深扒互联网上市公司种种造假手段，不高明，但都在用或将要用。
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本文作者：道势术，现任术道有方研究中心首席研究员
在此之前，浑水发布瑞幸做空报告。随后很明显的感觉到，这个事件导致资本市场对中概股信任度下降。在近期，Wolfpack又发布爱奇艺的做空报告，报告指出爱奇艺通过虚增收入进行财务造假。
在这里，我们不去探讨瑞幸和爱奇艺所用的造假方式和手段，也无意为爱奇艺洗白。只是随着近年来，互联网企业的IPO上市、并购、投资的项目越来越多，这其中总是会有个别宵小之辈通过业绩造假骗取投资做了“害群之马”。而由于互联网企业不同于其他行业的运营方式和特点，传统的财务审计和尽职调查可能无法全面核实这类企业的真实性。
今天，术道有方暂且脱离二级市场研究的定位，将目光投向一级市场，以尽职调查的视角，来对互联网行业企业的造假手段进行剖析。
术道有方——价值发掘，风险预警，“研值有理”
在互联网行业企业造假的历史中，主要分为两个阶段。第一阶段比较简单粗暴，直接通过后台伪造数据，但是这种方式由于没有实际业务支撑所以很容易被识破。故目前互联网企业主要采用第二种方式，也就是结合线上线下有组织的进行数据造假，通过人工或者机器模拟出真实用户的行为，从前端开始制造数据。
根据商业模式和经营范围的不同，互联网行业通常可以分成以下几个细分行业，分别是互联网电商、游戏娱乐、互联网教育、互联网金融、互联网医疗。
首先我们先来看互联网电商，这类行业的经营模式一般有三种：
第一种是综合类平台，比如淘宝和京东（部分），就是纯电商平台，往往有2B和2C两种渠道，买卖双方依托平台进行交易。
第二种是自产自销类电商平台，这类平台有自己的制造工厂，生产出的商品直接在自己的平台上进行销售。
第三种是自采自销类，比如京东自营和小红书就是这样的模式，由平台集中采购商品后在平台上进行销售。
此类行业最容易受到GMV（成交总额）、MAU（月活跃用户数量）、DAU（日活跃数量）这几个业务指标影响造成估值的起伏，所以在数据造假手段上往往比较注重用户数量和质量。通常情况下会使用机器人在系统后台进行虚假评论或购买次数，这属于最低级的数据造假，通过核对成交总额就能被识破。
聪明一些的企业，则选择雇佣水军来进行刷单，这样在账面上也有实际的成交，从而不容易被识破，不过由于刷单并没有实际的物流，所以也是漏洞。
而目前发现最谨慎的数据造假方式，就是通过线上线下相结合来造假，也就是和物流公司合作，制造出没有实际流通的物流单号，将虚假的线下交易表现在线上的数据流，这种造假方式就高明的多，如果不通过尽职调查是无法判断出来的。
接下来是游戏娱乐，常见的经营模式有两种：联合运营和自主运营。联合运营是指目标企业只负责游戏开发或游戏运营，将其他环节外包或者交给其他公司负责。而自主运营就是一家公司从游戏的设计、开发、测试、上线、推广、运营等一系列环节都是由自己来做的模式。
从经营模式就能看出来，GMV、MAU、DAU、用户留存率和获客成本就是影响这个行业估值的核心指标。
这种企业的造假方式首先也是通过后台伪造数据，模拟用户信息和登陆信息，这种方式可以提高MAU和DAU这两个指标；还可以通过机器人批量登录游戏或娱乐平台的方式，这样不仅可以提高MAU和DAU，还可以降低获客成本和用户留存率；解决了以上这些指标，就剩下一个GMA需要解决，通常情况下，这类企业会通过内部账号进行游戏或者娱乐平台的充值，这样就完美解决了GMV的问题。
而互联网教育主要的经营模式主要为三种，首先是直播模式，也就是通过直播设备让教师可以和一位或者多位用户上课；然后是录播模式，企业提前录好需要传授的课程，然后用户根据自己的需求支付自己所需的课程的费用；最后就是题库模式，企业提前收集整合了各类题库，用户支付后可以通过在线做题或下载后做题。
这类商业模式影响估值的业务指标主要是MAU、DAU、用户留存率、用户转化率、平均每用户付费金额。
针对前几种指标，这类企业一般都会选择在数据库后台伪造用户参与课程的信息来达到伪造的目的，但是由于只有活跃用户数而没有实际成交容易被识破，通常伴随着还有开设内部账号在平台内付款购买课程或娱乐服务的方式，这样就可以提升用户转化率，增加用户留存率和增加平均用户付费金额，从而达到数据造假的目的。
互联网金融的运营模式比较多，包含了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、互联网金融门户网站。第三方支付大家应该都比较熟悉了，面对C端主要就是支付宝，而面对B端主要则是易宝支付。P2P在实际生活中也能经常遇到，就是撮合借贷需求的第三方互联网平台。而大数据金融则是P2P的升级版，是对特定用户开展的金融服务。众筹是利用互联网筹集项目资金，然后设定筹资期限、筹资目标、投资回报等。互联网金融门户网站是指为各种金融产品销售提供服务的第三方平台。
在以上众多的商业模式里，MAU、用户转化率、获客成本、交易量、不良资产比例则会较大的影响其最后的估值结果。那么通常的数据造假手段还是在数据库后台伪造用户交易和投资信息，但是在这里会进行退款和项目取消，这样就可以降低获客成本，提高MAU和交易量。但是这种方式无法提高用户转换率，所以还会勾结或者模拟资金需求方，将交易资金体内循环；或者对“羊毛党”放松管理，用优惠和积分的方式来吸引刷单行为，以此来虚增流量和数据。但是以上的方式，最终会在不良资产比率这里原形毕露，所以这类企业一般非常注重现金流。
最后，互联网医疗这个细分行业的经营模式只有两种，一种是医学影像，也就是通过收集CT、MRI等医疗影像，建立AI模型，帮助医生快速获取病症信息并生成报告。另一种则是虚拟助理，利用各类传感器收集医学信息建立医学知识库，从而实现将问诊服务自动化。比如智能问诊、智能导诊等。
在这样的商业模式下，用户使用时长、使用用户数、生成报告数量和模型准确率就成了投资机构比较看重的指标，所以在数据造假方面也是围绕这几个指标进行。首先还是通过医疗分析系统后台在用户数量和使用时间，生成大量的虚假报告；或者通过设立系统软件后门，通过后门远程控制用户账号进行系统操作。最后一种数据造假方式想要识别则比较困难，那就是审视企业AI模型的数量和准确度，这需要都一定的数理化基础和编程基础才能够识别。
以上就是互联网主要行业的大概造假方式，而这些企业在实际的数据造假中往往更加复杂和专业，在不做尽职调查和财务审计的场景下，很难察觉其数据作假的痕迹。
关于财务造假，术道有方的《行业研究系统课》中有更有效和详细的识别方法。