IPO银行流水核查方法论

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现金流是衡量发行方运营能力的核心指标，而银行流水作为现金流的载体，是快速了解实际经营情况，摸底实控人和相关方财务真实性和排查关联和可疑交易等问题的最好抓手，是IPO核查中必不可少的一环。过去流水核查时，银行仅能提供纸质对账单，动辄千页，而且很多银行对账单因为列数限制而信息不全。IPO项目本身交易流水量大又复杂，而新经济公司的第三方支付数据量更是人力难以处理，再结合实控人及其他主体的各种信息，想要短时间内全面完成核查难度很高。而随着银行电子化的普及和监管力度与尺度的变化，各大银行均可下载1-3年网银流水，主流券商投行机构项目组也都陆续开始收集电子交易信息，进行更全面，更深入的核查。那么银行流水该怎么分析，又能发现哪些问题呢？数据清洗：多银行流水数据整合不同于信息量匮乏，仅有6-7列的纸质流水，电子流水常常包含多达30多列的数据。因而在开始分析之前，第一步是要整合客户提供的多银行多格式的流水。数据分析有一个原则：“Garbagein，garbageout”（无用数据进，无用结果出）。这步不难但很复杂，因为中国多家银行，格式不同。比如中国银行的格式以付款方/收款方区分，而招商银行统一显示为对手方；有的银行交易金额以一列配合正负号，有的一列配合借贷标记，有的两列分别记载；各银行流水中的交易类型，业务类型，交易地点，摘要，备注和附言，也常常无法直接匹配。因此我们需要在保留信息量的前提下进行数据清理，才能有统一的数据基础进行分析。如果客户文件多，流水量大，手动处理合并是很耗时费力的。数据结构化：标签分类和数据清洗标签与分类是结构化分析现金流数据的基础。比如：1.通过法人和企业股东信息，可以判断交易对手方是否为企业的关联方。2.通过经营范围判断企业是客户/供应商，可帮助我们建立行业指标（比如对批发商类支出占总收入或总支出的比例）。3.通过注册日期将企业分为新成立，1-2年，2-5年，5年以上等，可以帮助发现新成立就发生密切贸易往来的疑点公司。4.通过注册资本，可以将企业分为大中小型，等等。5.根据对手方名称，交易类型和摘要等信息，每笔交易都可以进行分类。首先按经营性，筹资性和融资性区分，并继续细化分类为内部转账，销售收入，贷款流入，往来拆借，供应商采购，工资支出，税费缴纳，水，电，房租，差旅等等。标签分类完成后，数据清洗也就同时完成了。后续可以精准的分析企业的经营情况，而不受内部转账和投融资交易的影响。规范化的标签和分类为分析建立了基础，由此可以便捷的进行多维度分析。可信度：流水造假和账户缺失IPO流水核查要求必须现场第一手取证，因此理应没有数据真实性问题（除非银行……）。不过鉴于出现伪造U盾和下载过程中掉包流水文件的案例，保险起见，仍应该进行流水真实性和完整性的校验。首先是企业数据真实性。如果数据经过了加工而不可信，后续分析的意义就会受限制。多种方式可以验证数据可信度：账户余额是否是连续的（是否删除交易），每季度是否收到和日均余额匹配的利息，收到利息的规律和信息是否与该银行匹配，各账户间内部转账理应相互匹配，等等。如果数据可信，我们接下来验证数据完整性，检查账户的数据是否完整，比如是否提供了足够时间长度的流水。此外，还要查验企业是否提交了所有的主力账户：可以从内部转账中发现未提交的本方帐号，统计发生的交易金额。还可以根据企业的银行账号判断该账号的所属银行，开户地和币种等信息，方便进一步向企业征提流水数据。数据分析与可视化在完成数据标准化并打好标签后，我们接下来进行汇总分析和可视化。通过对标签多维度分析，快速进行流水交易筛选和对手方交易情况统计，可以发现很多容易被忽略的问题。比如瑞幸案例中的，和一家刚刚成立的公司多次发生大额贸易的情况：比如关联方交易分析，按关联方式（法人，股东，投资方，被投资方，交叉持股等），按企业进行统计，并可视化呈现：再比如对资金全貌的分析。除了现金的余额波动，资金全貌还包括投理财的申购赎回和贷款的发放还息。可以将每个账户的余额汇总，展示每日变化。发现问题：鉴别可疑对手方有了以上的数据分析可视化基础，我们可以进行多种问题的提出和分析，比如存在问题的交易对手方。1.企业的客户和供应商的交易应该是单向而多笔的。分析对手方是否交易频次低，单笔金额高，整数多，双向收支，收支重合程度高，可以发现可疑对手方。2.企业注册时间也是一个指标。企业的主要供应商和客户多在行业里经营多年，很少有注册一年内的。如果有出现且往来频繁，金额较大，就值得我们进一步研究。3.交易的频率规律也很重要。交易规律（每月X日为付款日）说明正常付款规律，另一方面大额对公支付不可能在半夜打款，同样如果发现周末或节假日打款，也值得我们

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