电商数据造假、刷单这个事，倒不是啥新鲜事。
这个行业虽已不属于新兴行业，然而风控工作、内审工作以及尽调日常工作时常会被遇到。
很多企业的销售有很大一部分可能源自电商平台。许多传统企业新设立了电商部门，它们希望能够转变传统的销售模式等。
你对本企业的电商子公司进行内部审查时，本质逻辑与对目标企业的电商平台进行外部尽调或审计核查时的本质逻辑差不多。
电商环节存在多种造假情况，而今天我们仅谈论其中主要的一类，即刷单刷业绩。
第一件事，综合分析。
先看他所处的行业，接着查看这个行业中大部分的销售方式，然后再看这个电商是主要依赖销售方式还是主动进行转型。
再来看规模方面，看看电商的收入占比情况，要抓住主要的、重要的，对于那些不太重要、无关紧要的事情，就不必放在心上。
研究的最后一个动机是，电商子公司是否存在业绩方面的需求？企业是否有借助电商数据来虚增收入的需求？是否有将销售模式进行隐藏的需求？
这几种属于主要的需求，他或许还有各种各样纷繁杂乱的需求目的，只有通过沟通去了解，才能够洞察到。
刷单这件事存在一定困难，它是电商行业中被认为是正当的行为，大家都在进行刷单，几乎没有不刷单的情况。
这里的动机比较难以分辨。到底是出于何种目的进行刷单呢？是为了冲销量，还是刷好评，亦或是刷业绩？是在刷平台数据，还是在刷财务数据？其中真假情况参半。
刷单的账是如何记录的呢？是否已经确认了收入呢？有没有单独设立台账进行统计呢？这些都需要你去展开调查。
第二件事，获取数据。
他肯定有很多个电商平台的后台数据，这些后台数据在格式上略有不同，很多信息有的能够显示出来，有的则是缺失的。
这个我的习惯是先整理后台数据，这个你们随便，无所谓。
然后需要账务数据，包括资金流水。还需要物流数据，其中有的物流数据可能并非单独存在。同时也需要库存数据等。要根据自身情况去获取这些数据，并且要记住进行交叉验证。
第三件事，可以选择先看数据，也可以选择先去访谈相关人员。
我的习惯是先进行访谈，因为我热衷于先借助所有的外部信息，构建出一个企业的画像和样貌，接着形成一个初步的结论，之后再到数据中去寻找答案。
你前期进行初步了解时，会产生很多疑问。例如，之前所写的那个事物体量那么大，却只有 1000 个员工；而同行业中比它规模小一半的，却有 2 万员工。这些就是疑问，不一定是问题，但需要你深入查看数据来给自己答案。
研究动机、阴谋论以及有罪推定就可以了，这些很常用。很多时候，多个动机是同时存在的，会有收入造假的情况，也会有部门月末冲业绩的情况，还有相关人员贪腐的情况。
总之，要靠你自己的经验来进行判断。如果你无法做出判断，那么技巧就是对一切都保持怀疑。
刷单的情况中，相关人员大多存在贪腐行为，月末、季末、年末往往会冲业绩，并且常常混合着虚增收入。
访谈是与电商部门的运营或者负责人进行交流，而非与财务进行交流。
我之前讲过，他们不可能所有人都具备高度的警惕性和防备心。而人，能够成为最好的突破点。
你要学着进行交叉访谈。你可以和财务多聊一些除财务之外的东西，像产品方面的内容，运营方面的内容，以及差评的处理情况，还有退货投诉举报的相关事宜。
这种知识对他而言属于课外范畴，不太容易撒谎，并且他也没有强烈的抵触情绪。
如果你询问他收入确认的相关问题，以及刷单的情况是否存在以及如何处理等，那么他早就准备好了很多套说辞来应对你。
这被称作错位打击。实际上，在全公司范围内，通常只有财务部门的防范心理最为强烈，而其他部门的防范心理则较为一般。
你在访谈电商运营时，不要询问他是否有刷单行为。你可以直接问：“兄弟，咱们对于刷单的情况是如何进行管理的呢？又是怎么进行统计分类的呢？有没有相关的台账呢？”
刷单是很常见的行为。你直接把这件事确定下来，他此刻没办法跟你说我们不刷单，因为那样太奇怪了。
你需给他一种感受，即刷单已成为共识，大家都予以认可且都在刷单。你只是想要询问，他们对于刷单是如何进行管理统计的，因为正常的企业在这方面都会进行分开统计。
提问的方式要尽量避免询问是否或者有没有，而是直接深入具体，给对方一个措手不及。
最重要的一点是，你要营造访谈的氛围，不要让其过于正式。要让受访者放松警惕，提出随意的问题，让他随意作答。不要让他觉得你对这些问题很重视，而要让访谈随时随地都在进行。
我具体来说，就是当你在做另一件事时，偶尔去询问你想知道的核心问题，像给他人导数据，或者与他人探讨差评率、退货率的时候，这种情况下的访谈比你们在会议室里面对面进行的访谈更有价值。
会议室里面对面进行的正式访谈是有其意义的。你可以进行交叉验证，对于同一个问题，询问不同的人会得到不同的答案，这是正常的现象。因为每个部门的人以及每个人的理解都不一样，这是合理的。
如果，答案出奇得一致，那就是提前对过，需要关注。
第四件事，看数据。
这个逻辑跟我之前写查序时账的逻辑是差不多的，跟查摘要的逻辑是差不多的，跟查银行流水的逻辑也是差不多的。
主要是进行找规律、找异常以及找特征的工作，现在就以这个电商刷单为例来简单说一说吧。
刷单在企业内部需要进行管理，要将其与正常订单区分开来并单独统计，所以大概率会有一个台账。
这类刷单的订单很可能会做一些小标记，这些小标记可能出现在订单评价留言里，也可能出现在分录中。
你可以先在评论留言中进行搜索，搜索的内容包括刷单、冲量、模拟、测试等。
两个字一起搜一遍，然后一个字一个字再搜一遍。
然后同样的内容，再去序时账里搜一下摘要。
然后去观察分录是否存在异常情况，就按照我之前所写的那样去查看序时账，依据风险特征来进行观察。
有的会计之前就说过非常有条理，他们的核算记录都很规范，并且会有自身的规律。
它有可能会将刷单的与真实收入单独分开做分录，因为其内部统计需要真实数据，这里就不再详细说明了。
刷单是要往出转钱的，不然你拿啥钱刷单啊？
很多企业，这笔钱都是正常报，摘要也就写刷单，所以你搜一下。
历史上看刷单的情况，他们的钱是如何走的呢？有的是通过往来进行操作，有的是按照退款的方式来处理，还有各种不同的方式，总之，他们必须要有这样一笔钱。
首先，查看负责操作这笔钱的人是谁，也就是之前每次这笔钱都打给了谁。接着，关注这个人的往来情况。
这个玩意说起来没完没了，根本说不完，我赶紧往下说吧。
下一步要对物流信息进行分析。刷单的情况分为两种，一种是虚假的物流信息，另一种是真实的物流单号。
这个能够获取物流数据，用来分析重量。他不可能寄非常重的东西，因为那样会亏本。所以一定是空包。
所以从重量方面就能看出来，对于同样的产品，其他的都重 2kg，而这个只有 1kg。
但是这种方式存在局限性。很多物流在物品重量低于 1kg 时也会按照 1kg 来计算。所以，如果客户的商品本身重量就很轻，那么就很难进行准确的区分了。具体情况需要具体看待。
可以查看快递公司的单号编码规则。多数情况下，对于刷单行为，快递公司是知晓的。他们清楚哪些是空包刷单，因此自身也会进行分类区别。这其实都是一个道理，都是为了便于自身进行好统计。
你当然可以单独分析账号、时间和地址。虽然现在这些信息大多进行了加密处理，但即便只是有限的这些信息，仍然能够分析出异常情况。
存在跨期问题，并非仅刷单存在此问题，所有销售业绩部门都有。在月末、季末、年末等时段，存在考核、pk 以及达标奖等情况。
他们期末自己刷单，拿奖励，过个两个月再退，这种很常见。
这个其实可以延伸理解为企业对于提成和奖励的设置，需要依据产品的特性来确定，不能用统一的标准，也不能去抄袭其他企业的做法。
到底在哪个环节进行提出呢？怎样进行提出呢？奖励与提成之间的比例该如何确定呢？怎样才能够既激励销售，又能尽量避免销售人员自己造假的情况发生，同时还能保证后续服务有人跟进呢？这些都非常复杂。
这就如同我所说的那种投入 3 万却能返还 3 万的情况一样。这些东西更具价值。管理实际上就是要让员工能够舒舒服服地去干活，从而挣到钱。同时，要让优秀的人才有展现自我的舞台，也要让普通员工拥有尊严。
哦，对了，刚才有一个重要问题给忘了。在你分析地址时，需要去关注那些集中在一个地址且拿货量很大的情况。
这种属于变相刷单。它或许并非虚假收入，而是将原本的线下客户转化成了线上订单，亦或是原来的线下经销商在线上进行拿货，以此为他们刷业绩。
有人认为，这个分析是没有意义的。因为不管怎样，那都是真实的收入，不会对报表产生影响。
这个不是没有意义的，也不是可以用抓大放小的策略来舍弃的点，它往往是很值得我们去关注的。
它虽是真实业务，对财报无影响，但改变了销售方式。这就如同我之前所说的，很多企业会去改变自身的科技属性，他们能够讲故事。
他跟我讲他的这个东西，在网上零售的状况很不错，也不依赖单一的销售渠道，诸如此类。
他能够利用这个来隐藏诸多问题，像关联交易以及单一供应商等情况。所以，千万不要轻视这个问题。
价钱存在差异，给经销商的价钱与电商终端零售价不同。因此，要么是他进行了改价操作，要么是他的数据存在问题。
现实工作中我们所面对的状况，有对账这一项，还有一堆数据，以及一堆合同，同时还有一堆子公司。在这之前，我们并不知道答案是什么，所以我们只能通过不断锻炼自己的职业敏感性来应对。
