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互联网舞弊风险情景量化分析 　　随着商业模式的创新，传统的舞弊侦测办法已不适用于互联网行业。互联网行业在舞弊风险管理中急需新的工具和管理思路，实现从“被动响应型”到“主动出击型”的转变 随着中国经济的发展、科技水平的提升以及“互联网+”时代的来临，众多国内互联网企业在经营范围和市场规模上有着卓越的提升与进步。整个互联网行业可谓显露出了无尽的蓬勃生机。为了占领还未被先行者发觉的市场，追赶高新技术与时代变革的潮流，以及顺应“万众创新”的国家政策，众多互联网企业不惜牺牲对于业务和传统流程的管控而“野蛮”增长，致使互联网行业舞弊风险事件层出不穷 从百度总监涉嫌腐败到阿里巴巴前高层涉嫌商业贿赂，2015年至今，互联网行业舞弊案例屡见不鲜。为了更好的应对互联网行业舞弊风险管理，挽回受损的企业声誉和市场信心，阿里巴巴、万科、世茂、中集、复星、碧桂园、美的、顺丰等国内知名企业发起成立了“中国企业反舞弊联盟”，意在加强对反舞弊的监督和管理 由于互联网企业的特性，其所运用的舞弊手段更加隐蔽和复杂，与传统行业企业相比有着极大的差异。因此，传统的舞弊识别、审计方法和管理工具已很难适应互联网行业的反舞弊诉求。例如，互联网企业往往涉及大量的线上、线下市场活动并与大量的企业、个人供应商合作。由于缺乏“标准化的产品和服务”，导致公司在采购业务中存在大量的舞弊机会点，甚至有业内人士称“这已经是互联网行业公开的秘密” 甫瀚在服务国内各类型互联网企业时，就互联网行业舞弊风险管理与公司管理层展开了深入的探讨。根据我们的调查，几乎全部的受访者均认为互联网行业较之传统行业舞弊风险极高，特别是很多互联网企业直至如今仍然处于“烧钱”的阶段。值得注意的是，随着商业模式的创新，传统的舞弊侦测办法已不适用于互联网行业。互联网行业在舞弊风险管理中急需新的工具和管理思路，实现从“被动响应型”到“主动出击型”的转变 为了协助互联网行业更有效地管理舞弊风险，我们建议企业可采用“舞弊风险场景量化”分析法来有效识别舞弊风险并开展持续监督。舞弊风险场景量化分析主要是通过识别舞弊风险、构架可能的舞弊场景、构建场景量化模型、数据化模拟和测算等方式，来识别异常“场景”和可能存在的舞弊事件 在使用“舞弊风险场景量化”分析模型时须注意几个关键点： 舞弊风险场景的识别应基于企业的业务流程及控制现状 不同于按固有风险、控制措施和剩余风险进行判断的传统型风险管理理论，舞弊风险场景的识别应该是个性化的，并应按企业的实际情况来进行识别。同时在识别时，须根据行业内关于舞弊的一些理论进行原则性判断，比如可考虑： ※ 该项业务场景下，作业人员是否存在舞弊机会？ 即在现有组织设置、授权、业务流程中，业务人员是否存在不经其他人监督即可执行一些关键控制活动的机会。例如，自行便可决定引入供应商、签署合同、确定结算金额并进行支付等 ※ 该项业务场景下，作业人员是否存在舞弊动机？ 即业务人员是否能够通过舞弊来获取个人利益或为公司牟取利益。例如，互联网推广平台中常见的各种形式的“排行榜单”，业务人员往往可能为了获取个人利益而人为对排名结果进行调整 区别于传统风险识别，舞弊风险场景是由一系列的控制活动组合而成 不同于对传统的风险和控制活动的理解，舞弊风险场景包括了人物、时间、地点、活动、影响等多维度内容，是一连串控制活动的组合。在实际模型运用中，公司仍可以从传统的风险识别方法出发，但在涉及舞弊风险场景构建时，还需相应地向业务前、向后端进行延展，构建一个完整的舞弊风险场景并进行记录、分析 例如，流量采购往往是互联网行业中（特别是涉及到线上推广业务）舞弊风险高发的领域。在构建风险场景中我们应该关注从流量供应商选择、流量计费、结算量扣减、支付等多个业务流程来综合识别、构建舞弊场景，而非单纯在每一个步骤中识别可能存在的舞弊风险 内控设计与执行有效的情况下仍可能存在舞弊风险场景 在传统的风险识别中，舞弊风险往往会因为企业“已建立了较为完善的业务流程”或“业务流程执行有效”而被忽视。但在识别和构建舞弊风险场景中，即使在业务流程设计和执行都有效的前提下，仍可能存在舞弊风险 例如，手机游戏行业企业在与CP方或发行方分成时，公司往往会根据合同约定的分成方式（如CPD、CPS等），按照一定分成比例，将获取的游戏收入支付至CP或发行方。一般情况下分成比例、金额等都会经过授权管理层审批。而在识别和构建舞弊风险场景中，即使是在以上从流程设计、执行到审核都完善的情况下，公司游戏分成结算业务仍然可能因为业务人员篡改系统内结算数据或未按系统数据结算、联合财务人员舞弊等情况存在风险 构建舞弊风险场景是使用“舞弊风险场景量化”分析法的关键，只有在有效识别、构建舞弊风险场景的前提下，