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如何識別上市公司財務(wù)造假?除了“找茬”還有人工智能新幫手

每日經(jīng)濟(jì)新聞 2019-11-30 22:25:22

而提到識別財務(wù)造假的基本思路時,有券商人士對《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者表示,識別財務(wù)造假的核心,是看其所披露的數(shù)據(jù)是否有邏輯上說不通、與經(jīng)營情況矛盾、與行業(yè)矛盾、與上下游公司矛盾、與自身其他財務(wù)科目矛盾,即“找茬”。

每經(jīng)記者 張虹蕾    每經(jīng)編輯 湯輝    

2019年以來,少數(shù)上市公司因涉嫌財務(wù)造假備受市場關(guān)注,這些公司通過粉飾業(yè)績攫取巨額利益,讓投資者蒙受損失,破壞資本市場秩序。

那么,如何預(yù)警財務(wù)造假事件,有效保護(hù)投資者權(quán)益?

11月29日,在北京舉行的一場人工智能應(yīng)用論壇上,《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪發(fā)現(xiàn),通過人工智能技術(shù),可以獲得更豐富精準(zhǔn)的信息采集來源,更個性化、定向化的風(fēng)險定價模型,更科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐顿Y決策過程,更透明公正的信用中介角色等,從而提高財務(wù)風(fēng)險預(yù)警能力。

識別財務(wù)造假靠數(shù)據(jù)邏輯

論壇現(xiàn)場,一位券商人士表示,通過梳理一些上市公司的年報可以發(fā)現(xiàn),非標(biāo)審計意見數(shù)量增加,上市發(fā)債企業(yè)爆雷不斷且存在財務(wù)問題的占比提升。

中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所財務(wù)與會計研究室主任張金昌表示,企業(yè)財務(wù)風(fēng)險分別有財務(wù)危機(jī)潛伏期、發(fā)作期、惡化期、實(shí)現(xiàn)期幾個層面。

在財務(wù)危機(jī)潛伏期,存在盲目進(jìn)行擴(kuò)張、銷售額下降、銷售額上升但利潤下降、忽視風(fēng)險管理、無視環(huán)境的重大變化、企業(yè)資產(chǎn)流動性差、資本結(jié)構(gòu)不合理、財務(wù)經(jīng)營信譽(yù)持續(xù)降低、財務(wù)經(jīng)營秩序混亂等情況;在財務(wù)危機(jī)發(fā)作期呈現(xiàn)自有資本不足、過分依賴外部資金、利息負(fù)擔(dān)過重、缺乏財務(wù)的預(yù)警作用、債務(wù)拖延償付等問題;在財務(wù)危機(jī)惡化期存在經(jīng)營者無心經(jīng)營業(yè)務(wù)、專心于財務(wù)周轉(zhuǎn)、資金周轉(zhuǎn)困難、債務(wù)到期違約不支付等特點(diǎn);在財務(wù)危機(jī)實(shí)現(xiàn)期負(fù)債超過資產(chǎn)、喪失償付能力、宣布倒閉。

而提到識別財務(wù)造假的基本思路時,上述券商人士對《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者表示,識別財務(wù)造假的核心,是看其所披露的數(shù)據(jù)是否有邏輯上說不通、與經(jīng)營情況矛盾、與行業(yè)矛盾、與上下游公司矛盾、與自身其他財務(wù)科目矛盾等情況,即“找茬”。

此外,上市公司的造假動機(jī)更多的在于股價。虛增利潤往往伴隨虛增資產(chǎn),對資產(chǎn)端的識別和校驗是第一步工作。

新技術(shù)預(yù)警企業(yè)財務(wù)危機(jī)

除了理性方面的判斷和專業(yè)的知識分析,人工智能技術(shù)近年來異軍突起、獲得了廣泛的應(yīng)用,將人工智能技術(shù)應(yīng)用到財務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域,有可能及時發(fā)現(xiàn)報表造假企業(yè),及時對上市企業(yè)的財務(wù)造假及其可能帶來的風(fēng)險做出預(yù)警。

北京智澤華軟件有限責(zé)任公司副總經(jīng)理竇學(xué)鵬在論壇現(xiàn)場展示的人工智能軟件檢測系統(tǒng)顯示,通過企業(yè)公告的財報數(shù)據(jù),使用財報分析機(jī)器人,能夠發(fā)現(xiàn)報表造假,預(yù)警違約風(fēng)險。

竇學(xué)鵬向《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者回憶道,早在20世紀(jì)90年代,社科院的相關(guān)專家就對人工智能在財務(wù)造假預(yù)警方面有過研究,在2001年就開始投入市場應(yīng)用,經(jīng)過十幾年的發(fā)展和改進(jìn),目前人工智能在財務(wù)造假預(yù)警中應(yīng)用已經(jīng)比較成熟,能夠非常準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)問題并給出問題解釋,可以大大降低人工分析的工作量,降低人工和時間成本,并且更加全面客觀、準(zhǔn)確高效。

張金昌表示,通過人工智能技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,可以進(jìn)行跑路風(fēng)險、資金鏈斷裂風(fēng)險、還債風(fēng)險、造假識別等方面的預(yù)警,并對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評級,對處于不同級別的客戶,分別給予不同的預(yù)警信號和決策建議,該等級可以與銀行現(xiàn)有評級結(jié)果對接,對于級別變化較大的可強(qiáng)制重新評級或直接給出調(diào)整評級建議。

此外,張金昌以人工智能在財務(wù)造假的識別應(yīng)用舉例稱,可以對財務(wù)粉飾企業(yè)和非粉飾企業(yè)均值差異進(jìn)行檢測、通過不同規(guī)模企業(yè)毛利率波動確定變化異常參數(shù)、統(tǒng)計不同年份不同規(guī)模企業(yè)均值差異化情況。

另一方面,上述券商人士也提醒稱,用模型識別財務(wù)造假也需要不斷加入新的財務(wù)參數(shù),不同行業(yè)間財報的特點(diǎn)不一樣,不能單單就幾個簡單的比率判斷其財報的真假。因而,在發(fā)展的過程中,人工智能識別財務(wù)造假的技術(shù)模型也需要進(jìn)一步提升完善。

封面圖片來源:攝圖網(wǎng)

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