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楼主: 杨明凡
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[投行实战] 普华永道:数据尽职调查,IPO尽职审查新趋势 [分享]

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杨明凡 在职认证  发表于 2019-1-14 17:26:17 |显示全部楼层

普华永道的港股IPO数据尽职调查服务将根据不同行业以及行业内不同企业所面临的不同风险点,量身定做不同的数据分析维度,协助保荐人完成其尽调调查的职责。


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相比于传统的尽职调查,我们从企业运营数据及行业风险点出发,对发行人的运营数据实施合理充分的数据尽职调查程序,可以帮助保荐人有效解决过往在实施传统尽职调查程序中所遇到的“痛点及难点”。


  • 传统尽职调查模式从财务数据出发,了解目标企业的运营情况。


  • 数据尽职调查调模式运营、业务数据最底层的日志出发,通过大数据分析、机器学习等技术手段,提取直观、有效的信息,从而了解目标企业的运营情况。



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尽职调查中的痛点、难点

传统尽职调查

数据尽职调查

企业的经营场所众多,多样化的运营数据形式

针对发行人的业务行为进行抽样检查

尽职调查对发行人业务覆盖率低

覆盖申报期内发行人的全量运营数据

以线上模式作为主营业务场所的行业,其业务具有纯电子化的特点,难以深入了解其业务的真实性

很难直接地从表面的交易数据和财务数据中有效识别出可能存在的异常交易行为

关注企业运营数据,通过数据分析模型,了解业务指标的趋势,重点关注离群数据,以协助判断业务运营数据的合理性

公司的认可度、声誉、口碑

难以对企业的认可度进行全面深入的了解,耗时长,效率较低,在尽职调查过程中容易遗漏重要风险点

使用爬虫技术收集企业相关新闻信息,并对企业相关新闻信息进行舆情分析;

关注负面的企业相关消息,并进行深入挖掘



   场景一   

分销业务中分销商的关联关系分析


零售或分销等商业模式中,公司下的销售或经营单位数量众多,且业务分布广泛,其是否真实实现销售、使用利益关联的分销商等问题是监管机构关注的重点。我们借助数据分析方法对各个层级的分销商进行独立性核查,结合分销商基础信息使用关联分析方法中的Apriori算法等,挖掘频繁项集,协助了解分销商之间深层次的关联关系,重点关注可能存在异常行为的分销商群体,从而协助保荐人判断分销商的独立性。


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场景二

广告行为数据的真实性判断


广告行业中常见的确认收入方法(如CPM、CPC、CPS等)均离不开其广告行为数据,在不断扩大的数字营销市场中,虚假流量的出现使得广告行业出现“信任危机”,亦是监管与核查工作中的重点。我们将广告行为中基础的流量数据、行为数据和转化数据等通过聚类分析的方法来了解不同广告主及广告受众的群体特征,并结合时间序列分析等方法了解指标数据的趋势,对广告行为的真实业务进行深入挖掘。


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场景三

电商行业异常刷单行为分析


“刷单”通常指电商经营者雇佣他人或专业从事网站信誉提升的刷单平台,通过货款的交易往来而不收发货物或收“空包”等行为,帮助卖家提升销量和信誉度的行为。其隐蔽性使得在海量交易数据中难以识别出疑似的“刷单”行为。我们通过挖掘商品不同维度的数据作为特征值,使用支持向量机技术对待识别订单进行分类,并使用朴素贝叶斯方法以计算订单的疑似“刷单”概率,以帮助保荐人有效识别疑似的“刷单”行为。


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