【投资笔记】财务尽调（FDD）资金流水核查有哪些信息化工具？

结论是：在VC投资的FDD中资金流水核查的必要性不大。原因在于资金流水核查的性价比不高——花费成本太高，逻辑链条不够完整，发现有价值信息的概率不高。

但是，如果有简便、快捷、低成本的方式来做核查，那其价值就会大大提升。

正如我们之前讨论过的，在各行各业的信息化进程飞速发展的今天，投资尽调领域的信息化程度还非常原始，大量的工作还在依靠人工进行。显然，未来有很大的提升空间。

今天我们就来讨论下如何通过技术手段来做资金流水核查。

在理想的情况下，我们希望是资金流水跟财务明细账中的记录做到逐笔对应。比如每一笔收入的确认所对应的回款情况都能清晰验证。

但是在很多时候无法做到，这更多是由于成本问题。即采用人工方式无法核对数量巨大的资金流水活动。

而资金流水相对于其他核查而言，并非不重要，只是性价比较低，因此往往采用抽样等简化方式来核查。但是，在拥有了技术工具之后，我们就可以更好的做核查，甚至能够实现全面核查。

这是一款现金流尽调的saas软件。

它对于资金流水的核查可以分成三个部分：

1、银行流水的真实性

2、关联方

2、银行流水的内容分析

所需要原始资料就是：三份由银行出具的银行流水对账单，期间是从20180101-20181231。

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第一部分 流水本身的真实性

真实性工作的核查工作，相对简单机械，但是数量很大，如果人工来做，显然有点“大才小用”，而且容易出错。因此，用软件来分析最合适。

一、余额校验

涵义：计算每一笔记录中的“余额”是否正确，以验证银行流水是否可能存在人为篡改等。

具体说明如下：下图是一份银行流水对账单。其中，“余额”、“贷方发生额”、“借方发生额”存在着逻辑关系。

公式：余额=前一期间的余额+贷方发生额-借方发生额

举个例子，如图所示，2018年1月5日的“余额”为1400000.35元，它等于2018年1月2日的“余额”1204000.15元+“贷方发生额”196000.20元。

通过这样逐笔核对，我们可以发现其中是否存在错误。如果一旦出现错误，有可能是人为将某些记录删除所导致的缺行。

通过该Saas软件的流水核查系统，只要将银行流水excel文件上传到其Saas系统中，就可以自动显示其中存在的“余额错误”，简化了人工工作。

二、数据真实性校验

在这个版块中，主要通过分析数据本身的合理性来验证数据的真实性。我们能看到这里有4个维度的标准：

第一、实结/应结 活期利息次数

这是个测试银行流水真实性的最常用方法，即一个账户中如果流水是真实完整的话，肯定会有银行结息的记录。否则，可能就存在真实性的问题。

第二、“摘要”缺失占比

这个相对冷门，需要依靠大数据来测算。基于该Saas软件的存量数据统计，正常对账单中缺失“摘要”的比例约为20.67%，当缺失比率高于36.10%时，就需要进一步核实数据的真实性。

第三、对方名称缺失占比

同上面一样，正常对账单中缺失“对方名称”的比例约为27.25%，当缺失比率高于54.32%时，就需要进一步核实数据的真实性。

第四、Benford相关系数

这个有点意思，说的是根据大数分布的规律来验证真实性。打个比方，正常的试卷ABCD的分布是有规律的，你如果一卷子全选C，那大概率是在瞎蒙。 如果你的数据里面首位数全是2，那大概率可能是造假的数据。

三、缺失同名账户

这是一个非常实用的功能，基本原理就是从你的银行流水中的“对方户名”来查看，是否有对方户名中的“名称”跟目标公司的名称相同的。意味着目标公司可能有其他的银行账户但未向投资人披露。以上图为例，我们看到，这里查出了两个其他账户，一个是尾号为99的，目标公司向其支付了190万元的资金，另一个尾号是77，目标公司向其支付了153万元。

当然，这个功能通过人工方式也可以很简单的实现。

以上是从数据的形式合理性上进行的审查。形式上具备合理性了，才具备做内容分析的基础。否则，形式上一看就是漏洞百出，也就没有做内容分析的必要了。

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第二部分 关联方

四、工商信息

这里会自动连接外部第三方数据，比如企查查等，导出目标公司的基本工商信息，以作为下个版块“关联方”的核查基础。

五、关联方

在FDD实务中，关于关联方的核查一般都是依据企业提供的关联方清单来确定，有些FDD机构会将目标公司的部分供应商和客户做穿透，将其股东、管理层等关键信息提取出来，跟资金流水中的对手方进行对比，以核实是否存在潜在关联方。

在中早期项目中，通过“关联方”进行造假的情形较少见，但是存在财务粉饰或者规范性的问题可能不少。隐瞒的关联方资金流水不好查，但是一旦发现往往能反映出很多有价值的信息。

当然，这个工作机械简单，性价比不高。往往花费很大时间精力，却不一定能得出有价值的信息。因此，通过自动化的方式操作无疑是最佳的选择。

这里该Saas软件选择了四个维度的“关联方”流水数据，分别是：

①　关联方法人、股东与主要人员

②　被尽调方投资的企业

③　与被尽调方具有相同股东的企业

④　疑似关联方

其中前三个较为常见，这里不在赘述。

重点说说第四类“疑似关联方”的核查标准。它具体包含了下列5种情况：

• 流入流出金额较高的个人（流入流出总额大于50万元）
• 发生过拆借的对手方（往来流水中含有借还款，且总额大于20万元）

这个主要依赖于“摘要”或者“备注”内容。

• 大额整数交易占比较高的对手方（整数交易占比大于80%，平均每笔金额大于100万元）
• 收支重合金额与比例较大的对手方（交易总额大于50万元，收支重合比例大于30%）

典型的案例就是“财务造假”经常采用的方式：既是供应商又是客户。之所以要限定收支重合的比例是因为理想情况下收支重合比例是100%，公司就可以以一笔资金无限重复刷业绩了（不考虑税负的情况下）。

• 往来总额较高的新成立企业（与本方企业首次发生往来时成立年限小于0.5年，交易总额大于50万元的企业）

这里的关联方认定方式其实还不算全面。

比如，没有将“全部”有过资金往来的对手方的关联方与公司的关联方之间进行交叉核验。

再比如，没有通过AI方式来自动识别出类似名称的关联方。比如，如果一家公司的名字叫大黑米，那么大白米、小黑米……等这类的名称就应该界定为“疑似关联方”。

当然，这其中既涉及必要性的问题、计算量的问题，更涉及到数据成本的问题（毕竟调阅第三方APP的数据是需要支付成本的）。一般在投资FDD中并不需要核查的这么深入，但是在IPO相关的尽调中就有必要了。

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第三部分 流水内容

六、资金总览

这里核查的是不同时间段的活期资金余额和贷款余额，体现的是企业的经营安全性。

对于VC项目而言，可以关注各个期间的资金余额（因为大部分项目没有贷款）。

七、理财与贷款明细

这个功能更适合银行信贷类项目使用。在VC项目中一般用不到。

八、收支盈亏

这是一个比较好的核查企业现金流的功能。能够以概览方式查看公司的整体资金流情况。

九、收支构成

通过现金流的摘要，可以将不同类型的收入和支出进行分类。

但实践中，大部分项目的摘要内容很乱，很难通过摘要来清晰的划分出不同的收入和支出类型。

十、指标性收支

很实用。这些指标可以与收入进行勾稽关系的分析，是发现财务造假或者粉饰线索的有效手段。

核心收支方相对标准化，一般都会做。相对简单。

综上，上述核查系统的逻辑相对简单，并无太多复杂的分析方法，更多还是计算机的处理速度优势，人工当然可以做，只是相对花费的时间更多，出错率也更高。

当然，讨论的重点不是技术或者工具本身。技术只是帮助我们解决问题的手段，即使没有这些工具，理论上我们依然可以做这些核查。

关键在于通过上述工具，我们可以了解到资金流水核查的一些原理和方法。

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