大數據背景下汽車銷售審計案例

黃露

大數據審計 流程和方法 機遇和挑戰

案例背景

上海汽車集團有限公司是國內A股市場最大的汽車上市公司，主要業務涵蓋整車、零部件的研發、生產、銷售、物流、二手車等汽車服務貿易業務，以及汽車金融業務。2014年國內宏觀經濟受“三期疊加”的影響，經濟增速下行壓力明顯增加，GDP增長幅度下降到7.4%，國內汽車市場增長幅度不超過10%，全年整車銷售2408.2萬輛，同比增長8.3%。其中，乘用車1944萬輛，同比增長14.4%；商用車464.1萬輛，同比下降1 1.5%。面對汽車市場的銷售緊縮，上汽集團開展了對下屬整車企業的整車銷售流程的專項審計調查，最終實現全年整車銷售562萬輛的業績，同比增長10.1%，國內市場領先優勢進一步擴大，以920.3億美元的合并銷售收入，第十次入圍《財富》雜志世界500強企業榜單，排名第85位，首次躋身前百強。

經銷商作為整車企業與客戶之間的紐帶，是銷售環節中的一個重要角色。近年來，經銷商銷售舞弊的現象、客戶對違規銷售現象的投訴屢見不鮮。上汽集團下屬的整車企業多為合資企業，其銷售業務系統相對獨立，集團總部很難對其銷售進行監控。在這種情況下，對整車企業開展審計工作是必不可少的。

審計目標與思路

（1）審計目標

通過分析大數據，全面了解整車企業的銷售業務流程以及管理現狀，發現整車銷售流程中的管理漏洞，揭示系統性風險，及時提出整改建議，達到規范銷售流程，促進公司提高銷售業績的目標。

（2）審計思路

以大數據為時代背景，以130多萬條銷售數據為審計對象，通過系統審計軟件對銷售數據進行采集、建立分析模型，發現其潛在的銷售業務問題和風險，結合“望聞問切”的現場審計方法，調查這些問題存在的合理性，進而對銷售流程進行整改，實現審計目標。

審計過程與方法

（1）熟悉業務和數據屬性，做好審計基礎工作

隨著企業規模的擴大，業務量的增加，傳統的審計方法已經不能滿足企業快速發展的需求。據調查，該整車企業的經銷商在全國超過千家，年銷售量超過150萬輛，面對如此大的業務量，采用傳統的審計方法很可能會掩蓋其存在的問題，因此，審計人員決定采取以大數據審計為主，傳統審計為輔的方法展開審計工作。大數據審計強調的是對數據進行審計，其特點是大量、多樣、高速、價值密度、真實。了解相關業務是大數據審計的前提。因此審計人員在該項目立項后，對該整車企業的銷售群體和業務管理方式進行了調查。

據了解，該企業整車銷售主要分為普通零售和大客戶銷售兩類。普通零售即為終端客戶個體通過經銷商購車的銷售模式。企業對普通零售商采取的管理方式是分品牌管理；品牌差異化管理主要指的是經銷商網絡和營銷商務政策上的差異，其車輛的銷售、銷售流程都基本一致。大客戶銷售即以政府部門、事業單位、租賃公司、企業等特定單位為銷售對象，采用直銷（客戶直接向企業購買）、聯合銷售（經銷商和企業共同銷售）的方式對客戶進行分類，統一由企業集團進行管理。由于大客戶銷售通常是大批量購車，在銷售過程中客戶往往會享受到較多的銷售折扣或優惠政策，在此環節中容易產生舞弊和違規銷售等行為。因此，審計人員將大客戶銷售作為此次審計項目的重點。

（2）了解被審計單位環境，合理進行審計資源配置

DOL（經銷商在線系統）和DMS（經銷商管理系統）是該企業的兩大主要系統。包括：批售管理、車輛物流管理、經銷商零售申報和零售客戶信息管理等多個模塊。企業主要通過這兩個系統記錄經銷商整車批售業務和終端客戶零售信息，然后對信息進行統計分析，得出整車銷售收入費用情況，由此可以對銷售過程進行管理監督。由于直銷情況較少且沒有經銷商參與，直銷數據由人工統計。企業每年的批售、零售和客戶信息接近200萬條，考慮到各品牌的銷售政策不同，再加上審計時間和人員的局限，審計組長決定在之前業務分析的基礎上，以所有大客戶的銷售記錄和某一銷量較大品牌車輛的普通零售記錄作為審計對象，以18個月為審計期間，確認該期間內整車銷售收入和銷售量的真實性、銷售政策的合理性以及銷售折扣計算發放的準確性，并以此制定了審計方案。

（3）采集、分析、處理數據，確定審計疑點

在做好相關準備后，審計人員開展審計工作。首先是對數據進行采集、分析，建立關聯表，通過設定函數對數據進行處理，查找審計疑點。

其次，從銷售科獲取到直銷數據，通過IT部導出DOL、DMS系統數據，并獲取系統數據字典。通過了解銷售數據各字段的含義，對直銷信息等非結構化數據進行了預處理，確保其在屬性、字段結構等方面和系統的結構化數據保持一致。最終得到的銷售數據包括：車輛VIN號、車型、經銷商信息、客戶信--息、協議編號、折扣金額、零售上報日期、經銷商開票日期等字段信息，完成了數據的采集工作。

在完成了數據采集工作后，審計人員借助審計業務數據分析工具一ACL（審計命令語言）進行數據的導入和分析。之后，在ACL軟件中通過設定函數、命令，建立分析模型，系統性處理采集的數據。主要方法包括：（1）表關聯和數據匹配，例如：將經銷商的銷售明細表與業務部門的出入庫單相關聯，利用車輛唯一的識別代碼-VIN號，將DOL、DMS數據中的批售、零售、車輛退庫記錄等各模塊數據建立串聯關系。（2）邏輯判斷，審查是否存在批零售時間倒置、重復銷售等異常信息。（3）特征篩選，即銷售周期較長、獲得銷售政策補貼后產生跨期退車的記錄、將普通零售混同于大客戶銷售等。（4）孤立點分析，即分析經銷商有無銷售異常現象。（5）銷量趨勢及離散度分析，即是否出現大幅度的銷量變動。（6）分析性復核，是否有不符合銷售政策的銷售類型、是否有未經資格審核的大客戶銷售車輛。（7）重新計算，即對照商務政策和實際發放的折扣，看二者是否一致。

經過初步的數據分析，審計組成員發現約2萬條銷售記錄存在異常。其中，少量普通零售存在退車異常和零售周期較長的現象，而大客戶銷售存在以下幾個問題：一是大客戶直銷過程中存在媒體換車和新能源項目購車，但此類銷售類型并不屬于大客戶銷售政策規定的范圍內；二是部分非政府事業單位客戶享有政府折扣的優惠政策；三是零售超期申報依然給予經銷商或大客戶購車折扣的現象；四是數據分析顯示有5000多輛以汽車租賃公司名義購買的大客戶車輛最終零售發票顯示為個人；五是部分大客戶購車享受的折扣金額與政策規定不符。

（4）現場審計，解疑答惑

對經過數據分析產生的銷售疑點，需要進一步的現場復核來保證審計的準確性。審計組人員從ACL軟件中導出2萬條異常的銷售數據，希望銷售部提供相應的銷售明細表、出庫單等原始憑證，并對這些原始憑證進行了“穿行測試”。同時，還向管理層詢問訪談，以解釋這些疑點。

1.針對普通零售車輛存在退車異常和零售周期較長的現象，銷售部門提供了退庫車輛的審批材料和銷售出入庫統計數據，審計人員對其提供的證據進行核實后，材料表明，由于某時期天氣惡劣，很多車受損，客戶申請退車。其次，由于受銷售政策的影響銷量縮減，滯銷嚴重，導致部分車零售周期較長。

2.大客戶直銷過程中存在媒體換車和新能源項目購車，由于此類銷售類型并不常見，因此大客戶銷售政策未將其納入規定的范圍內，但是管理層以臨時決議的方式批準其按照銷售政策執行。

3通過查看客戶目錄，檢查客戶的信用額度，發現部分醫院、企業雖然是非政府機構，但該類客戶實際上為政府或軍警系統下屬企業，應此也可以享受同類型的購車折扣。

4針對零售超期申報依然給予經銷商或大客戶購車折扣的現象，審計人員發現系統默認設置經銷商不能申請零售開票超過3個月的車輛折扣，但系統數據顯示有700多輛“聯合銷售”車輛超過了申報期后仍然獲得了銷售折扣。經查實，這700輛的銷售折扣是在經銷商提供申請補辦的書面材料，經集團銷售科負責人批準后，由專人手工補錄到系統里面去的。申請補辦的原因是由于經銷商對新政策不太清楚，因此錯過了申報期（該政策于4月份頒布實施，1月份之前的銷售情況無法申報）。

5針對零售發票客戶姓名顯示的是個人，但是以單位名義購買的現象。經現場審查銷售合同，該批車輛實際上是某租賃公司以公司旗下的保險公司名義進行汽車分期付款履行擔保的個人消費購車。此類個人分期付款的購車類型，并沒有在銷售政策中提及到，因此，該經銷商獲得的銷售折扣5000多萬元為非正常所得。

6.針對部分大客戶購車享受的折扣金額與政策規定不符的情況，審計人員通過業務部門提供的銷售數據，并沒有發現經銷商或整車企業有虛調銷售量的行為。之后，審計人員根據銷售政策的規定，按照實際銷售的情況計算車輛折扣，發現計算的折扣與實際發放的金額是完全吻合的。因此，系統中數據分析得到的“不符合”結果并不存在。

（5）電話詢問，揭露虛構銷售行為

針對銷售折扣不實現象，在排除了超期申報的原因之外，審計組人員發現有500多輛車在1月份之前銷售完成，卻仍獲得折扣。該批車輛屬于大客戶聯合銷售類型，涉及到6家大客戶，客戶名稱顯示為“XX公司”，且都是同一家經銷商代辦銷售。盡管經銷商提供了相關的證明材料，但憑借著審計的職業懷疑，通過網上查詢客戶信息，發現這6家客戶均為小型企業，審計人員從客戶管理系統中調取前兩年大客戶的購車記錄，發現這些客戶并非是新開發客戶，且平均每位客戶每年都要通過該經銷商采購50-100輛車，累計下來總的采購量大約300輛，這與企業的規模明顯不符。由于審計對象不大，審計人員決定以售后回訪的名義通過電話方式驗證購車客戶身份的真假。結果顯示，4個手機號無人接聽，3個客戶中途拒絕受訪，其余客戶均表示自己是以個人名義通過該經銷商正常購車，但并不是該企業的員工。由此可見，該經銷商在聯合銷售中將普通零售車輛冒充大客戶購車，非法謀求銷售折扣約400萬元。

審計結果與成效

此次汽車銷售專項審計給公司產生直接的效益是追回了約6000萬元的銷售折扣。針對發現的問題，審計組成員與管理層進行了溝通，并及時提出了整改建議。要求對整個銷售業務進行徹底清查，同時改善現有的系統設置，增加復核環節，防止此類情況再次發生；加強新老客戶的信用審核，特別是經銷商推薦的客戶；明確銷售政策的范圍，避免濫用銷售政策；對虛假銷售的經銷商，暫停其銷售資格，同時，撤換與之相關的銷售業務負責人。此外，還要求各業務部門就銷售流程設計的合理性、執行的有效性、崗位責任歸屬制度制定詳細的整改計劃。

思考與啟示

在科技迅速發展的時代下，智能審計已經成為一種趨勢。運用智能審計軟件可以有效地提升審計效率和擴大審計覆蓋面，但審計軟件只能識別特定結構的數據，對被審計對象的質量和信息化程度要求較高，對審計人員的技術也有一定的要求。如果被審計的數據錯誤多、不符合審計軟件既定的結構，則會在一定程度上影響審計的分析結果。因此，大數據審計更加強調的是審計數據的處理，對數據處理軟件的要求更高。

其次，僅僅只靠數據審計是不夠的。從該案例可以看出，數據審計擴大了審計的范圍，傳統的審計抽樣方法不能完整地揭示問題。由于某些特殊情況，數據審計所發現的問題并不一定是問題，審計人員在數據分析之后，并不能完全拋棄傳統的審計方法。應該用傳統的審計方法加以驗證，這樣才能達到預期的審計效果。

最后，要提高大數據審計結果的轉化和發展。審計人員在找到數據和審計發現的關聯性后，可以將審計成果進行保存，通過數據建模的形式運用到信息系統中，這樣會大大提升審計同類型項目的效率，便于今后自動對數據進行實時分析和監控，達到事前預警的目標。