摘要：近年来，第三方配合财务造假已成为企业系统性舞弊的主要形式，其复杂性和隐蔽性给传统监管方式带来了巨大挑战。本文通过解析第三方配合财务造假的主要模式及其演化趋势，阐述大数据分析在财务造假识别中的技术优势和应用模型，并提出相应监管策略建议，旨在为监管实践提供有益参考，维护市场安全和保护投资者权益。

关键词：大数据分析；第三方配合；财务造假；风险识别；监管策略

一、引言

第三方配合财务造假问题近年来引发广泛关注。据黄世忠和叶钦华在《第三方配合财务造假群体特征与审计责任认定分析》（2024）研究，2019-2023年期间，涉及收入舞弊的84家上市公司中，有53 家详细披露了配合财务造假的第三方具体名称，占比达63%，实际比例预计超过三分之二。2024年3月，证监会发布《关于加强上市公司监管的意见（试行）》，明确提出严厉打击第三方配合造假行为。同年7月，国务院办公厅转发证监会等六部委《关于进一步做好资本市场财务造假综合惩防工作的意见》，强调突出科技支持，强化穿透式监管。然而，现行监管体系仍面临数据壁垒、规则僵化及人工核查滞后等问题。大数据技术凭借其多源数据整合和智能分析能力，为解决第三方造假难题提供新途径。在此背景下，深入研究第三方配合的财务造假识别方法和监管策略，探索大数据分析在财务造假识别中的应用途径，具有重要现实意义和理论价值。

二、第三方配合财务造假主要模式及演化趋势

（一）主要模式

财务造假通常是经精心策划和组织的系统性行为，企业自身难以独立完成，需第三方配合与协助。按交易对象划分，其配合群体主要模式如下：

1.供应商配合模式。企业与供应商虚构采购交易，虚增成本费用或存货价值，以达虚减利润或套取资金目的。如签订 “阴阳合同” 虚增采购价，差额资金返企业；或支付采购款通过供应商回流至企业客户账户，形成虚假销售闭环。

2.客户配合模式。企业虚构销售交易，虚增收入与应收账款，后续通过退货、折扣或坏账核销平账；或提前确认收入，虚增利润和现金流。如上市公司提前确认销售收入，虚增收入和利润，进而转移资金。

3.金融机构配合模式。企业通过虚假业绩、资金流水、资产等获取授信。如与金融机构串通，虚构资产、贷款额度等信息，使财务报表看似资金充裕、偿债能力强，误导投资者和债权人。

4.中介服务机构配合模式。会计师事务所、律师事务所、资产评估机构等中介服务机构可能受企业利益诱惑或胁迫，出具不实审计报告、法律意见书、资产评估报告等。如评估机构虚高评估土地、无形资产等价值，协助企业抵押融资或虚增资产套利交易。

5.关联方配合模式。关联方（含隐性关联方）涵盖业务各环节，可为供应商、客户、合作方、金融机构或中介等。在关联方配合下，除虚构交易、资产等常见手段外，还可能利用投资、资产转让、资金拆借、复杂金融工具等方式配合企业资金转移与财务数据粉饰。

（二）演化趋势

从近年行政处罚案例来看，上市公司财务造假呈现出系统性、隐蔽性、复杂性的特征，利用隐秘关联方、“壳公司”、第三方构建无经济实质的交易，以合法形式掩盖非法目的，隐蔽性不断增强，具体表现为：

1.主体关联性弱化。从传统关联方作案转向与第三方合作，通过隐秘股权关系、业务合作等，降低主体间关联性，增加识别难度。

2.交易结构复杂化。设计多层嵌套交易环节，如生产 - 销售 - 回购等，混合不同性质业务，使交易结构复杂，难还原真实业务流程

3.资金流转闭环化。构建内部资金循环体系，资金在体系内空转，通过外部资金掩护，掩盖内部资金造假痕迹，使资金流转难追踪。

4.信息割裂化。数据分散存储，信息传递阻断，有意阻断关键信息传递，导致信息不对称加剧，增加识别财务造假难度。

三、大数据分析识别第三方财务造假的技术优势

第三方配合财务造假本质是通过虚构交易、资金循环或利益输送掩盖真实财务数据，传统审查方法存在局限性。如财务报表分析中，比率分析体系结构不严密，造假者可能精心设计财务数据以掩盖造假行为；内部控制审查中，可能因企业与第三方合谋绕过制度、制度漏洞以及内部审计受管理层干预等原因，无法有效识别财务造假。而大数据分析具备以下优势：

（一）数据挖掘与模式识别

通过大数据技术，对海量异构数据进行挖掘，识别其中异常模式和规律。例如，分析企业与供应商、客户间交易数据，发现交易频率、金额、时间等方面异常模式，揭示潜在财务造假行为。

（二）关联分析

利用大数据分析技术，对企业与第三方间关联关系深入分析。例如，通过分析企业与供应商、客户间资金往来、股权关系、人员关系等，发现隐藏关联方交易和利益输送行为。

（三）预测分析

基于历史数据和大数据分析模型，对企业未来财务状况和经营成果进行预测。如果企业实际财务数据与预测结果存在显著差异，可能存在财务造假行为。

四、大数据分析在识别第三方造假中的应用

（一）多源异构数据整合

大数据分析用于识别第三方造假，关键在于整合多源异构数据。实际操作中，数据来源广泛复杂，涵盖企业内部财务系统、业务系统数据，外部公开数据及监管系统数据等。这些数据格式差异大、质量不一，还涉及数据权属和隐私问题。针对这些问题，可采用ETL 工具（即数据抽取-转换-加载工具），将分散于不同系统的数据进行清洗、标准化处理后，加载至统一数据仓库。同时，建立数据质量评估体系，如完整性校验、异常值检测等，确保数据准确。整合过程中，融合企业财报、银行流水、供应链数据、关联方交易记录等各类结构化与非结构化数据，结合物流、税务、舆情等第三方平台辅助信息，构建多维数据库。通过时间序列匹配分析财务与非财务数据之间的内在关联，挖掘潜在造假线索。此外，为保障数据安全，应采用加密技术与权限管理机制，确保数据在整合、存储与使用过程中的安全性与保密性。

（二）动态关系网络建模

在完成多源异构数据的整合工作之后，借助动态关系网络建模技术，能够深入挖掘数据背后隐藏的关联信息，从而全面且动态地呈现出企业内外部各主体之间的复杂联系。具体而言，可以充分利用图数据库技术，将企业、供应商、客户、合作伙伴、股东、高管等各类主体作为节点，而将资金往来、业务交易、信息交互等关系作为连线。在构建过程中，需精细定义不同连线的性质与权重。例如，对于资金往来连线，其权重可依据交易金额的大小、交易频次的高低以及资金流动的稳定性等因素来确定；对于业务交易连线，则可参考合同执行的进度情况、交付产品或服务的质量反馈等指标来赋予权重。以此建立动态关系网络后，若发现某供应商与企业之间存在频繁且大额的资金往来，然而与之相对应的业务交易量却明显不匹配，同时该供应商还与企业的其他关联方存在错综复杂的资金往来，那么这种情况极有可能存在利益输送或虚假交易的风险，需要进一步开展深入核查。再如，若企业在一段时间内突然与多个新客户签订了大量合同，而这些客户的交易金额异常高，且交易频率与企业以往的业务模式严重不符，经过深入分析发现这些新客户实际上是由同一第三方控制的关联公司，那么这些交易很可能是为了虚增收入，从而制造出企业业绩良好的虚假表象。通过对动态关系网络中各个节点的重要性和相互关系的紧密程度进行评估，对于那些在网络中突然出现的异常紧密关系，或者关键节点与可疑第三方之间存在的隐秘联系，进行重点标记与深入分析，以便及时发现潜在的第三方造假行为。

（三）异常模式智能识别

构建智能识别技术和大模型，充分利用其强大的数据分析和算法能力，能够快速且准确地捕捉异常数据，从而有效定位潜在的第三方造假行为。监督学习算法，如 SVM（支持向量机）和随机森林，以历史造假案例数据为训练集，通过提取关键特征构建识别模型。经过大量数据的训练后，这些模型可以对新数据进行分类判断，进而识别出造假行为。聚类算法则基于数据的相似性，将企业财务和业务数据划分为不同的群组。正常业务数据通常会形成紧密且规律的聚类，而异常数据则会明显偏离正常的聚类中心。例如，对企业不同时间段的财务数据进行聚类分析，综合考虑历史统计规律和行业水平设定偏离阈值。若某时间段的数据聚类明显偏离其他时间段，并且与正常聚类特征存在较大差异，系统将触发预警，提示可能存在异常和造假行为，需要进一步深入调查。深度学习模型，如RNN（循环神经网络）及其变体LSTM（长短时记忆网络），在处理复杂非结构化数据和挖掘深层次特征方面具有显著优势。它们能够按照时间序列分析企业舆情数据、文本合同等，精准理解语义和逻辑关系，从而挖掘出潜在的异常信息。例如，在分析舆情数据时，若大量负面舆情集中于特定业务或交易，并且与企业公开信息存在矛盾，结合合同文本中的异常表述，可能就会发现隐藏的造假线索。

五、基于大数据分析的监管策略建议

（一）统一数据标准

当前，不同政府部门对企业财务数据的采集口径、分类方式和报送要求存在差异，缺乏统一的数据标准导致的“数据壁垒”严重制约了监管协同和风险预警能力。统一数据标准能够实现财税、工商、审计、金融等系统的信息互联互通，既降低企业制度性交易成本，又通过标准化数据池为跨部门联合监管提供支撑。这一标准体系还有助于提升数据质量，为宏观经济决策提供精准依据，更可推动大数据、人工智能等技术在第三方财务数据造价这一风险监测领域中的深度应用。

（二）加强数据共享

搭建工商、税务、银行、证券监管等多部门之间的数据共享平台，打破数据孤岛，实现数据的互联互通。各部门依据统一的数据标准和规范，将相关企业数据上传至共享平台，监管机构由此能够实时获取企业的全方位数据，为风险识别和监管决策提供坚实的数据支持。建立数据实时更新机制，企业的重要数据变动，如财务报表更新、重大交易发生等，能够实时反映在监管数据平台上，使监管机构可以对企业的动态变化进行实时监测，及时察觉潜在的风险信号。

（三）构建风险指标体系

构建一套科学合理的风险评估指标体系，涵盖财务、业务、关系等多个维度。财务指标包括资产负债率、流动比率、净利润率等，用于评估企业的财务健康状况；业务指标如销售增长率、市场份额变化等，反映企业的业务运营情况；关系指标如与关联方的交易占比、与供应商和客户的合作稳定性等，衡量企业与外部主体的关系紧密程度和潜在风险。基于大数据分析技术和风险评估指标体系，开发智能预警系统。该系统能够自动对企业数据进行分析和评估，当企业的风险得分超过预设的阈值时，及时发出预警信号，并推送详细的预警信息给监管人员。

（四）构建智能分析平台

基于大数据分析技术和风险评估指标体系，构建智能预警系统。该系统自动对归集的企业数据进行分析评估，当企业风险得分超预设阈值时，及时发出预警信号，并推送详细预警信息给监管人员。预警信息包括企业基本信息、风险指标异常情况、可能存在财务造假行为等内容，助监管人员快速了解企业风险状况，以便采取相应监管措施。当系统检测到某企业应收账款突然大幅增加，同时与特定供应商交易金额异常增长，且该供应商与企业存在潜在关联关系时，智能预警系统会立即发出高风险预警，提醒监管人员重点关注该企业财务状况与交易行为。

（五） 推动执法协同

加强证券监管机构与其他相关部门之间的协同执法力度，形成监管合力。证券监管部门与公安部门联合开展打击证券违法犯罪活动专项行动，对涉嫌财务造假的企业及其相关人员进行立案侦查；与税务部门协同，对企业涉嫌偷逃税款、虚开发票等行为进行查处；与工商部门合作，对企业的违法违规经营行为进行处罚，吊销营业执照等。鼓励社会公众参与监督，建立举报奖励机制，对提供有效财务造假线索的个人或机构给予奖励。加强与媒体、行业协会等社会力量的合作，共同营造良好的市场监督环境。为保障举报信息的真实性和有效性，可建立举报审核机制，对虚假举报进行处理。

六、结束语

大数据分析在识别第三方财务造假方面具有巨大潜力和应用价值，能为监管机构、审计人员和投资者提供有力支持，有效防范和打击财务造假行为，维护资本市场健康稳定发展。然而，随着技术发展和市场环境变化，财务造假手段持续演变，对监管技术和方法提出更高要求。未来，需进一步深化大数据分析在财务造假识别中的应用，探索更先进算法模型，强化数据隐私保护，并借鉴国际监管经验。建议监管机构持续完善政策法规，构建动态适应性的监管体系，以应对资本市场复杂挑战。

参考文献：

[1]黄世忠， 叶钦华. 第三方配合财务造假群体特征与审计责任认定分析. 财会月刊[J].2024.45（11）.

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作者简介：朱仙玲（1984.05），女，汉族，湖南长沙，本科，会计师、审计师，主要从事工作方向：财政评审、财政监督、债务管理