風險無處不在 金融機構做企業(yè)財務盡調要有新思路

財務盡調是金融機構控制風險的關鍵環(huán)節(jié)，可以提升金融機構服務企業(yè)的能力。隨著金融科 技的發(fā)展，金融業(yè)務的復雜性和風險多樣性不斷增加，傳統(tǒng)的財務盡調方法在面對復雜多變的市 場環(huán)境時逐漸顯現出局限性。因此，筆者根據自己在金融機構的多年從業(yè)經驗，提出利用業(yè)財融 合理念和大數據技術建立風險預警模型等財務盡調的新思路。

財務盡職調查總體框架

盡調前的準備工作"了解公司歷史沿革， 包括股東、注冊資本、經營業(yè)務等變動及原 因，從而判斷公司管理層的行業(yè)經驗及誠信情 況；了解公司訴訟情況，如是否存在大額訴訟 或民間借貸糾紛等，以及訴訟結果對企業(yè)可能 產生的影響；前期收集客戶基本資料，包括最 近三年的財務報表、納稅申報表、組織架構 圖、主要上下游合同等，對企業(yè)的經營現狀作 初步判斷；了解公司所處行業(yè)現狀、行業(yè)特點 以及有關政策等；制定訪談提綱等。

財務盡調"在現場調查相關數據方面，傳 統(tǒng)的盡調方法主要包括核實重點資產科目、分 析財務指標和非財務指標、關注資金流等；而 財務盡調新思路包括利用業(yè)財融合理念和大數 據技術，建立風險預警模型。

財務盡調的傳統(tǒng)方法

核實重要資產類科目"現場查看主要銀行 賬戶流水，結合財務賬套中相關科目，特別是 其他應收款和其他應付款，查看大額或異常流 水，關注對方客戶名稱、摘要，是否存在表外 借款及利息支出，或者費用資本化情況。結合 固定資產、在建工程、無形資產科目，查看付款單據、合同 等第三方資料以此佐證資產類科目的真實性。另外，抽盤存 貨，查看賬實是否相符。除了盤點存貨數量，還要查看存貨 狀態(tài)，有效庫存和非有效庫存是否區(qū)分。

分析財務指標"與企業(yè)歷史數據縱向比較，與同行業(yè)企 業(yè)數據橫向比較。如果銷售毛利率、凈利率明顯升高或者遠 高于同行業(yè)平均水平，就必須對這些指標給予特別關注。例 如，毛利率升高，說明產品競爭力增強，在產業(yè)鏈的話語權 提高；而存貨周轉率下降，應付賬款減少，應收賬款增加， 說明存貨的資金占用增加，產品議價能力減弱。如果上述 指標在同一家公司的財務報表中出現，財務造假的可能性較 大。另外，銷售費用與收入明顯不配比等問題也值得關注。

分析非財務指標"對于做賬不規(guī)范、管理偏混亂的企業(yè)， 利用非財務指標，能更快速有效地發(fā)現風險。本文列舉一些 主要的非財務指標進行分析，在實際工作中還會遇到各種各 樣的情況，需要具體問題具體分析：

一是查看是否存在業(yè)績對賭、股權激勵政策，是否有財 務造假的動機。例如，某種業(yè)公司虛開發(fā)票，臨近年底集中 交易，次年年初又集中銷售退回。該公司與某投資機構存在 三年對賭協(xié)議，因此利用預收貨款返利的銷售政策，與部分 關系密切的代理商配合，年底集中交易，虛增銷售收入，以 此來滿足對賭協(xié)議中對公司有關業(yè)績指標的要求。二是查看 客戶、供應商的交易條件是否與其他對手方明顯不同，交易 規(guī)模和性質是否與對方的能力明顯不匹配，以及其他不具有 合理商業(yè)理由的交易，需要辨識購銷交易是否真實、價格是否公允，排除供應商、客戶配合交易的情況或 者將關聯(lián)交易非關聯(lián)化。例如，新增供應商或 客戶購銷規(guī)模遠超過大多數合同而款項支付條 件又格外優(yōu)惠就不太正常。三是關注人員離職 率。如果人員離職率高，尤其是財務人員頻繁 離職，這類公司財務管理大多較為混亂或者財 務造假風險較高。要關注員工工資，對比多期 工資表，具體關注人數、平均工資變化以及工 資實際發(fā)放情況。如果員工人數、平均工資大 幅減少或者欠發(fā)幾個月工資，說明公司可能存 在業(yè)績大幅下滑或者公司資金流比較緊張的情 況。四是查看是否存在資金凍結、房屋查封， 是否有高比例股權質押或股權凍結，是否存在 股權變動頻繁，管理層是否穩(wěn)定；是否被納入 失信人、限制高消費、列為被執(zhí)行人；是否存 在影響企業(yè)持續(xù)經營能力的其他事項?？梢酝?過各地不動產中心查詢房產的狀態(tài)，現場查看 銀行存款狀態(tài)，是否存在凍結；利用企查查、 天眼查、裁判文書網、全國信用信息網以及其 他公開網絡渠道等方式查詢企業(yè)工商、法律、 股權關系等信息。

關注資金流"任何交易都會留下痕跡，查 看企業(yè)資金流水是發(fā)現企業(yè)真實情況必不可少 且非常有效的手段。絕不能浮于表面，僅僅通 過財務指標或者非財務指標來簡單分析企業(yè)的 財務數據，拋開現金流進行財務分析，猶如紙 上談兵。例如，某些企業(yè)沒有完整的財務系 統(tǒng)，無法根據其提供的有限數據進行財務指標 分析，但一般會有項目收支臺賬或者流水賬， 可以根據資金流水判斷企業(yè)基本情況。因此當 企業(yè)財務管理不規(guī)范時，通過分析企業(yè)現金流 情況，能快速發(fā)現其提供財務數據的真實性。 又比如，某些企業(yè)每年都有正常的會計利潤， 但經營性現金流長期為負數，這說明公司要么 被拖欠大量貨款，要么可能存在財務造假。不 管屬于哪種情況，都意味著很大的風險。企業(yè) 的破產基本上都是現金流出了問題。

財務盡調的新思路

利用業(yè)財融合的理念"金融機構應科學地控制金融業(yè)務 風險，其財務盡調應不再局限于財務數據的審查，而可以從 業(yè)財融合角度對中小微企業(yè)進行信貸盡職調查，深入了解企 業(yè)的業(yè)務模式、運營流程等。例如，分析目標企業(yè)的業(yè)務模 式，了解其持續(xù)盈利的核心邏輯，進而判斷其賬面利潤、現 金流是否真實、合理。通過與企業(yè)管理層、采購、銷售、生 產等部門的訪談，可以全面評估企業(yè)財務健康狀況和業(yè)務發(fā) 展?jié)摿?。在盡職調查過程中，要注意多觀察，看員工（如工 作狀態(tài)、工位空置情況等）、看環(huán)境（如干凈程度、擺放環(huán) 境等）、看工廠設備（如新舊程度、產能是否飽和等）、看 產品（如產品工藝流程、新舊程度等）；注意多問，與不同 崗位的員工溝通，如財務、銷售、法務、車間工人、門衛(wèi)、 倉管等（向不同崗位的人問同一個問題，向同一個人問不同 的問題），經常會有意想不到的效果。

利用大數據技術"通過大數據技術，金融機構就能快速有 效地整合不同渠道與該企業(yè)有關的大量數據信息，包括財務 與非財務信息，通過對這些數據的深度挖掘與全面分析，可 以更好地判斷企業(yè)的真實運營情況，揭示潛在的風險點與價 值增長點。例如，對于餐飲、零售、電商等涉及大量銷售數 據的企業(yè)，可以引入數據盡調或IT盡調，對關鍵風險點進行 核查。

建立風險預警模型"金融機構不能僅依賴于經驗判斷、基 礎數據分析來識別風險，不能僅關注歷史數據，更要注重對 未來風險的預警和前瞻性分析。然而，當前許多金融機構的 風險預警系統(tǒng)仍然依賴于靜態(tài)模型和人工判斷，缺乏智能化 和自動化能力。隨著計算機技術的飛速發(fā)展，人工智能技術 正逐步展現出其獨有的優(yōu)勢，能精準推測出風險因子、市場 走勢以及資產價格這些方面的數據。所以，建立基于人工智 能的風險預警模型成為提高金融機構風險防控水平的關鍵， 將為傳統(tǒng)的風險防控機制注入創(chuàng)新活力，開創(chuàng)金融領域的全 新局面。 作者單位：長沙瑞隆咨詢服務有限公司