各部門信息共享，大數據系統提升財務信息真實性

如果財務信息缺乏真實性不僅會損害股東、債權人和其他利益相關者的權益，也破壞了資本市場和商業社會的誠信，而且還會導致國家稅收流失。財務報表各報表上的數字是有勾稽關系，財務報表外的信息也是有因果聯系。如果實現各部門信息共享，那么稅務部門便能夠及時有效地采集到相對準確可靠的稅收數據，及時地將稅收收歸國庫。公司運營不僅涉及資金流、貨物流、發票流、合同流，還涉及到水電煤耗用等。因此要加強稅務、海關、銀行等部門之間的信息共享，統一整合公司的大數據信息，有效增強稅務等監管部門對于上市公司財務的監管能力，避免公司出現通過資本外逃方式逃避稅款等納稅義務的情況，以保證國庫稅收的及時入庫。

2023年，各省份陸續開始了全電票使用推廣。全電發票的使用對企業來說帶來的好處，是可以通過系統知道供應方開給自己的發票是不是真實的發票，也可以知道對方有沒有開票后為避稅又將發票作廢。這會為廣大會計從業人員節省了很多辨別發票真實情況的環節和時間。

如果把稅務部門對納稅人的監管比作是審計的話，建議稅務部門可在稅電發票系統或者稅務系統中通過增加資金流、物流、水電煤用量、股東法人及配偶財產等信息，以實際對納稅人違規行為的識別，以提高納稅人在稅務、財務等活動上的合法性與合規性。目前，我國監管部門能夠獲取的企業外部數據較為有限，數據信息的孤島現象比較顯著，而且信息碎片化的情況也較為突出，這種情況限制了監管部門稽查公司財務狀況的效率。另外，公司的生產經營往往會與銀行、海關等多個部門產生往來，這些部門的信息再加上公司的水、電、煤用量等信息是判斷公司是否真實經營的重要依據。因此，要加快推進上述各部門之間的信息共享，統一整合公司的大數據信息，提高監管部門對上市公司財務的監管能力。

財務信息甄別的概述

對于企業的財務信息而言，常用的甄別方法有“表內信息檢驗法”和“表外信息調查法“?！氨韮刃畔z驗法”是依據資產負債表、利潤表、現金流量表的勾稽關系，找出邏輯關系中的缺失和錯誤。“表外信息調查法“是通過對非財務報表在內的財務報告外的信息去分析，這取決于經驗，可以過往違規案例中發尋找分析模型的設立依據，引入專家意見來分析。

而四流合一是辨別經濟活動真實性的一個重要方法。四流合一指的是：發票流、資金流、合同流、貨物流統一相對應。其中資金流是非常重要的環節。資金從哪流向哪，是不是與發票流、與發票流相對應的貨物流等一致。將購貨方的資金來源、金額、數量與其收入發票是否一致，貨方的資金支出是否與其上游采購的方向、數量、發票一致；其支付的員工成本是否個稅系統報稅記錄、與財務報表上工資支出相匹配？因此有必要將銀行系統中的資金流向共享到稅局系統中。企業長期虧損或者微利，但是向銀行貸款或者其他環節的大額借款，出現提前償還貸款的異常。銀行現金流的數據共享不止是對貨幣資金、職工薪酬等科目，更是可以據原有報表結合資金流向算出新一期會計報表各科目是否有異常。比如其他應付款、固定資產、待攤等，這些科目無一不和現金流有緊密關系，因著利潤表、資產負債表各科目緊密的勾稽關系，可以由其它科目是否與資金流相本匹配來看出未分配利潤等表面上和資金流無關的科目數字是否真實。

基于資金流的共享，可以將上下游開票時間與上下游之間資金流的走向、開票時間與資金流動時間間隔、開票品種對應的商品特點對應分析，看是否有虛構業務的嫌疑，是否為了調節利潤提前或推后確認收入，或者報表收入與實際收入數字不一致。

如果物流運輸企業將其物流信息，如發貨方、收貨方及相關地址、物品、重量也錄入系統，可實現信息的集中管理和實時監控，通過記錄發貨方和收貨方的真實信息以及相關地址，可確保貨物的真實性和合法性，有助于避免企業存在虛假交易或偷稅、逃稅行為的發生。同時，通過記錄物品和重量等信息，還可對貨物的運輸過程進行監控和追蹤，以確保其貨物的準確交付，有助于減少貨物的丟失和損壞，進而提高其物流運輸的可靠性與可追溯性。

將企業股東法人及其配偶等關聯人員的房產信息、車輛購置信息也一并納入電子稅務系統，更可以通過這些人員財富與公司經營狀況的背離來分析企業財務信息真實性。企業出現收入與企業資產和股東個人財富不配比，企業利潤常年低于同行業利潤率，預警指標分析具有隱瞞收入的可能性。

水電煤用量同樣也能反映企業的實際運營情況，經營數據是否與水電煤實際耗量相匹配？可以建立函數關系，有了函數關系就可以用歷史數據實證檢驗和比較準確的預測，客觀的能源基礎數據和科學的函數關系就可以更好的審計分析與能源消耗量相關的原材料采購量、商品生產量、商品運輸量、商品庫存量、客戶使用量（客戶的使用量是收入確認量的關鍵，是采購量和生產量的決定因素）、通過這些量的變化來判斷相關成本收入等財務數據的合理性和真實性。

大數據信息共享在財務信息甄別中的重要性

大數據信息共享在財務信息甄別中發揮著重要作用。其通過對企業數據的橫向、縱向的比較，以及同行業數據對比，可對企業的財務數據予以深入分析，進而判斷其財務報表的真實性與合理性，從而可更清晰的發現其中存在或者可能發生的財務違規行為。

首先，大數據信息共享可通過比較不同企業的進貨價、銷售價等數據進行橫向比較，以此判斷某企業的進貨價、銷售價是否合理。如果某企業的進貨價明顯高于同行業平均水平，或者銷售價明顯低于同行業平均水平，可能存在虛假交易的情況。此外，還可以通過比較企業的進貨量和進貨頻次，以此間接揭示其庫存的消耗情況。如果某企業的進貨量和進貨頻次與同行業數據相比存在明顯差異，則可能預示其存在虛構收入或操控利潤的可能性。

其次，大數據信息共享還可通過分析每個企業的歷史消耗與收入數據，與通常此行業數據進行橫向比較，以此判斷出企業的財務數據是否與其所在行業的平均水平相符。如果某企業的財務數據與同行業平均水平相差太多，則其財務數據便可能存在的異常情況，需要相關部門予以進一步的審查。

最后，基于納稅人上期申報的財務報表數據、本期開票數據以及共享的資金流等各部門數據，大數據信息共享系統還可自動生成本期的財務報表。并將系統生成的財務報表與納稅人申報的財務報表進行比較，以此分析其差異是否存在異常之處。如果兩者之間存在明顯差異，則可表明其財務報表中存在虛假數據的情況，進而便需要相關部門開展深入的調查、甄別工作。

大數據信息共享在提升財務信息真實性中的應用。

建立監管數據聯網數據監控模型 利用大數據、人工智能、互聯網等現代先進的科技手段，讓海關部門、稅務部門、市場監管部門、金融機構等單位能夠實現數據信息的共享，能使那些表面上法人、股東不同的表面上沒關聯的公司背后的實際關聯關系透視出來，打擊財務舞弊逃稅等違法行為。通過各行業監管數據聯網建立的數據監控模型，運用云計算、大數據、自然語言處理等技術手段系統化、動態化、實時化的設計和開發建立量化分析的程序，將企業的財務數據與大數據平臺中的數據對比，從中核查愜意是否存在違法違規行為，有效提升對企業財務信息的監管能力，旨在“模擬”專家分析行為、識別信號、捕捉內涵聯系、歸納對比歷史案例，進而評價特定舞弊風險（例如，閉環利潤不準確）的可能性水平，如同財務資深專家協助抽絲剝繭，大數據平臺提交可疑主體名單和指出可能的不真實的科目、數據偏差率以及合理的稅收金額。信息共享下的大數據監管不僅可以推測出財務報表表內數據有問題，也能推測出表外問題。根據預警信息初步估算出應補繳稅款；對于個別組織辨稱的無資金可以繳稅款，可以通過多部門信息共享系統迅速識別出有哪些具體資產可以執行變現。

在建立數據監控模型時，應綜合考慮橫向、縱向以及歷史數據的采集范圍，并對其進行橫向、縱向、環比和同比分析。同時，該比較不僅限于企業自身，還可對同行業和上下游企業的數據進行比對分析，從而實現全面的數據檢驗和分析。

首先，在橫向數據采集方面，需收集和監控企業自身在不同時間點的財務數據和業務指標（銷售額、利潤、成本、現金流）等關鍵指標。為此，企業可對不同時間點的橫向數據進行比較，可發現企業內部的變化趨勢和異常情況。在實際中，可能由于某一指標在短時間內出現劇烈波動或異常變化，表明存在財務數據的異常情況，需要進一步調查和甄別。

其次，在縱向數據采集方面，除了企業自身的歷史數據，還需要收集和監控同行業和上下游企業的相關財務數據和業務指標。在對縱向數據的比較中，可幫助企業了解其在行業內的地位和表現，以及與同行業和上下游企業的關聯性。若某一指標在同行業中處于異常水平，或者與上下游企業的數據存在顯著差異，則可表明企業運營管理中存在潛在問題，并需要進一步的審查和分析。最后，企業還需對其進行環比與同比比較分析。其中，環比比較是指對當期與上一期進行比較，從而清晰分析出企業業務開展的季節性變化與周期性趨勢。而同比比較則是指對當期與去年同期進行比較，從而觀察出該企業的長期發展趨勢與年度發展變化。而在環比和同比比較中，還可發現與該企業往年相比是否存在顯著異常或異常波動情況，從而及時發現其中的潛在的問題，提高企業數據監控的準確性與有效性。

建立財務分析模型 在財務分析模型設置上，首先，下沉到具體行業構建行業圖譜，定義行業可比公司與行業財務分析模型，并針對特殊行業畫像；其次，從盈利能力、資產質量、現金分析三個層面，對各細分行業分別設置主成分指標、權重、閾值以搭建財務分析框架模型，并結合行業特征進行全樣本分析；最后，精準定位企業所處的細分行業，對企業各財務維度及總體健康度進行打分，分為高、中、低三類。在設置分析模型時，要將企業的整個生產運作流程納入進來，把發現的財務舞弊的早期預警信號，尤其是非財務信息，轉換成可以定義、判定和量化的變量。同時要將非財務角度的指標考察，例如以下視角：

1.行業角度。產品銷售回款周期與完工周期不合理；銷售單價遠高于同行業龍頭企業；產品原材料消耗比例與產品不符；產品原材料消耗與銷售收入不配比；水電煤耗用量與生產經營不匹配；工程施工周期、人均產值與行業均值偏離大。

2.公司治理角度。上市公司并購重組涉及業績對賭且對賭條件異常?？毓晒蓶|質押率高。

3.關聯角度。重要交易或頻繁資金往來方為關聯關系，或者實際受同一控制人控制。

構建財務預警因子庫 模型在設置時除要選擇行業通常數據樣本，也有采集市場最高值與最低值。如果數據分析中相關指標甚至超過了最高值與最低值更要重點關注。建議模型在設置時采集國內外各行業退市、違規的公司，構建財務預警因子庫。

同時，在設計模型的過程中，也可以將專家的經驗融入到模型的構建中，通過“決策樹”、專家系統和回歸統計分析等三種方式，把專家的經驗轉化為可量化的指標、維度以及其組合。以此可將專家的經驗知識廣泛應用，并通過不斷的學習與優化持續提高系統的準確性。同時，還因此將得出的可用于企業畫像的指標變量數量可達上千，大大突破了人工識別的邊界。

大數據信息共享在財務信息甄別中扮演著重要的角色。大數據信息共享的優勢在于其全面性、實時性和效率性。其通過整合和分析大量的財務、經營和市場數據，可有效揭示出企業在經營中潛在的財務違規違法行為，提高甄別的準確性與時效性。并通過數據整合、分析與模型建立、跨企業比較與關聯以及實時監控與預警等應用方法，還可幫助企業更全面、深入地了解其自身的財務數據，從而及時發現潛在的風險并予以糾正。而加強大數據信息共享系統建設，能夠為企業的財務信息甄別工作提供更多的信息來源，實現實時監控與智能化甄別，讓銀行、稅務、海關等各部門間實現更加科學高效的信息共享，進而讓稅務等監管部門對上市公司的一系列財務信息做出更加有力的管控，為市場經濟的穩定有序運行提供良好支持及保障。

（作者單位：南京浦東房地產開發有限公司上海蘇寧環球萬怡酒店分公司）