普华永道:数据尽职调查,引领港股IPO尽职审查新趋势

发布时间: 2019-5-30 18:53
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2018年香港IPO市场总募资额领跑全球,“赴港上市”成为热词。与之相伴的是监管机构对于保荐人失当行为的严厉惩罚。2018年3月以来香港证监会发布一系列通函明确了其对保荐人应履行的尽职调查工作的监管重点,提出“保荐人在展开每项任务时都应按个别情况设立严格及全面的尽职审查计划,而不是单单依赖通用的尽职审查清单”,亦强调对于工作没有达到预期标准的保荐人会采取一定的执法行动。                             

传统的尽职调查程序在交易量大、经营场所多等经营场景下获取已显得力不从心。普华永道提供港股的IPO数据尽职调查服务,通过对全申报周期数据的分析协助保荐人在海量交易数据中识别风险点及异常情况,有效解决保荐人过往在传统尽职调查中所遇到的“痛点及难点”,从而降低保荐人尽调风险,协助保荐人满足监管机构的新要求。

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。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从运营、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。

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。

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。

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。(订阅useit《知识精选》获取每月最新权威报告)

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