叶钦华, 黄世忠║财务舞弊的新特征与新应对——基于专网通信舞弊样本

【基金项目】国家自然科学基金项目(项目编号：72172135)

      一、引言

2021年以来，中国证监会集中查处通过“专网通信业务”实施财务造假的案件，对^∗ST凯乐、上海电气、华讯方舟、新海宜等15家上市公司进行追责，揭开了专网通信造假的神秘面纱。有别于过往财务舞弊以“个案”形式实施，专网通信造假案以“窝案”形式实施，即通过隋田力控制的第三方客户和供应商配合造假，叠加融资性贸易、“空转”“走单”等构建造假生态圈，大幅提高了舞弊识别难度，造成了多起备受关注的审计失败事件。专网通信这类新型财务舞弊具有造假系统性、业务循环性和链条隐蔽性三大特点，并通过第三方配合实施舞弊“断链”，形成舞弊“黑匣子”以躲避追查，对注册会计师审计及监管部门查处提出了新的挑战。

2024年7月，国务院办公厅转发中国证监会等六部委《关于进一步做好资本市场财务造假综合惩防工作的意见》。该意见提出严厉打击新型系统性造假和第三方配合造假的举措，密切跟进系统性、团伙型财务造假特征及演变趋势，依法从严打击通过伪造变造凭证、利用关联方虚构交易或第三方配合等方式实施系统性造假的行为，全面惩处财务造假的策划者、组织者、实施者、配合者以及专业化配合造假的职业犯罪团伙，坚决破除造假“生态圈”。笔者预计，该意见付诸实施后第三方配合上市公司财务造假的行为将大幅收敛，但考虑到财务舞弊从发生到识别具有3 ~ 5年的滞后期，已发生尚未被识别的“舞弊公司”仍有可能引发审计失败。因此，本文在《第三方配合财务造假群体特征与审计责任认定分析》(黄世忠和叶钦华，2024)一文的基础上，选取因涉及专网通信造假案而被中国证监会处罚的15家上市公司作为样本，利用“天健财判智能财务预警系统”(简称“天健财判”)对样本公司进行全面复盘，多维分析第三方配合背景下财务舞弊的新特征(特别是非财务特征)，并分析利用“天健财判”应对新型舞弊的预警效果，以期对注册会计师及监管部门应对专网通信这类新型财务舞弊提供新方法和新思路。

二、新型财务舞弊的特征

在交易链条设计上，如果链条太短，则很容易被发现，因此专网通信这类新型财务舞弊的造假者千方百计“创新”业务模式(如以销定产并引入国企开展虚假交易业务)、“创造”交易主体(如同一方控制多家上下游客户或供应商)、“虚构”资金闭环(如为客户融资提供隐性担保以虚构销售回款)，提高舞弊链条的复杂性，以逃避舞弊追查。由中国证监会的处罚决定书可以发现，专网通信业务是隋田力方主导的自循环业务，专网通信产品的虚假生产、加工及购销，上下游买卖方、产品定价、合同签订、资金支付、虚假实物流转均由隋田力控制的企业操控。业务模式上“以销定产”，先由上市公司或其控股子公司与隋田力控制的客户或其“合作”的国有企业签订产品购销合同且仅收取5% ~ 10%的定金，再与隋田力控制的“供应商”签订材料采购合同并支付100%的采购款，完成“交货”后客户再支付剩余的90% ~ 95%的货款。此外，在上海电气等案例中，隋田力在销售环节“游说”或“买通”国有企业作为第一层级客户开展虚假贸易，再将产品间接销售给隋田力方控制的第二层级客户，一方面利用国有企业信用进行背书，另一方面切断了交易造假的关联链条，使得整个交易更具欺骗性。

1. 专网通信舞弊案的本质。从本质上看，专网通信业务的核心是合同、单据和资金的流转，专网通信产品并未真实销售及运输流转，无终端应用，实际上是以贸易业务为掩饰的资金融通业务，提供融资以获取固定收益，不具备商品购销业务的商业实质，不符合收入确认条件。专网通信自循环业务一方面帮助上市公司虚增收入及利润，并帮助国有企业做大收入规模以满足股东考核要求，另一方面帮助隋田力控制的企业实现对上市公司的资金占用，其精心布局迎合了上市公司实际控制人、国企高管、隋田力等各方虚增业务或追求利益的诉求，构建了造假生态圈，影响极其恶劣。这类新型财务舞弊对注册会计师及监管部门提出了新挑战，单纯依靠传统审计程序难以识别及防范，审计风险与监管查处压力大幅增加。

卷入专网通信舞弊案的15家上市公司中，财务舞弊3年内被监管部门发现的仅占13.33%(2家)，远低于其他类型财务舞弊样本的51.52%； 滞后3年以上才被监管部门发现的占比高达86.67%(其中3 ~ 5年的有5家，占比33.33%，5年以上的有8家，占比53.34%)，远高于其他类型财务舞弊样本的48.48%(叶钦华等，2022a)。可见，专网通信这类新型财务舞弊的“隐蔽性”使得舞弊查处时效大幅延长，最长的一家造假公司ST舜天(600287.SH)从2009年起连续造假12年，于2023年才被查处，值得深思。

外部审计在发现专网通信这类新型财务舞弊方面发挥的作用相对有限，对于15家卷入专网通信舞弊案的上市公司，注册会计师在舞弊发生年度发表非标审计意见的仅有5家(占比33.33%)，其中带强调事项段的无保留意见1家、保留意见4家，其余10家(占比66.67%)均为标准无保留审计意见。现有研究表明，第三方配合造假既是上市公司财务造假屡禁不止、屡屡得逞的重要原因，也是导致审计准则频繁失效、审计失败屡屡发生的重要原因(黄世忠和叶钦华，2024)。可见，在严监管背景下，注册会计师尽管加强了对财务舞弊的专业怀疑态度，但在第三方配合造假的情况下，发现专网通信这类新型财务舞弊的能力仍有待提高。

2. 专网通信舞弊案的群体特征。笔者借助“天健财判”专有数据库对专网通信舞弊案涉案上市公司及其配合造假第三方^①的企业性质分布进行进一步分析(如表1所示)。结果显示：(1)15家造假上市公司中有6家国有企业(占比40%)、1家集体所有制企业、8家民营企业； (2)60家配合造假的第三方中有16家为国有企业(占比26.67%)，有38家为民营企业。涉案国有企业累计有22家(占比29.33%)，国有企业不管作为造假实施者还是配合造假第三方，均令人意想不到。从处罚公告可以看出，国有企业参与专网通信业务的主要动机是通过总额法做大收入规模或者扭转业绩下滑趋势以迎合业绩考核需求。正如对航天动力(600343.SH)的处罚公告所述，航天动力为迅速扭转业绩下滑趋势，寻求新的利润增长点，达到股东考核要求，经总经理办公会决策后于2016年以贸易方式参与隋田力专网通信业务。再如配合造假第三方南京普天通信股份有限公司于2022年1月因专网通信案被中国证监会下达监管措施，监管措施中亦提及“2017年至2019年期间，你公司开展的专网通信业务实质上系为客户提供受托加工服务，不承担商品的存货风险和价格风险，应当按净额法确认受托加工服务费收入，但你公司一直采用总额法确认收入”。

如表2所示，配合造假的第三方有13家企业(占比21.67%)缴交社保人数大于0小于等于10人、有20家企业(占比33.33%)缴交社保人数为0人，累计有33家(占比55.00%)配合造假的第三方具有典型的“空壳公司”特征。已有研究表明，关注“客户”或“供应商”缴交社保人数，判断其是否为“空壳公司”，对于识别财务造假、防范审计失败至关重要(黄世忠和叶钦华，2024)。

笔者利用“天健财判”及工商数据库开展重要客户和供应商的隐性关联关系穿透核查工作，纳入核查的样本包括7家涉案上市公司处罚书中列明的60家配合造假第三方以及样本公司在舞弊期间年报中主动披露的客户供应商名单，纳入核查的客户供应商数量累计为284家次(详见表3)。

表3的结果显示，涉案上市公司与客户、供应商之间存在隐性关联关系(具体表现为上市公司与重要客户供应商之间拥有相同董监高、相同联系电话、相同联系邮箱等相似特征)的仅有16家(占比5.63%)，这与本文提及新型财务舞弊手法的“断链”有关，通过切断上市公司与客户、供应商之间的隐性关联关系，加大舞弊查处难度。为了提高舞弊识别能力，笔者进一步利用“天健财判”开展样本公司客户与供应商两两之间的隐性关联关系穿透核查，结果显示有50家(占比17.61%)客户与供应商两两之间存在隐性关联关系，该方法利用新技术延伸排查和串并分析其他相关方的造假线索，提升了舞弊识别能力。以康隆达为例，其与主要客户和供应商之间均不存在隐性关联关系，但其主要客户与供应商两两之间却被延伸排查出存在隐性关联关系，具体为：航天神禾科技(北京)有限公司股权穿透后的股东为上海星地通讯工程研究所，该研究所背后的股东隋田力同时也是康隆达主要供应商上海星地通信科技有限公司的法人及董监高。

上述对专网通信相关造假公司新特征的分析表明，上市公司财务舞弊手段已从“个案”走向“窝案”，舞弊手法已从“无中生有”走向“真真假假”(如引入国企作为“通道公司”以实现舞弊“断链”)，新型财务舞弊更具隐蔽性、欺骗性及危害性，更容易引发审计失败。此外，对样本公司的企业性质、规模特征及隐性关联特征的研究结果亦表明，利用新技术开展上市公司的关联方核查、客户供应商规模特征穿透核查是识别新型财务舞弊的重要突破口。但是，实务中会计师事务所及注册会计师往往难以识别新型财务舞弊，主要原因有：一方面，会计师事务所及其注册会计师的审计手段相对有限，缺乏延伸检查的权力，难以对客户、供应商和金融机构等第三方进行穿透式审计，主要通过函证、走访等方式从第三方获取产品购销、应收应付、银行存款等重大事项真实性的审计证据，这类传统审计程序在第三方配合造假的情况下往往会失效，难以发现专网通信这类新型的财务舞弊。另一方面，会计师事务所及其注册会计师所采用的审计程序，科技含量仍有待提高。以IPO企业关联方核查为例，核查程序执行一般分为关联法人及关联自然人两大步骤，涉及工商档案调取、外部数据库查询、人工交叉比对等环节，对于投资层级和控制关系复杂、关联自然人多且隐蔽的项目而言，完全依靠人工来执行该程序很难可靠地完成，往往耗费大量的审计时间成本且效果不佳。

因此，专网通信舞弊从核查程序、核查手段及核查工作量等方面均对注册会计师和监管部门提出了新挑战。如何借助大数据、人工智能等新技术应对并识别这类新型财务舞弊成为值得学界与业界探索的新课题。

三、应对新型财务舞弊的新思路与新方法

本文认为，一个制度成本小、效果好、可行性强的防范新思路是：采用新方法、结合大数据及人工智能等新技术，开发财务舞弊智能识别工具，以实现对专网通信这类新型财务舞弊的事前预警。

这一解决思路契合数字化技术的发展趋势，可利用多源异构数据构建高质量数据集，通过延伸排查程序、丰富舞弊核查手段来应对新型财务舞弊，且可行性较高。新型财务舞弊往往利用第三方配合实施“断链”形成舞弊“黑匣子”以躲避追查，单纯依靠财务指标或单个维度信号往往难以识别。已有研究表明，财务舞弊实施需要遵循会计复式簿记及会计信息系统论等会计理论机理，舞弊实施前的“因”、实施路径以及实施后的“果”往往会在财务税务、行业业务、公司治理、内部控制及数字特征等维度同时留下细微痕迹，这时需要量化多维度下的细分指标或规则并进行组合分析，通过整体画像及模型预警报告，实现舞弊线索的智能预警，进而追查到通过“黑匣子”实施的舞弊。此外，多维度模型的构建与应用需要利用计算机视觉(OCR)、自然语言理解(NLP)、大数据及云计算等数字技术手段，实现规则定量化、模型化及系统化，特别是对于非财务类规则而言。以客户和供应商关联关系穿透核查规则为例，通过专家经验量化并结合大数据知识图谱等技术，利用工商司法专有数据库可在短时间内高效生成“客商关联关系排查报告”及核查工作底稿。而该程序如果单纯依靠人工执行，在实务中往往需要1名高级业务专家及1名专家助理花费1 ~ 2个月的现场审计或尽调时间，费时费力且核查效果难以保障。

1. “天健财判”的落地思路。

(1) 要有新方法，即能够指导实践的理论模型。“天健财判”基于五维度财务舞弊识别模型(叶钦华等，2022b)，包括财务税务、行业业务、公司治理、内部控制、数字特征五个维度，通过多维度信息的交叉印证精准识别舞弊。该模型全面考虑了财务造假的动因、源头及造假带来的衍生效应，利用大数据及人工智能技术充分挖掘工商、司法、行业和舆情等数据来扩展非财务维度下的规则，目标在于通过多维度组合分析，寻找与财务舞弊相关的识别信号，并将其转化为可度量的识别变量。

(2) 要有新技术，即实现理论模型落地的手段，包括应用最新的大数据采集和分析技术。“天健财判”利用OCR、NLP、大数据及云计算等数字技术手段，结合专家学者的技术和经验，搭建“用户前台应用—模型中台引擎—数据处理后台”系统技术架构，从财务税务、行业业务、公司治理、内部控制和数字特征五个维度提取舞弊识别信号并进行定义、赋值、分类、组合，以构建可度量的舞弊识别变量，再对不同识别变量赋予权重及设定折扣系数，计算每一家公司财务报告可信度得分，分值越低则代表财务报告可信度越低，即财务舞弊风险越高。

2. “天健财判”的预警效果。目前，“天健财判”已实现对上市公司、信用债主体和IPO企业等实时数据的处理及模型预警功能，能够为每一家公司的财务报告可信度画像，包括“低”“中”“高”三类评价结果，若财务报告可信度为“低”，则财务舞弊风险较高。同时，该系统还能够给出具体的舞弊异常特征、舞弊手法、舞弊动机等提示，从而提供细化线索或风险信号。新型财务舞弊具备造假系统性、业务循环性和链条隐蔽性三大特点，大幅降低了注册会计师审计及监管部门识别舞弊的时效性，提高了审计失败风险。鉴于此，本文利用“天健财判”对这15家新型财务舞弊公司进行复盘回测，以检验财务舞弊智能预警系统对新型财务舞弊的事前预警效果。

(1) 事前预警内容和周期分析。本文以“天健财判”的财务报告可信度指标能否比监管部门更早识别上市公司的财务舞弊作为模型效果的检验标准，通过对受到监管处罚的15家新型财务舞弊公司的复盘，统计该智能预警系统的事前预警内容及事前预警周期，评估财务舞弊智能识别工具落地应用的有效性。检验期间涵盖这15家公司舞弊发生年度至中国证监会处罚前一年。若该期间内，财务报告可信度评价为“低”，则表示提前指出可能存在财务舞弊，即为“命中”，否则为“漏中”。

表4列示了“天健财判”输出的检验结果，可以发现，15家样本公司全部“命中”，命中率为100%，且提前预警周期最短为6个月、最长为13.25年，均值为4.4年。此外，“命中”的15家公司中在系统预警年度仅有2家被注册会计师出具非标审计意见，其余13家均为标准无保留审计意见。可见，财务舞弊智能预警系统对新型财务舞弊公司的事前识别效果较好，具有较强的预警性。

以合众思壮(002383.SZ)为例，“天健财判”自2017年年报公告日次日(2018年3月29日)起即预警合众思壮存在18个异常特征信号指向收入舞弊风险，2017年度财务报告可信度评级为“低”。其中，舞弊动机类风险信号包括两个：一是报告期内存在高商誉业绩对赌事宜，即该公司报告期内存在多项高商誉业绩对赌承诺，且部分子公司在承诺期后业绩大幅下降，该异常迹象指向业绩对赌期内人为操纵的可能； 二是控股股东行为特征异常，股权质押率高且控股股东股份解禁当年业绩大幅增长，2017年控股股东郭某平股权质押比例为79.93%，2017年9月郭某平等股权解禁伴随当期业绩大幅上涨，控股股东可能存在为配合股权解禁或规避股票平仓风险，通过业绩操纵进行市值管理的动机。舞弊手法类风险信号主要包括三个：一是收入/毛利率与资产项目联动异常，存在为配合利润表造假联动虚增资产端项目的迹象，如公司收入增长率远高于行业平均增长率、毛利率呈增长趋势且与同行业趋势相背离，并伴随着预付款项大额增加、应收款项大幅增长且占收入比重极高、存货余额占比远高于同行业惯例等异常特征； 二是重要交易对象特征异常，可能存在客户、供应商配合公司实施交易造假的迹象，公司主要交易对象与公司存在隐性关联关系(如主要供应商和创智建与主要客户北斗导航之间拥有相同的董监高、主要供应商深圳意中微与供应商深圳蓝芯特之间拥有相同电话号码等)，主要交易对象(北斗导航、南京元博、天派电子、深圳意中微等)缴交社保人数异常，主要交易对象(星途导航、南京元博等)突击成立并与公司发生大额交易等； 三是业务特征异常，公司人均年产值远高于行业平均水平，指向收入舞弊可能。基于前述预警信号，注册会计师或监管部门可提前关注到合众思壮可能涉及体内资金体外化的交易造假型收入舞弊，并可结合问询或现场检查来进一步核查确认，提升舞弊识别和查处效率。

(2) 基于“五维度”模型的异常特征分布情况分析。笔者利用“天健财判”对这15家公司从舞弊发生当年至监管处罚前一年的财务异常特征和非财务异常特征进行小样本统计分析，共涉及83个公司年度样本，即一家公司可能涉及多个年度，结果如表5所示。一个明显的特征就是，新型舞弊公司的非财务异常特征出现次数(561次)是财务异常特征(196次)的2.86倍之多。

在财务异常特征中，涉及资产项目巨额减值“洗大澡”异常的次数最多，然后是由于利润表项目舞弊引发资产端科目联动异常的组合特征，如收入与预付款项余额联动异常、毛利率与存货期末余额联动异常等。

在非财务异常特征中，重要交易对象(如客户、供应商、资金往来对象等)的规模特征异常、重要交易对象为隐性关联方、重要交易对象为配合造假第三方、股东行为异常、人均产值异常等异常特征出现次数最多。针对团伙型“造假生态圈”，利用文本挖掘及工商大数据来智能抓取并识别上市公司重要交易对象的异常关联及“惯犯身份”，是识别新型财务舞弊的有力“法宝”。例如，专网通信案中隋田力所控制的上海星地通信科技有限公司既出现在4家上市公司(新海宜、华讯方舟、凯乐科技、国瑞科技)的供应商及资金往来方名单中，又出现在2家上市公司(泽达易盛、宏达新材)的客户名单中，该异常信号值得关注。此外，富申实业公司陆续出现在6家上市公司(新海宜、华讯方舟、凯乐科技、瑞斯康达、上海电气、国瑞科技)的客户名单中，但缴交社保人数为“0”； 中国普天信息产业股份有限公司相继出现在3家上市公司(新海宜、华讯方舟、凯乐科技)的客户名单中，但缴交社保人数为“0”。这些异常线索亦值得关注。因此，如能利用智能预警系统尽早获取或识别重要交易对手的“隐性关联”“规模异常”“惯犯身份”等异常特征并进行串并分析，对于提高舞弊识别能力至关重要，特别是尚未被处罚的舞弊公司。

可见，基于数字技术开发的智能系统，受益于数据广度扩展(引入工商、司法及舆情大数据)和数据深度挖掘(利用OCR及NLP技术采集年报、中报及问询函等临时公告中非结构化数据字段)构建了高质量数据集，大幅提升了五维度财务舞弊识别模型的准确性，充分利用股权族谱穿透、历史工商注册信息、股东高管变更信息等对上市公司与客户、供应商的隐性关联关系进行延伸排查，复盘企业舞弊的先兆，并连同其他维度异常信号进行串并分析，还原或追溯造假链条路径，进而识别出通过“黑匣子”所实施的舞弊。

四、启示与建议

采用新方法、结合新技术开发智能化财务舞弊识别工具，进行实时监控和事前预警，是发现新型财务舞弊的一个高效路径，可以帮助监管部门、中介机构、金融机构、投资者等利益相关者更加有效地发现上市公司、发债主体及IPO企业可能存在的新型舞弊风险信号，并据此进一步追踪挖掘相关线索，做到及时预警、有效排雷，为资本市场健康发展保驾护航。

基于上文的分析，提出以下四点建议：

1. 利用数字技术赋能执行非常规反舞弊程序，高效获取重大财务舞弊风险线索，多维度串并分析识别舞弊的先兆。从法规层面来看，中国注册会计师审计准则体系针对如何识别和应对第三方配合造假已做出了规定和指引。例如，《中国注册会计师审计准则第1141号——财务报表审计中与舞弊相关的责任》及其应用指南中指出，如果交易形式显得过于复杂，如涉及多个非关联的第三方、以往未识别出的关联方，或者不具备物质基础或财务能力完成交易的第三方，则通常表明可能存在舞弊风险。又如，《中国注册会计师审计准则第1231号——针对评估的重大错报风险采取的应对措施》亦提出注册会计师应当增强审计程序的不可预见性，在被审计单位不能预见的时间实施审计程序、扩大审计程序的范围或实施更详细的测试等，这些措施都有助于更有效地应对第三方配合造假带来的舞弊风险。但实务中，注册会计师审计的突出矛盾是审计准则执行不到位(唐建华，2023)。受制于第三方配合造假对常规准则程序所获取外部证据的“欺骗性”以及年审大忙季节的时间限制、人员限制等客观因素的影响，注册会计师对准则规定程序的执行往往不尽如人意，这是引发审计失败的重要原因。从“天健财判”的落地实践及预警效果来看，借助于财务舞弊智能识别系统可高效执行上市公司、客户、供应商关联关系智能穿透核查程序，并增加执行重要交易对手为配合造假第三方的“惯犯身份”预警、重要交易对手规模特征异常预警等非常规核查手段进行串并分析，可尽早获取舞弊“断链”背后的蛛丝马迹。该方法亦有助于缓解时间、成本投入与审计程序执行困难的冲突，大幅降低审计失败风险^②。

2. 利用数字技术赋能挖掘公开及非公开数据源，扩展数据广度和深度来构建高质量数据集，大幅提升财务舞弊识别模型的识别与落地能力。已有研究表明，就财务论财务是发现不了财务舞弊的(黄世忠，2024)。注册会计师对上市公司财务报表进行审计一定要更多地从非财务的角度，即行业业务、公司治理、内部控制以及媒体舆情监测，发现上市公司舞弊的蛛丝马迹。实务中，财务数据相对容易获取或处理，而并购重组公告、监管处罚公告、工商司法数据、新闻舆情等非财务数据来源较广，且基本为非结构化状态。基于大数据、人工智能等数字技术的赋能，才能采集、存储和处理大量非结构化数据，从数据广度和数据深度层面构建多源、多维的数据集，让模型可以基于高质量数据集进行高效分析。例如，本文提及利用文本挖掘技术对过往配合造假第三方的群体特征进行专项跟踪挖掘。又如，利用大数据技术对工商司法大数据及上市公司年报数据、问询函数据、处罚公告数据等进行跨表融合，为识别上市公司与重要客户、供应商的隐性关联关系、规模特征异常以及配合造假“惯犯身份”预警核查程序提供专有数据库。再如，可以发挥注册会计师可早于投资者获取未审财务报表、银行账户流水、客户供应商清单、成本能耗单及纳税申报表等私有数据的优势，利用数字技术将审计工作底稿数字化，构建审计专有数据库，从数据时效性和数据完整性两方面提升财务舞弊识别模型在审计场景的落地及识别能力。

3. 将财务舞弊识别系统嵌入审计软件智能化应用中，探讨人机协同新型作业模式，提高注册会计师行业数智化水平。注册会计师在识别第三方配合造假的财务舞弊方面往往有心无力，特别是客户供应商隐性关联关系穿透核查、异常规模特征核查等有效手段均未能有效执行，这一定程度上也反映出注册会计师行业在数据库建设、审计软件研发投入等方面的不足。2021年4月，中国注册会计师协会印发的《注册会计师行业信息化建设规划(2021—2025年)》提出，注册会计师行业应“以信息技术促进行业数字化转型，推动实现行业专业化、标准化、数字化、品牌化、国际化的新发展目标，适应中国数字经济发展的需要”。鉴于此，建议会计师事务所及注册会计师加大审计数智化的研发投入力度，利用自身审计工作底稿的私有数据优势，建立细颗粒度的专有数据库。此外，大型会计师事务所可充分借鉴已有财务舞弊智能识别系统，将其嵌入自身的审计软件系统中，将已识别或提示的舞弊线索贯穿于风险导向审计执行的各个阶段(如初步业务活动阶段的业务承接/保持评价工作、风险识别与计划阶段的舞弊风险评估工作、总结与报告阶段的报表分析工作等)，探索“业务前台—数智中台—质控后台”人机协同的新型作业模式，实现审计风险识别与应对的闭环管理，不断提高审计工作的科技含量，防范审计失败。

4. 充分关注上市公司利用无商业实质的融资性贸易通过总额法虚增营业收入。基于做大规模和行业排名的需要，上市公司滥用总额法的现象时有发生。一些注册会计师认为，按总额法和净额法确认收入通常不会对利润产生差别影响，但却没有认识到滥用总额法会大幅改变利润表的营业收入和成本费用结构从而误导报表使用者的事实。滥用总额法虽然不改变利润总额但虚增了营业收入，也被监管部门认定为财务造假，注册会计师如果对上市公司通过总额法将缺乏商业实质的融资性贸易确认为收入听之任之，导致审计失败，极有可能要为此付出代价。在其他条件相同的情况下，上市公司按会计准则要求理应采用净额法实际却采用了总额法，其舞弊动机就更大，对这类上市公司的审计风险就更高。