行业资讯 | 分离标的物与价值：一种高科技舞弊防范方法

了解3P框架如何帮助舞弊调查人员识别和防范财务报表舞弊。

舞弊调查人员深知，财务报表舞弊是代价最高、最复杂的舞弊形式之一。事实上，正如国际注册舞弊审查师协会（ACFE）《2024年全球职务舞弊调查报告》的数据所示，尽管财务报表舞弊是最不常见的舞弊类型（占案件总数的5%），但组织因此遭受的损失中位数为76.6万美元；而在报告分析的案件中，资产侵占占89%，损失中位数为12万美元。

舞弊调查人员也十分清楚财务报表舞弊的复杂性以及舞弊者实施的复杂 schemes。根据反舞弊协作组织对2014至2019年美国证券交易委员会（SEC）531份会计与审计执法公告的分析，最常见的财务报表舞弊形式涉及价值操纵，包括不当收入确认（43%）、准备金操纵（24%-28%）以及存货错报（11%-12%）。

在当今数字化转型的商业环境中，舞弊者能够通过日益复杂的方法操纵财务报告。传统的识别方法——通常依赖追溯分析、抽样和人工审计——往往难以应对这些新兴舞弊手段。当审计人员发现不一致之处时，损害早已造成。

“为了有效利用这些技术进步，舞弊调查人员需要一种能够应对所有潜在舞弊 行为的方法——3P模型。”  

然而，人工智能、物体追踪和区块链等新兴技术正在创造舞弊防范的新范式，能够在舞弊者利用漏洞之前就针对性地解决这些漏洞。我们现在能够将物体追踪（如敦豪和联合包裹用于追踪包裹的技术）应用于财务报告，而不仅仅是使用过时的复式记账法（或机器可读的可扩展商业报告语言数据）。这些较旧的方法混合使用历史成本、公允价值和其他不兼容的计量方式。  

为了有效利用这些技术进步，舞弊调查人员需要一种能够应对所有潜在舞弊行为的方法——3P模型。该模型通过将流程分为三大主要类别：产品与服务、人员、实体基础设施，在业务报告中实现标的物与价值的分离。通过3P模型实现标的物与价值的分离，会产生多个验证点，这使得舞弊更难实施，但更容易识别。通过将人工智能、物体追踪和区块链技术整合到该框架中，组织可以构建难以被操纵的财务报告系统。  

如下表所示，3P模型构建了一个结构化流程：从标的物输入（供应链、资源、治理和电子发票），经过三大类核心处理，到标的物输出（客户、市场和价值创造）。这种分离使操纵更加困难，因为舞弊者必须在多个独立的验证系统中伪造数据。 

该模型将尖端技术与不断发展的国际报告准则（包括《国际财务报告准则第15号——与客户之间的合同产生的收入》《国际财务报告准则第18号——财务报表中的列报和披露》以及国际可持续准则理事会指南）相结合，以编制更透明、更准确的财务报表（有关本专栏中使用的不同术语的详细解释，请参见“术语表”）。

3P模型的第一大支柱侧重于追踪产品和服务在供应链中的流转。

工作原理：

• 射频识别标签、条形码和物联网设备对产品从源头到交付的全过程进行监控。  

• 实体产品的数字孪生（虚拟复制品）可实现实时验证。  

• 人工智能系统标记报告库存与实际库存之间的差异。

可识别的预警信号：

• 无法解释的库存缩减。

• 过早确认收入。  

• 渠道填塞。

• 虚构销售。

• 开票持有行为。

• 虚假库存。  

舞弊防范效果：实施基于射频识别的供应链追踪的组织，总体库存缩减情况有所改善，与库存估值相关的财务报告准确性也有所提高。对舞弊调查人员而言更重要的是，当实际情况与财务报告不符时，这些系统会发出实时警报——这是潜在舞弊的典型信号。  

人员

第二大支柱通过监控员工数据和贡献，关注业务运营中的人力因素。

工作原理：

• 高级分析监控员工活动模式。  

• 人工智能系统识别交易审批或系统访问中的异常情况。

• 模式识别算法检测异常的时间安排或审批顺序。  

可识别的预警信号：

• 对财务系统的异常访问模式。

• 正常工作时间之外的过多审批。

• 对供应商主文件的异常修改。

• 幽灵员工。

• 虚报费用报销。

• 职责分离违规。  

舞弊防范效果：这些系统擅长发现费用报告舞弊、工资scheme以及未经授权的系统访问，往往能在舞弊完全发生前就识别出来。通过建立基准行为模式，人工智能算法能够识别传统审计程序难以发现的异常情况，例如员工据称在休假期间却处理了审批，或者费用报告模式突然发生变化。  

调查注意事项：当模式触发警报时，舞弊调查人员应仔细记录数字证据。现代人工智能系统会保留全面的审计日志，这在调查过程中可能极具价值。然而，实施监控系统时必须考虑隐私法规。  

实体基础设施

第三大支柱致力于记录和追踪构成许多企业支柱的实体资产。

工作原理：

• 物联网传感器对实体资产进行持续监控。

• 无人机和地理空间技术生成准确的数字表征。

• 地理信息系统为资产监控提供空间背景。

可识别的预警信号：

• 资产侵占。

• 虚构或高估资产。

• 费用的不当资本化。

• 虚报保险索赔。

• 未报告的资产减值。

• 资产已处置但仍在账面上的幽灵资产。  

舞弊防范效果：全面监控形成了资产存在、状况和使用情况的审计轨迹，这可能使许多传统的基于资产的舞弊 scheme几乎无法实施。当财务报告称拥有20辆送货卡车，但物联网传感器和地理数据显示只有18辆在运营时，调查人员就有了调查的起点。

3P模型展示了标的物（产品与服务、人员、实体基础设施）如何与价值创造相分离，输入通过核心处理转化为输出，整个过程通过价值评估进行协调。

3P模型利用了多项关键技术，包括高级神经网络（由按层排列的互联节点组成、用于处理和传输信息的计算模型）、区块链和物联网设备。神经网络常用于监控系统、追踪运动员或球的体育分析、追踪行人和其他车辆的自动驾驶汽车，以及在移动物体上叠加数字内容的增强现实技术中。它们在标的物追踪方面表现出色，因为能够应对复杂场景，如光线变化、部分遮挡以及外观发生改变的物体。  

YOLOv8等高级神经网络可提供实时标的物识别，准确率极高。这些系统能够将实物库存与报告价值进行比对，形成独立的验证机制，减少不实陈述的机会。在测试中，基于YOLOv8神经网络的标的物识别在发现报告库存与实物资产之间的差异方面达到了94.7%的准确率，显著优于传统审计程序。

区块链技术通过不可篡改的账本确保交易记录的安全性，防止对财务数据进行追溯性操纵。智能合约可以自动执行合规检查和验证流程，减少舞弊常发的人为干预环节。

物联网设备（传感器、执行器、电器或其他可无线连接到网络并传输数据的硬件）有助于对实体基础设施和供应链进行持续监控。这些传感器提供资产状态的实时验证，形成支持所报告财务数据的审计轨迹。

要实施3P模型，需使用企业资源规划（ERP）系统，其中一些系统具备广泛的标的物追踪功能。

实物标的物：

• 通过库存管理追踪的材料和产品。

• 设备和资产。

• 用于单个物品追踪的序列号和批次编号。

• 仓库管理中的处理单元和物流单元。

业务标的物：

• 单据（采购订单、销售订单、发票）。

• 财务交易和会计凭证。

• 工作流项目和审批流程。

• 主数据的更改和修改。

系统标的物：

• 用户活动和访问日志。

• 配置变更。

• 带变更凭证的数据修改。

• 系统交易和数据库变更。

ERP关键追踪功能：

• 变更凭证：自动追踪主数据和交易数据的修改。

• 审计轨迹：全面记录用户活动和系统变更。

• 序列号管理：追踪单个物品的全生命周期。

• 批次管理：监控具有共同特征的材料组。

• 仓库管理：实时追踪货物的移动和位置。

• 资产追踪：监控固定资产从购置到处置的全过程。

技术能力：

• 实时查看标的物状态和位置。

• 历史追踪和报告。

• 与射频识别、条形码和物联网设备集成。

• 针对标的物移动的自动警报和通知。

• 关于被追踪标的物的综合报告和分析。

审计轨迹完整性：

• 不可篡改日志：审计轨迹记录一旦创建便无法修改或删除。

• 数字签名：关键审计轨迹数据采用加密保护。

• 时间戳：安全时间戳可防止记录回溯。

配置要求：

• 许多审计轨迹功能需要特定的激活和配置。

• 某些功能可能需要额外许可，例如治理、风险与合规解决方案。

• 需要定期维护以确保最佳性能。

随着可持续发展报告在全球范围内对企业日益成为强制性要求，且与财务激励挂钩，舞弊调查人员必须做好准备应对与环境、社会及治理（ESG）报告相关的财务欺诈。3P框架有助于应对这一新兴风险领域，可识别 “漂绿”（做出误导性环保声明的做法）及其他形式的ESG不实陈述。通过建立可验证的数据轨迹，将报告的可持续发展指标与实际运营数据关联起来，3P方法使ESG舞弊更易被识别。

常见ESG舞弊行为：

• 伪造碳排放数据。

• 夸大可再生能源使用量。

• 歪曲供应链道德标准。

• 虚报多样性指标。

• 声称拥有不存在的可持续发展认证。

• 操纵环境影响评估。

新监管焦点

随着国际可持续准则理事会（ISSB）现在要求为与可持续发展相关的财务信息制定全面框架，舞弊调查人员在验证合规性方面面临新挑战。3P模型通过在可持续发展声明与运营实际之间建立可审计的关联，与这些要求保持一致。

展望：电子发票与舞弊防范技术

今年（在部分国家）开始实施的强制性电子发票，代表着舞弊防范能力的重大进步。该系统与人工智能工具集成，可实现实时验证并立即与税务机关共享数据，大幅减少发票舞弊、逃税和虚构供应商行为的机会。

电子发票系统作为输入和输出元素完美融入3P模型，在整个业务流程中创建额外的验证点（参见上文3P模型图表）。组织可通过以下步骤做好准备：

1. 投资技术专长：招聘或培训掌握人工智能和数据分析的员工。

2. 创建跨职能团队：整合财务、IT和运营方面的专业知识。

3. 分阶段实施：从高风险领域入手，然后系统地扩展。

4. 更新舞弊风险评估：纳入新的数据流和识别能力。

5. 制定响应协议：制定明确的行动计划，以应对人工智能系统标记的潜在问题。

对舞弊调查人员而言，人工智能、标的物追踪和区块链等技术不仅仅是新工具，更是一种根本性的范式转变——从定期的、基于抽样的识别转变为持续的、全面的防范。随着国际准则不断发展，将可持续发展报告纳入其中，3P模型作为一个灵活的框架，既能适应新要求，又能强化核心舞弊防范能力。 

其成果不仅仅是准确的财务报表，更从根本上重新平衡了风险与回报的等式，降低了舞弊对潜在舞弊者的吸引力。通过提高实施舞弊所需的技术复杂度，同时提升识别能力，3P模型助力构建这样的财务系统：信任建立在验证之上，而非假设之上。  

Kurt Ramin, （注册舞弊审查师）是财务报告专家，专注于新兴技术和国际报告准则。他为组织提供实施高级舞弊防范系统的咨询服务，并为国际报告框架的制定做出了贡献。联系方式：kurtramin@yahoo.de。

Klara Weiand, （博士）是德勤风险、监管与法证业务合伙人。她为企业提供咨询，帮助其通过创新技术和高级分析技术优化调查和诉讼工作。联系方式：kweiand@deloitte.de。  

Tim Danne是德勤风险、监管与法证业务高级顾问。他协助客户调查潜在的不当行为和违规行为。联系方式：tdanne@deloitte.de。  

标的物追踪：在组织内部对实体和数字实体的全生命周期进行系统识别、监控和记录。这包括有形资产（设备、库存）、无形资产（知识产权、数字资产）和动态资源（人力资本、客户关系）。  

价值：某物对某人或在特定情境下的价值、效用或重要性。它体现了个人、群体或市场赋予某一标的物、服务、想法或概念的益处、意义或吸引力。  

价值协调者：作为组织内的推动者，确保价值创造举措在所有利益相关方群体中得到妥善规划、执行和衡量。有时也称为首席价值官，其必须确保价值创造和价值损耗的所有相关方面都得到核算和沟通。

复式记账法：一种会计制度，每笔交易至少影响两个账户，维持资产等于负债加所有者权益这一基本等式。

财务报告：向内部和外部利益相关方结构化传递组织的财务信息。这包括财务报表、管理报告、监管文件以及其他关于财务状况、业绩和现金流量的正式信息披露。

企业资源规划（ERP）系统：整合的软件平台，用于组织和管理跨职能领域的业务流程，通常包括财务、人力资源、供应链和运营等模块。

3P模型：一种提议的框架，围绕三大基本标的物类别重构财务报表报告：产品（商品和服务）、人员（人力资源）和实体基础设施（设施和设备）。

现金流量表直接法：一种现金流量报告方法，直接披露经营活动的现金收入和支出，而非通过调整净利润得出。

神经网络：受大脑中生物神经网络的结构和功能启发的计算模型。它由按层排列的互联节点（称为“神经元”或“单元”）组成，用于处理和传输信息。 

区块链技术：一种分布式数字账本技术，维护不断增长的记录列表（称为区块），这些记录通过加密原理链接和保护。每个区块包含前一个区块的加密哈希、时间戳和交易数据，形成无法追溯修改的不可篡改记录链，除非更改所有后续区块。

F-电子发票：以结构化电子格式开具、传输和接收的发票，可实现业务信息的自动电子处理。在一些国家，电子发票是强制性的，发票副本需提交给税务机关。

可持续发展报告：向外部披露非财务绩效信息，无论这种披露是自愿的、应要求的还是强制性的，涉及环境、社会、经济和治理问题的定性和定量信息。

隐私法规：规范组织如何收集、处理、存储和共享个人数据的立法，旨在保护个人隐私权利并确保数据安全合规。

可扩展商业报告语言（XBRL）：一种标准化的财务报告格式，通过标准化分类法和数字标签实现业务信息的自动处理。