售流程审计中的具体应用

以往的汽车销售审计,首先是检查企业的销售业务流程规定,判断制度设计是否合理,之后抽取部分实际执行的样本以验证执行的有效性。在企业销售业务运营的初期以及业务量不大的前提下,这样的审计方式是行之有效的。但随着企业管理的日益规范和完善,加之销售业务发展迅速,通过这种审计方式查出制度本身的缺漏或从小样本抽样中发现问题的难度越来越大。

与此同时,审计人员发现通过对纷繁复杂的海量销售数据进行系统性分析,能够发现很多隐藏在数字背后的秘密,从而揭示出较为深层次的管理风险和缺陷。但是,依托大数据,需要创新审计的方式和方法,更加突出对数据本身的应用和处理流程,需要从全面的数据分析结果中找到有价值的审计线索进行针对性的彻查。

以本次汽车销售专项审计为例,针对大数据的审计主要包括以下步骤:

①熟悉业务和数据属性,确定审查重点;

②数据采集和建立分析模型;

③疑点数据初步筛查;

④重点疑问数据现场核查,确认原因和责任人;

⑤审计成果的总结提炼,修正系统或建立预警模型。

• 了解数据和业务是审计成功的前提

大数据的特点就是体量巨大、价值密度低。大数据审计一定要避免淹没在海量数据中找不到突破口的尴尬,因此前期对业务和所涉及数据的了解至关重要。该专项审计项目立项后,审计人员并没有立即着手对企业的销售数据进行采集和分析,而是花费近一周的时间进行详尽的审前调查,以便制订出一个合理的数据审计方案。

经了解,该企业的整车销售主要分为普通零售和大客户销售两种类型。普通零售就是众所周知的个人客户通过经销商购车的行为。企业对零售采用分品牌管理的方式,但各品牌除了在经销商网络以及营销商务政策上有所区别外,主要的车辆批售、零售流程基本一致。

大客户销售通常是指销售对象为政府单位、军警系统、租赁公司、大企业等特定客户,销售不分品牌,由企业的集团销售科统一管理,但按销售方式分为“直销”(大客户直接向企业购买)和“联合销售”(由经销商和企业共同开发大客户并运作销售)。该类客户多为批量购车,因此相较于普通零售,企业对于大客户销售通常会给予更多的销售折扣或优惠措施。

正因为大客户销售有较多的折扣和差价,该类业务更容易产生违规和舞弊,所以,本次专项审计将大客户销售业务是否规范作为重点。

同时,审计人员还了解到,企业主要通过DOL(经销商在线系统)和DMS(经销商管理系统)来记录对经销商的整车批售以及对终端客户的车辆零售信息,计算和管理整车促销费用发放。这两个系统包含了批售管理、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。直销数据主要由集团销售科人工统计,企业每年的批售、零售和客户信息接近两百万条。

在考虑了审计资源配置(现场审计时间2周,审计人员2名)和前期调研的结果后,集团审计室制订了详尽的审计方案,确定抽取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(主要是出于各品牌的销售政策不同考虑)作为审计对象,审计的目的是确认18个月的审计期间内整车销售数据的真实性、销售政策的合理性以及销售折扣计算发放的准确性。

• 有效的数据分析是审计成功的关键

由于涉及审查的数据量较大,达到约130万条记录,审计人员在和企业相关部门充分沟通并说明审计需求之后,采用了IT后台批量导出DOL、DMS系统数据和业务部门补充提供手工统计信息(直销)的数据采集方式。

同时,从IT部门获取系统数据字典,了解销售数据各字段的含义,并对直销信息等非结构化数据进行了预处理,确保其在数据属性、字段结构等方面和来源于系统的数据保持一致。

最终分析用到的销售数据包含了车辆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。

数据采集完成后,借助专用的审计业务数据分析工具——ACL(Audit Com—mand Language,审计命令语言)进行数据的导入和分析。ACL软件最大的特点在于可以快速处理海量数据,可以读取并转换各种类型的数据文件,提供“只读”的数据访问,不会更改原始数据,具有很强的数据安全性,能够记录所有的命令和结果,形成全面的审计轨迹,并以此创建测试脚本。

随后,根据前期制订的审计方案,在ACL软件中通过设定函数、命令,建立分析模型对采集到的数据进行系统性处理,主要方法包括:

①表关联和数据匹配,即利用车辆唯一的识别代码一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,即审查是否存在车辆批零售时间倒置、重复销售等异常信息。

③特征筛选,即车辆销售周期较长、车辆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,即经销商在统计期间无任何销量等异常现象。

⑤销量趋势及离散度分析,即经销商在统计期间出现大幅度的销量变动。

⑥分析性复核,即检查是否有超出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。

经过初步的数据分析,审计人员从100多万条销售数据中找出了约2万条存在疑问的记录。分析结果显示,除少量普通零售车辆存在退车异常和零售周期较长的问题外,问题多数集中在大客户销售上,主要包括:

①直销中存在媒体换车和新能源项目购车,但该部分销售类型未包含在大客户年度销售政策规定的范围内;

②部分企业客户归为政府、军警采购,导致多计、错记销售折扣;

③存在零售超期申报依然给予经销商、大客户购车折扣的现象;

④以单位名义购买的租赁公司用车或企业公务用车的最终零售发票客户姓名显示为个人;

⑤部分大客户购车享受的折扣金额与政策规定不符。

• 去伪存真找出真正的问题是审计价值的核心

通过对数据进行全面分析,审计人员发现的疑点比采用传统抽样方式更多,但疑点不等于真正的问题,因此进一步筛查和现场确认是最终发现审计问题的核心。

为了便于和被审计部门进行沟通,审计人员将有疑问的2万多条记录从ACL软件中导出并转化为excel格式,请业务部门针对这些疑问现场提供原始凭据等证据。

普通零售方面,该品牌的销售部门与负责整车计划物流管理的部门提供了退库车辆的审批记录和车辆在批零售各节点的出入库统计数据。

材料显示,异常的退车行为主要是某区域突发冰雹恶劣天气,导致停放在户外的车辆批量受损需返厂维修。

另外,部分车型由于销售政策等原因造成滞销,对应数据显示销售周期较长。

审计人员对业务部门提供的审计证据再次进行确认,未发现经销商或车企有调节销量的行为,根据销量和销售政策重新计算的车辆折扣与企业计算和发放的金额也基本一致。

而对于大客户销售,由于前期数据分析的疑点较多,除了要求业务部门解释疑问数据产生的原因外,还调取原始凭证进行“穿行测试”,并对管理层进行了访谈。

通过现场审计发现:

①因媒体换车和新能源项目购车的销售类型不常见,未纳入大客户销售的年度政策范围,但管理层以临时决议的方式予以审核批准;

②部分医院、企业或协会购车但享受政府、军警采购折扣,是由于该类客户实际为政府或军警系统下属企业,依规定可享受同类型的购车折扣,经审查客户信息资料并通过专业网站查询,进一步验证了企业的资质。这些数据经过合理的解释和有效材料验证后,被排除在疑点之外。

但另一些审计线索则使真正的问题逐渐浮出水面。例如,系统默认设置经销商无法录入超过零售开票3个月的车辆折扣申请。但数据显示有700多辆“联合销售”车辆零售超期申报仍获得了销售折扣。

企业的集团销售科提供了经办经销商申请补登记的书面材料,申请原因是年度销售政策是在4月份才正式颁布实施(此时已无法申报1月份的销售信息),部分经销商因前期政策不明晰,未能及时申报。这些书面申请经集团销售科负责领导批准后,由专人在系统中进行了手工补登记。

但扣除实际零售时间在1月份的车辆后,依然有538辆之后销售的车辆,最晚的零售时间为11月份。该批车辆的销售类型为企业员工购车,涉及6家大客户,客户名称显示为“XX商务咨询公司”、“XX广告公司”、“XX技术培训中心”等,且代办销售和交车服务的都是同一家经销商。经销商随后又提供了这些企业证明购车人员为本企业员工的资格审核表。所有的材料均显示这批员工购车符合流程。

出于审计的职业敏感,审计人员通过网上查询客户信息了解到,6家大客户基本为注册资本在10万元的小型商业企业。

随后调取前两年这些大客户的购车记录,数据显示平均每一家大客户每年都通过该经销商采购50-100辆不等的员工用车,3年累计采购量接近300辆,明显与小型商业企业的员工规模不符,因此该批员工购车可能存在造假嫌疑。

为了验证,审计人员随机抽取了20个购车“员工”的个人客户信息,并以售后回访人员的名义通过电话验证客户信息,其中除了4个手机号处于无人接听状态、3名个人客户中途挂断电话外,其余个人客户均表示自己确实是通过该经销商正常购车,但不是所登记的大客户企业的员工。

随后,在企业经销商审计部门的协助下,扩大审查范围,证实该经销商在联合销售中存在将普通零售车辆冒充大客户购车的虚假销售情况,审计期间该经销商多获取车辆销售折扣约400多万元。

另外,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名称。经现场核查,实际该批车辆为通过某租赁公司在公司旗下的保险公司进行汽车分期付款履约担保的个人消费购车。

在对照了车企管理层批准生效的大客户销售政策、大客户销售合同、零售发票信息等资料后,审计人员发现销售政策规定的折扣类型中并未包含上述个人分期付款的购车类型,审计期间该批以汽车租赁公司名义的大用户购车实际获得销售折扣约5000多万元。

审计结果及成效

审计人员就最终的审计发现同企业管理层进行了沟通,并介绍了数据审计的方法和过程。企业管理层对审计发现的问题非常重视,会同各业务部门在较短的时间内从销售流程设计的合理性、执行的有效性、各级业务人员是否尽职等几方面查清事实、原因和责任,制定出详细的整改计划,并在30天内整改完毕。

整改措施具体包括:结合审计发现的结果,对整个销售业务进行彻查,同时完善现有系统设置,增加复核环节,避免类似情况的发生;要求加强所有客户的资质审核,特别是经销商推荐的客户,要实地了解其真实情况;企业与违规租赁公司终止了大客户销售关系,并明确该类型销售不属于销售政策规定的范围;对涉及虚假销售的经销商,暂停其销售资格,并按规定罚款,同时撤换了业务部门中主管该项销售业务的负责人;

在企业日常对经销商及销售部门的监管上,采用本次数据审计的思路,对销售数据建立分析模型,实时监控预警,针对异常数据或指标,及时进行现场检查。

思考与启示

在大数据时代的背景下,包括汽车行业在内的经济各领域的发展决策将不再主要依靠经验,而更多地来自对大数据的统计以及分析结果。审计依数据而生,必须积极面对大数据带来的变革。

有效的数据分析是目前在大数据环境下开展审计业务的重要基础工作,除了依靠高效的分析工具外,最重要的是要有既懂业务、又熟悉系统和数据同时还掌握分析技能的复合型审计人才。

目前集团多数审计人员胜任大数据审计的能力尚存在一定的欠缺,需要通过系统的培训和经验的积累来完成自身素质的提高。另外,在开展数据分析的审计项目时,还要强调以下几点:

• 前期准备很重要

如果能设定好数据分析的模型,借助专业软件或系统,真正花费在数据分析上的时间和精力并不多,可能l~2天,甚至几小时或几分钟就可以完成。但前期对业务、系统以及数据本身的了解、对审计项目风险的判断才是直接影响数据分析和最终审计结论的关键。这就好比矿山掘金,必须先经过缜密的探测,寻找出金子可能埋藏的位置,再通过高效的工具进行采掘,否则贸然行动可能一无所获。

• 在初期进行大数据审计的尝试时,现场审计实施的时间可能更长

因为在大数据环境下,可以做到对审计对象的总体、所有数据进行全面审查,从而突破以往抽样审计的局限性,往往会发现更多的疑点数据,因此可能需要花费更多的时间去伪存真,寻找真正的问题所在。

• 要提高大数据审计结果的转化和发展

审计人员找出数据和审计发现的关联性后,应将审计成果进行智能化留存,通过建模等形式固化到检查系统中,这样会大大提升分析同质数据或审计同类型项目的效率,也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。

作者|上海汽车集团股份有限公司审计室

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