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貴州汽車銷售基於大數據分析的汽車銷售流程審計案例

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貴州汽車銷售基於大數據分析的汽車銷售流程審計案例

發布日期:2018-09-18 作者: 點擊:

貴州汽車銷售基於大數據分析的汽車銷售流程審計案例


中國汽車行業近幾年來經曆了井噴式的快速發展,2014年國內汽車的產銷量已雙雙突破2300萬輛,截至年底,全國汽車的保有量超過了1.5億輛。上海汽車集團股份有限公司(以下簡稱上汽集團)的主要業務涵蓋整車、零部件的研發、生產、銷售,還涉及汽車服務貿易以及汽車金融業務,是目前國內A股市場最大的汽車上市公司。上汽集團下屬多個汽車品牌整車企業,2014年上汽集團整車銷售合計562萬輛。

貴州汽車銷售告訴您國內汽車銷售市場如火如荼發展的同時,行業內競爭也日趨激烈,經銷商的各類違規銷售行為更是層出不窮,終端客戶對銷售違規甚至舞弊的投訴不斷見諸報端。由於銷售業務牽涉的利益廣泛,整車企業的銷售部門也成為權力尋租的重災區。上汽集團下屬整車企業多為合資企業,銷售業務係統獨立運行,上汽集團無法獲得日常運營數據進行監控。所以,2014年上汽集團審計室開展了對下屬某整車企業的整車銷售流程專項審計。

審計過程及方法

被審計的整車企業在全國擁有超過千家授權經銷商,年銷售量超過150萬輛。企業同時還設有專職部門負責日常監督和規範經銷商的銷售行為,但限於檢查人員數量和傳統現場抽查的方式,實際上每年隻能覆蓋到較小範圍的經銷商和銷售樣本,發現的問題往往不具有代表性,警誡效果不強。

1.審計目標

本次整車銷售流程專項審計的是通過大數據分析對企業銷售業務進行係統的風險評估和審查。具體審計目標包括:一是全麵梳理企業和經銷商的銷售業務流程;二是幫助企業控製銷售風險;三是規範總體銷售流程、加強相關監控;四是避免發生權力尋租和個人利益舞弊。

2.審計方法

本次專項審計創新性地采用大數據的統計及分析方式,不僅對審計期間的數百萬條銷售數據進行全麵審查,從以往抽查可能會忽略的樣本中發現有價值的審計線索和問題,而且通過發現的問題有效推動了企業在銷售業務整體管控方法上的變革,避免了企業在類似方麵出現更大的風險,從而提升了審計的質量和價值。


3.大數據分析在汽車銷售流程審計中的具體應用

貴州汽車銷售根據以往的汽車銷售審計,首先是檢查企業的銷售業務流程規定,判斷製度設計是否合理,之後抽取部分實際執行的樣本以驗證執行的有效性。在企業銷售業務運營的初期以及業務量不大的前提下,這樣的審計方式是行之有效的。但隨著企業管理的日益規範和完善,加之銷售業務發展迅速,通過這種審計方式查出製度本身的缺漏或從小樣本抽樣中發現問題的難度越來越大。

與此同時,審計人員發現通過對紛繁複雜的海量銷售數據進行係統性分析,能夠發現很多隱藏在數字背後的秘密,從而揭示出較為深層次的管理風險和缺陷。但是,依托大數據,需要創新審計的方式和方法,更加突出對數據本身的應用和處理流程,需要從全麵的數據分析結果中找到有價值的審計線索進行針對性的徹查。

以本次汽車銷售專項審計為例,針對大數據的審計主要包括以下步驟:

①熟悉業務和數據屬性,確定審查重點;

②數據采集和建立分析模型;

③疑點數據初步篩查;

④重點疑問數據現場核查,確認原因和責任人;

⑤審計成果的總結提煉,修正係統或建立預警模型。

• 了解數據和業務是審計成功的前提

大數據的特點就是體量巨大、價值密度低。大數據審計一定要避免淹沒在海量數據中找不到突破口的尷尬,因此前期對業務和所涉及數據的了解至關重要。該專項審計項目立項後,審計人員並沒有立即著手對企業的銷售數據進行采集和分析,而是花費近一周的時間進行詳盡的審前調查,以便製訂出一個合理的數據審計方案。

經了解,該企業的整車銷售主要分為普通零售和大客戶銷售兩種類型。普通零售就是眾所周知的個人客戶通過經銷商購車的行為。企業對零售采用分品牌管理的方式,但各品牌除了在經銷商網絡以及營銷商務政策上有所區別外,主要的車輛批售、零售流程基本一致。

大客戶銷售通常是指銷售對象為政府單位、軍警係統、租賃公司、大企業等特定客戶,銷售不分品牌,由企業的集團銷售科統一管理,但按銷售方式分為“直銷”(大客戶直接向企業購買)和“聯合銷售”(由經銷商和企業共同開發大客戶並運作銷售)。該類客戶多為批量購車,因此相較於普通零售,企業對於大客戶銷售通常會給予更多的銷售折扣或優惠措施。

正因為大客戶銷售有較多的折扣和差價,該類業務更容易產生違規和舞弊,所以,本次專項審計將大客戶銷售業務是否規範作為重點。

同時,審計人員還了解到,企業主要通過DOL(經銷商在線係統)和DMS(經銷商管理係統)來記錄對經銷商的整車批售以及對終端客戶的車輛零售信息,計算和管理整車促銷費用發放。這兩個係統包含了批售管理、車輛物流管理、經銷商零售申報和零售客戶信息管理等多個模塊。直銷數據主要由集團銷售科人工統計,企業每年的批售、零售和客戶信息接近兩百萬條。

在考慮了審計資源配置(現場審計時間2周,審計人員2名)和前期調研的結果後,集團審計室製訂了詳盡的審計方案,確定抽取所有大客戶的銷售記錄和某一銷量較大品牌車輛的普通零售記錄(主要是出於各品牌的銷售政策不同考慮)作為審計對象,審計的目的是確認18個月的審計期間內整車銷售數據的真實性、銷售政策的合理性以及銷售折扣計算發放的準確性。

• 有效的數據分析是審計成功的關鍵

由於涉及審查的數據量較大,達到約130萬條記錄,審計人員在和企業相關部門充分溝通並說明審計需求之後,采用了IT後台批量導出DOL、DMS係統數據和業務部門補充提供手工統計信息(直銷)的數據采集方式。

同時,從IT部門獲取係統數據字典,了解銷售數據各字段的含義,並對直銷信息等非結構化數據進行了預處理,確保其在數據屬性、字段結構等方麵和來源於係統的數據保持一致。

最終分析用到的銷售數據包含了車輛VIN號、車型、經銷商信息、客戶信息、協議編號、折扣金額、零售上報日期、經銷商開票日期等字段信息。

數據采集完成後,借助專用的審計業務數據分析工具——ACL(Audit Com—mand Language,審計命令語言)進行數據的導入和分析。ACL軟件最大的特點在於可以快速處理海量數據,可以讀取並轉換各種類型的數據文件,提供“隻讀”的數據訪問,不會更改原始數據,具有很強的數據安全性,能夠記錄所有的命令和結果,形成全麵的審計軌跡,並以此創建測試腳本。

隨後,根據前期製訂的審計方案,在ACL軟件中通過設定函數、命令,建立分析模型對采集到的數據進行係統性處理,主要方法包括:

①表關聯和數據匹配,即利用車輛唯一的識別代碼一VIN號,將DOL、DMS數據中的批售、零售、車輛退庫記錄等各模塊數據建立串聯關係。

②邏輯判斷,即審查是否存在車輛批零售時間倒置、重複銷售等異常信息。

③特征篩選,即車輛銷售周期較長、車輛獲得銷售政策補貼後產生跨期退車的記錄、將普通零售混同於大客戶銷售等。

④孤立點分析,即經銷商在統計期間無任何銷量等異常現象。

⑤銷量趨勢及離散度分析,即經銷商在統計期間出現大幅度的銷量變動。

⑥分析性複核,即檢查是否有超出銷售政策的銷售類型、是否有未經資格審核的大客戶銷售車輛。

⑦重新計算,即對照商務政策和實際發放的折扣。

經過初步的數據分析,審計人員從100多萬條銷售數據中找出了約2萬條存在疑問的記錄。分析結果顯示,除少量普通零售車輛存在退車異常和零售周期較長的問題外,問題多數集中在大客戶銷售上,主要包括:

①直銷中存在媒體換車和新能源項目購車,但該部分銷售類型未包含在大客戶年度銷售政策規定的範圍內;

②部分企業客戶歸為政府、軍警采購,導致多計、錯記銷售折扣;

③存在零售超期申報依然給予經銷商、大客戶購車折扣的現象;

④以單位名義購買的租賃公司用車或企業公務用車的最終零售發票客戶姓名顯示為個人;

⑤部分大客戶購車享受的折扣金額與政策規定不符。

• 去偽存真找出真正的問題是審計價值的核心

通過對數據進行全麵分析,審計人員發現的疑點比采用傳統抽樣方式更多,但疑點不等於真正的問題,因此進一步篩查和現場確認是最終發現審計問題的核心。

貴州汽車銷售為了便於和被審計部門進行溝通,審計人員將有疑問的2萬多條記錄從ACL軟件中導出並轉化為excel格式,請業務部門針對這些疑問現場提供原始憑據等證據。

普通零售方麵,該品牌的銷售部門與負責整車計劃物流管理的部門提供了退庫車輛的審批記錄和車輛在批零售各節點的出入庫統計數據。

材料顯示,異常的退車行為主要是某區域突發冰雹惡劣天氣,導致停放在戶外的車輛批量受損需返廠維修。

另外,部分車型由於銷售政策等原因造成滯銷,對應數據顯示銷售周期較長。

審計人員對業務部門提供的審計證據再次進行確認,未發現經銷商或車企有調節銷量的行為,根據銷量和銷售政策重新計算的車輛折扣與企業計算和發放的金額也基本一致。

而對於大客戶銷售,由於前期數據分析的疑點較多,除了要求業務部門解釋疑問數據產生的原因外,還調取原始憑證進行“穿行測試”,並對管理層進行了訪談。

通過現場審計發現:

①因媒體換車和新能源項目購車的銷售類型不常見,未納入大客戶銷售的年度政策範圍,但管理層以臨時決議的方式予以審核批準;

②部分醫院、企業或協會購車但享受政府、軍警采購折扣,是由於該類客戶實際為政府或軍警係統下屬企業,依規定可享受同類型的購車折扣,經審查客戶信息資料並通過專業網站查詢,進一步驗證了企業的資質。這些數據經過合理的解釋和有效材料驗證後,被排除在疑點之外。

但另一些審計線索則使真正的問題逐漸浮出水麵。例如,係統默認設置經銷商無法錄入超過零售開票3個月的車輛折扣申請。但數據顯示有700多輛“聯合銷售”車輛零售超期申報仍獲得了銷售折扣。

企業的集團銷售科提供了經辦經銷商申請補登記的書麵材料,申請原因是年度銷售政策是在4月份才正式頒布實施(此時已無法申報1月份的銷售信息),部分經銷商因前期政策不明晰,未能及時申報。這些書麵申請經集團銷售科負責領導批準後,由專人在係統中進行了手工補登記。

但扣除實際零售時間在1月份的車輛後,依然有538輛之後銷售的車輛,最晚的零售時間為11月份。該批車輛的銷售類型為企業員工購車,涉及6家大客戶,客戶名稱顯示為“XX商務谘詢公司”、“XX廣告公司”、“XX技術培訓中心”等,且代辦銷售和交車服務的都是同一家經銷商。經銷商隨後又提供了這些企業證明購車人員為本企業員工的資格審核表。所有的材料均顯示這批員工購車符合流程。

出於審計的職業敏感,審計人員通過網上查詢客戶信息了解到,6家大客戶基本為注冊資本在10萬元的小型商業企業。

隨後調取前兩年這些大客戶的購車記錄,數據顯示平均每一家大客戶每年都通過該經銷商采購50-100輛不等的員工用車,3年累計采購量接近300輛,明顯與小型商業企業的員工規模不符,因此該批員工購車可能存在造假嫌疑。

為了驗證,審計人員隨機抽取了20個購車“員工”的個人客戶信息,並以售後回訪人員的名義通過電話驗證客戶信息,其中除了4個手機號處於無人接聽狀態、3名個人客戶中途掛斷電話外,其餘個人客戶均表示自己確實是通過該經銷商正常購車,但不是所登記的大客戶企業的員工。

隨後,在企業經銷商審計部門的協助下,擴大審查範圍,證實該經銷商在聯合銷售中存在將普通零售車輛冒充大客戶購車的虛假銷售情況,審計期間該經銷商多獲取車輛銷售折扣約400多萬元。

另外,數據分析顯示有5000多輛以汽車租賃公司名義購買的大客戶車輛最終零售發票顯示為個人名稱。經現場核查,實際該批車輛為通過某租賃公司在公司旗下的保險公司進行汽車分期付款履約擔保的個人消費購車。

在對照了車企管理層批準生效的大客戶銷售政策、大客戶銷售合同、零售發票信息等資料後,審計人員發現銷售政策規定的折扣類型中並未包含上述個人分期付款的購車類型,審計期間該批以汽車租賃公司名義的大用戶購車實際獲得銷售折扣約5000多萬元。

審計結果及成效

審計人員就最終的審計發現同企業管理層進行了溝通,並介紹了數據審計的方法和過程。企業管理層對審計發現的問題非常重視,會同各業務部門在較短的時間內從銷售流程設計的合理性、執行的有效性、各級業務人員是否盡職等幾方麵查清事實、原因和責任,製定出詳細的整改計劃,並在30天內整改完畢。

整改措施具體包括:結合審計發現的結果,對整個銷售業務進行徹查,同時完善現有係統設置,增加複核環節,避免類似情況的發生;要求加強所有客戶的資質審核,特別是經銷商推薦的客戶,要實地了解其真實情況;企業與違規租賃公司終止了大客戶銷售關係,並明確該類型銷售不屬於銷售政策規定的範圍;對涉及虛假銷售的經銷商,暫停其銷售資格,並按規定罰款,同時撤換了業務部門中主管該項銷售業務的負責人;

在企業日常對經銷商及銷售部門的監管上,采用本次數據審計的思路,對銷售數據建立分析模型,實時監控預警,針對異常數據或指標,及時進行現場檢查。

思考與啟示

在大數據時代的背景下,包括汽車行業在內的經濟各領域的發展決策將不再主要依靠經驗,而更多地來自對大數據的統計以及分析結果。審計依數據而生,必須積極麵對大數據帶來的變革。

有效的數據分析是目前在大數據環境下開展審計業務的重要基礎工作,除了依靠高效的分析工具外,最重要的是要有既懂業務、又熟悉係統和數據同時還掌握分析技能的複合型審計人才。

目前集團多數審計人員勝任大數據審計的能力尚存在一定的欠缺,需要通過係統的培訓和經驗的積累來完成自身素質的提高。另外,在開展數據分析的審計項目時,還要強調以下幾點:

• 前期準備很重要

如果能設定好數據分析的模型,借助專業軟件或係統,真正花費在數據分析上的時間和精力並不多,可能l~2天,甚至幾小時或幾分鍾就可以完成。但前期對業務、係統以及數據本身的了解、對審計項目風險的判斷才是直接影響數據分析和最終審計結論的關鍵。這就好比礦山掘金,必須先經過縝密的探測,尋找出金子可能埋藏的位置,再通過高效的工具進行采掘,否則貿然行動可能一無所獲。

• 在初期進行大數據審計的嚐試時,現場審計實施的時間可能更長

因為在大數據環境下,可以做到對審計對象的總體、所有數據進行全麵審查,從而突破以往抽樣審計的局限性,往往會發現更多的疑點數據,因此可能需要花費更多的時間去偽存真,尋找真正的問題所在。

• 要提高大數據審計結果的轉化和發展

審計人員找出數據和審計發現的關聯性後,應將審計成果進行智能化留存,通過建模等形式固化到檢查係統中,這樣會大大提升分析同質數據或審計同類型項目的效率,也便於今後自動對數據進行實時分析和監控,達到事前預警的目標。


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