作為中國資本市場(chǎng)改革的見(jiàn)證者與參與者，普華永道及其所服務(wù)的企業(yè)一直活躍于資本市場(chǎng)的前沿，從大型國有企業(yè)改制上市、中概股“走出去”海外融資、高增長(cháng)態(tài)勢的重大資產(chǎn)重組及跨境并購，到新三版掛牌、私募融資、資產(chǎn)證券化，均感受到市場(chǎng)發(fā)展前進(jìn)的魅力。
隨著(zhù)監管要求的不斷提升，發(fā)行人成功上市的難度亦不斷提高；特別對于互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)上行業(yè)，在業(yè)務(wù)數據量劇增的前提下如何有效地對發(fā)行人的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行盡調，成為發(fā)行方、保薦機構及申報會(huì )計師所共同面臨的挑戰。
《關(guān)于網(wǎng)絡(luò )游戲類(lèi)公司IPO信息披露指引》
2017年3月， 《網(wǎng)絡(luò )游戲公司首次公開(kāi)發(fā)行和上市信息披露指引》在互聯(lián)網(wǎng)上非正式公布，針對信息披露方面提出了具體和嚴格的要求。
《指引》除了對于傳統的信息系統控制的有效性提出核查要求，還首次提出數據分析的要求，要求發(fā)行人的保薦機構和申報會(huì )計師應通過(guò)大數據分析的技術(shù)深入了解發(fā)行人業(yè)務(wù)指標和財務(wù)指標的趨勢和匹配性。由于互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)上行業(yè)數據量巨大，通過(guò)傳統的盡職調查手段滿(mǎn)足監管的要求已變得越發(fā)困難。
普華永道通過(guò)引入不同的大數據分析技術(shù)和人工智能算法，結合在互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)上行業(yè)的豐富經(jīng)驗，通過(guò)建立不同的分析模型對發(fā)行人運營(yíng)數據和日志進(jìn)行分析，協(xié)助保薦人深入理解發(fā)行人真實(shí)的業(yè)務(wù)情況，應對內部質(zhì)控部門(mén)和監管機構的要求。
數據盡職調查的步驟
場(chǎng)景一：廣告虛假流量識別分析
廣告充斥在我們生活的每一個(gè)角落，每日均產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)數據，通過(guò)傳統的盡調手段難以充分了解廣告投放的真實(shí)性。如何從廣告業(yè)務(wù)數據中挖掘信息，了解廣告的實(shí)際投放效果與廣告主協(xié)議需求的一致性，充分了解廣告業(yè)務(wù)是否真實(shí)發(fā)生，是保薦機構不得不思考的問(wèn)題。
場(chǎng)景二：電商行業(yè)中商品評價(jià)真實(shí)性的判斷分析
大數據時(shí)代背景下，電商行業(yè)也面臨數據急劇擴張帶來(lái)的種種挑戰。面對海量的產(chǎn)品評價(jià)數據，如何判斷評價(jià)中是否存在“注水評論”、“僵尸用戶(hù)”等摻假行為也成為保薦機構日益重視的問(wèn)題。為了能夠快速有效的識別疑似異常評價(jià)，我們可以借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）、并結合深度學(xué)習算法等工具來(lái)有效實(shí)現買(mǎi)家評論的情感分析與分類(lèi)。
場(chǎng)景三：游戲行業(yè)中的自充值行為分析
鑒于游戲行業(yè)中，存在利益相關(guān)者通過(guò)“游戲公會(huì )”等自組織的游戲玩家群體進(jìn)行自充值的行為，而該類(lèi)行為無(wú)法通過(guò)傳統的核查手段進(jìn)行有效識別。
借助數據分析方法，我們可結合游戲玩家的包括玩家充值賬號、IP地址、設備號碼、游戲昵稱(chēng)等信息，對游戲玩家的充值行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，利用Apriori算法，挖掘頻繁項集，了解游戲充值玩家的關(guān)聯(lián)性，結合關(guān)聯(lián)玩家的充值金額、充值頻次等游戲行為數據，協(xié)助識別該類(lèi)自充值行為。
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