近年來，“赴港上市”成為熱詞，眾多企業(yè)紛紛將目光轉(zhuǎn)向香港資本市場，募集資金量屢創(chuàng)新高。然而，與之相伴的是監(jiān)管機構(gòu)對于保薦人失當(dāng)行為的嚴厲懲罰。香港證監(jiān)會在2018年3月發(fā)出《關(guān)于從事保薦人業(yè)務(wù)的持牌法團的主題檢視報告》，指出部分保薦人盡職審查等方面的不足以及不合規(guī)情況，并強調(diào)在未來工作中會進一步加強監(jiān)管及執(zhí)法工作。
2018年以來，香港證監(jiān)會對保薦人IPO過程的需實施的工作標(biāo)準提出了一系列要求，特別于其2018年3月發(fā)布的《致持牌法團有關(guān)保薦人的預(yù)期標(biāo)準的通函》(下簡稱《通函》）明確了香港證監(jiān)會未來對保薦人工作的監(jiān)管重點，要求“保薦人在展開每項任務(wù)時都應(yīng)按個別情況設(shè)立嚴格及全面的盡職審查計劃，而不是單單依賴通用的盡職審查清單”，“盡早審慎周詳?shù)乜紤]盡職審查過程的所有主要范疇是十分重要的”；同時，香港證監(jiān)會在通函中亦強調(diào)“證監(jiān)會定必果斷地對須為保薦人工作沒有達到預(yù)期標(biāo)準一事負責(zé)的保薦人及其高級人員采取執(zhí)法行動”。
監(jiān)管形勢日益趨嚴，保薦人在進行盡職調(diào)查時，傳統(tǒng)的盡職調(diào)查程序在面對交易量大、經(jīng)營場所多等情景下亦顯示得力不從心。如何有效地提升盡職調(diào)查覆蓋的深度和廣度，成為保薦人將來需要重點攻克的難題。
大數(shù)據(jù)時代下，普華永道可為保薦人提供港股IPO數(shù)據(jù)盡職調(diào)查服務(wù)，以發(fā)行人不同業(yè)務(wù)場景的風(fēng)險為導(dǎo)向，應(yīng)用多種數(shù)據(jù)分析模型、人工智能算法等技術(shù)對發(fā)行人的運營數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，勾勒發(fā)行人的真實業(yè)務(wù)表現(xiàn)，有效識別企業(yè)的可疑交易及可能存在的欺詐行為，從而協(xié)助保薦人滿足監(jiān)管機構(gòu)的新要求。
普華永道的港股IPO數(shù)據(jù)盡職調(diào)查服務(wù)將根據(jù)不同行業(yè)以及行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)所面臨的不同風(fēng)險點，量身定做不同的數(shù)據(jù)分析維度，協(xié)助保薦人完成其盡調(diào)調(diào)查的職責(zé)。
相比于傳統(tǒng)的盡職調(diào)查，我們從企業(yè)運營數(shù)據(jù)及行業(yè)風(fēng)險點出發(fā)，對發(fā)行人的運營數(shù)據(jù)實施合理充分的數(shù)據(jù)盡職調(diào)查程序，可以幫助保薦人有效解決過往在實施傳統(tǒng)盡職調(diào)查程序中所遇到的“痛點及難點”。
傳統(tǒng)盡職調(diào)查模式從財務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，了解目標(biāo)企業(yè)的運營情況。
數(shù)據(jù)盡職調(diào)查調(diào)模式從運營、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最底層的日志出發(fā)，通過大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，提取直觀、有效的信息，從而了解目標(biāo)企業(yè)的運營情況。
盡職調(diào)查中的痛點、難點
傳統(tǒng)盡職調(diào)查
數(shù)據(jù)盡職調(diào)查
企業(yè)的經(jīng)營場所眾多，多樣化的運營數(shù)據(jù)形式
針對發(fā)行人的業(yè)務(wù)行為進行抽樣檢查
盡職調(diào)查對發(fā)行人業(yè)務(wù)覆蓋率低
覆蓋申報期內(nèi)發(fā)行人的全量運營數(shù)據(jù)
以線上模式作為主營業(yè)務(wù)場所的行業(yè)，其業(yè)務(wù)具有純電子化的特點，難以深入了解其業(yè)務(wù)的真實性
很難直接地從表面的交易數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)中有效識別出可能存在的異常交易行為
關(guān)注企業(yè)運營數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析模型，了解業(yè)務(wù)指標(biāo)的趨勢，重點關(guān)注離群數(shù)據(jù)，以協(xié)助判斷業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)的合理性
公司的認可度、聲譽、口碑
難以對企業(yè)的認可度進行全面深入的了解，耗時長，效率較低，在盡職調(diào)查過程中容易遺漏重要風(fēng)險點
使用爬蟲技術(shù)收集企業(yè)相關(guān)新聞信息，并對企業(yè)相關(guān)新聞信息進行輿情分析；
關(guān)注負面的企業(yè)相關(guān)消息，并進行深入挖掘
場景一
分銷業(yè)務(wù)中分銷商的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析
零售或分銷等商業(yè)模式中，公司下的銷售或經(jīng)營單位數(shù)量眾多，且業(yè)務(wù)分布廣泛，其是否真實實現(xiàn)銷售、使用利益關(guān)聯(lián)的分銷商等問題是監(jiān)管機構(gòu)關(guān)注的重點。我們借助數(shù)據(jù)分析方法對各個層級的分銷商進行獨立性核查，結(jié)合分銷商基礎(chǔ)信息使用關(guān)聯(lián)分析方法中的Apriori算法等，挖掘頻繁項集，協(xié)助了解分銷商之間深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系，重點關(guān)注可能存在異常行為的分銷商群體，從而協(xié)助保薦人判斷分銷商的獨立性。
場景二
廣告行為數(shù)據(jù)的真實性判斷
廣告行業(yè)中常見的確認收入方法（如CPM、CPC、CPS等）均離不開其廣告行為數(shù)據(jù)，在不斷擴大的數(shù)字營銷市場中，虛假流量的出現(xiàn)使得廣告行業(yè)出現(xiàn)“信任危機”，亦是監(jiān)管與核查工作中的重點。我們將廣告行為中基礎(chǔ)的流量數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等通過聚類分析的方法來了解不同廣告主及廣告受眾的群體特征，并結(jié)合時間序列分析等方法了解指標(biāo)數(shù)據(jù)的趨勢，對廣告行為的真實業(yè)務(wù)進行深入挖掘。
場景三
電商行業(yè)異常刷單行為分析
“刷單”通常指電商經(jīng)營者雇傭他人或?qū)I(yè)從事網(wǎng)站信譽提升的刷單平臺，通過貨款的交易往來而不收發(fā)貨物或收“空包”等行為，幫助賣家提升銷量和信譽度的行為。其隱蔽性使得在海量交易數(shù)據(jù)中難以識別出疑似的“刷單”行為。我們通過挖掘商品不同維度的數(shù)據(jù)作為特征值，使用支持向量機技術(shù)對待識別訂單進行分類，并使用樸素貝葉斯方法以計算訂單的疑似“刷單”概率，以幫助保薦人有效識別疑似的“刷單”行為。
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