互聯網舞弊風險情景量化分析

胡博強+常恒臻

隨著商業模式的創新，傳統的舞弊偵測辦法已不適用于互聯網行業。互聯網行業在舞弊風險管理中急需新的工具和管理思路，實現從“被動響應型”到“主動出擊型”的轉變。

隨著中國經濟的發展、科技水平的提升以及“互聯網+”時代的來臨，眾多國內互聯網企業在經營范圍和市場規模上有著卓越的提升與進步。整個互聯網行業可謂顯露出了無盡的蓬勃生機。為了占領還未被先行者發覺的市場，追趕高新技術與時代變革的潮流，以及順應“萬眾創新”的國家政策，眾多互聯網企業不惜犧牲對于業務和傳統流程的管控而“野蠻”增長，致使互聯網行業舞弊風險事件層出不窮。

從百度總監涉嫌腐敗到阿里巴巴前高層涉嫌商業賄賂，2015年至今，互聯網行業舞弊案例屢見不鮮。為了更好的應對互聯網行業舞弊風險管理，挽回受損的企業聲譽和市場信心，阿里巴巴、萬科、世茂、中集、復星、碧桂園、美的、順豐等國內知名企業發起成立了“中國企業反舞弊聯盟”，意在加強對反舞弊的監督和管理。

由于互聯網企業的特性，其所運用的舞弊手段更加隱蔽和復雜，與傳統行業企業相比有著極大的差異。因此，傳統的舞弊識別、審計方法和管理工具已很難適應互聯網行業的反舞弊訴求。例如，互聯網企業往往涉及大量的線上、線下市場活動并與大量的企業、個人供應商合作。由于缺乏“標準化的產品和服務”，導致公司在采購業務中存在大量的舞弊機會點，甚至有業內人士稱“這已經是互聯網行業公開的秘密”。

甫瀚在服務國內各類型互聯網企業時，就互聯網行業舞弊風險管理與公司管理層展開了深入的探討。根據我們的調查，幾乎全部的受訪者均認為互聯網行業較之傳統行業舞弊風險極高，特別是很多互聯網企業直至如今仍然處于“燒錢”的階段。值得注意的是，隨著商業模式的創新，傳統的舞弊偵測辦法已不適用于互聯網行業。互聯網行業在舞弊風險管理中急需新的工具和管理思路，實現從“被動響應型”到“主動出擊型”的轉變。

為了協助互聯網行業更有效地管理舞弊風險，我們建議企業可采用“舞弊風險場景量化”分析法來有效識別舞弊風險并開展持續監督。舞弊風險場景量化分析主要是通過識別舞弊風險、構架可能的舞弊場景、構建場景量化模型、數據化模擬和測算等方式，來識別異常“場景”和可能存在的舞弊事件。

在使用“舞弊風險場景量化”分析模型時須注意幾個關鍵點：

舞弊風險場景的識別應基于企業的業務流程及控制現狀

不同于按固有風險、控制措施和剩余風險進行判斷的傳統型風險管理理論，舞弊風險場景的識別應該是個性化的，并應按企業的實際情況來進行識別。同時在識別時，須根據行業內關于舞弊的一些理論進行原則性判斷，比如可考慮：

※ 該項業務場景下，作業人員是否存在舞弊機會？

即在現有組織設置、授權、業務流程中，業務人員是否存在不經其他人監督即可執行一些關鍵控制活動的機會。例如，自行便可決定引入供應商、簽署合同、確定結算金額并進行支付等。

※ 該項業務場景下，作業人員是否存在舞弊動機？

即業務人員是否能夠通過舞弊來獲取個人利益或為公司牟取利益。例如，互聯網推廣平臺中常見的各種形式的“排行榜單”，業務人員往往可能為了獲取個人利益而人為對排名結果進行調整。

區別于傳統風險識別，舞弊風險場景是由一系列的控制活動組合而成

不同于對傳統的風險和控制活動的理解，舞弊風險場景包括了人物、時間、地點、活動、影響等多維度內容，是一連串控制活動的組合。在實際模型運用中，公司仍可以從傳統的風險識別方法出發，但在涉及舞弊風險場景構建時，還需相應地向業務前、向后端進行延展，構建一個完整的舞弊風險場景并進行記錄、分析。

例如，流量采購往往是互聯網行業中（特別是涉及到線上推廣業務）舞弊風險高發的領域。在構建風險場景中我們應該關注從流量供應商選擇、流量計費、結算量扣減、支付等多個業務流程來綜合識別、構建舞弊場景，而非單純在每一個步驟中識別可能存在的舞弊風險。

內控設計與執行有效的情況下仍可能存在舞弊風險場景

在傳統的風險識別中，舞弊風險往往會因為企業“已建立了較為完善的業務流程”或“業務流程執行有效”而被忽視。但在識別和構建舞弊風險場景中，即使在業務流程設計和執行都有效的前提下，仍可能存在舞弊風險。

例如，手機游戲行業企業在與CP方或發行方分成時，公司往往會根據合同約定的分成方式（如CPD、CPS等），按照一定分成比例，將獲取的游戲收入支付至CP或發行方。一般情況下分成比例、金額等都會經過授權管理層審批。而在識別和構建舞弊風險場景中，即使是在以上從流程設計、執行到審核都完善的情況下，公司游戲分成結算業務仍然可能因為業務人員篡改系統內結算數據或未按系統數據結算、聯合財務人員舞弊等情況存在風險。

構建舞弊風險場景是使用“舞弊風險場景量化”分析法的關鍵，只有在有效識別、構建舞弊風險場景的前提下，公司才能最大化地發揮舞弊風險場景量化分析的價值。

（作者單位：甫瀚咨詢）