在港股IPO和美股IPO中，企业常因财务数据混乱无法满足合规要求。
传统行业以"会计师理账"应对，通过对历史账目的逐笔审查和修订，整理出合规报表。
但对新消费行业如新茶饮、连锁餐饮、电商等，这种传统做法效率低下，面对海量且分散的数据，"人肉审核，逐笔修订"显得力不从心。
因此，新消费企业无法依靠传统理账解决财务合规问题，常需额外花费两年合规期，IPO进程因此延后。
有没有更高效的解决方案来缩短这两年的等待期呢？答案是肯定的。
本文中，我们将结合实践案例，分享一些一线经验和思考。
一、新消费：港股IPO的财务难题
我们，枳子科技（微信号zhizitec），是一家专注于财务合规的咨询公司。今天分享是我们的客户Company X的案例。
Company X，位于华南的连锁餐饮品牌。在核心城市拥有数十家直营店，周边城市则开放加盟。所有交易统一通过第三方SaaS平台管控，资金流集中于总部。总部负责包括拓店、采购、研发、品牌以及财务等在内的中后台职能。
2022年，Company X的总流水近3亿元，订单达1000万笔。业务类型包括扫码点餐、外卖、短视频团购、会员充值以及少量现金交易，偶尔出现退单、改单、免单、赠品及额外折扣等情况。在采购方面，大部分生鲜食材来自当地农贸市场，且采购发票缺失的情况非常普遍。
过去几年，Company X的纳税申报较为随意，税务账和管理账的差异极大；许多门店员工社保不齐全；门店租赁流程也不完善。
2023年，Company X业务爆发式增长，公司希望利用这个快速增长的机会，推进港股IPO。
因此，问题浮现了：
- Company X的历史数据几乎无法使用。
- 公司与多个会计师团队沟通后，认为通过理账完成合规，周期过长、成本过高，质量也难以满足IPO需求。只能从2023年起逐步规范财务。
- 按照这个步骤，至少要到2025年才能启动IPO。
二、新思路：账务重塑的底层逻辑
为了加速IPO进程，经中介机构介绍，Company X联系到了我们。我们为Company X提供了全新的观点和方案：
- Company X的海量原始数据源于支付电子化、管控SaaS化以及全国范围的经营模式，这是商业模式全面进化的结果。传统的会计师理账方式，由工厂时代演变而来，很难适应大数据时代的商业模式。
- 对于Company X的需求，我们建议从“财务数据重塑”这个角度去考虑，原因有二：
- 首先，公司原有的财务数据基础较差，存在结构性错误，修正成本过高。原始数据不适合被“理”。
- 其次，Company X的原始业务数据在各个系统的底层数据库中都有存留。我们可以利用IT手段对这些原始记录进行清洗，并按照会计规则，直接重塑为财务报表，这无疑是一种更有效率的方案。
从本质上说，我们提供的新模式是数据科学和财务会计的结合，这对新消费行业来说具备无可比拟的优势。
三、新实践：从目标设立到成果收获
（一）设定目标
不久后，我们与Company X在工作思路和目标上达成了明确共识：
- 重塑过去几年的财务数据，输出一套能反映业务实质的财务数据包；
- 确保数据包的质量，能够满足四大审计公司的审计标准。
基于这一目标，我们启动了Company X的账务重塑项目。
（二）组建团队
项目的启动首要步骤是组建团队。我们的团队模型与传统的会计师理账团队不同，更加多元化，包括会计师、数据分析师、程序员以及审计师四种角色。他们的主要职责如下：
- 会计师：负责带领团队梳理Company X的业务逻辑，设计业务与财务口径之间的转换逻辑，以及与四大审计师、税务顾问、客户财务团队之间的沟通，主导项目管理。
- 数据分析师：负责原始业务数据的管理与建模。新消费行业中，电子数据虽然相对完整，但数据口径、系统、时期和店面的质量差异明显。数据分析师需要快速定位逻辑bug、数据缺失、重复、字段错误，并建立账务重塑数据库。
- 程序员：原始数据清洗工作量巨大，程序员与数据分析师合作，通过编程语言突破Excel等传统工具的性能限制，实现对海量数据的批量操作，以达成最终输出目标。
- 审计师：项目后期，我们需要引入审计师与客户财务团队共同复核数据包，以确保数据包的质量符合四大审计公司的需求。
（三）落地实施
从项目实施周期来看，整个理账项目大致可分为四个阶段。分别是原始数据清洗、业务数据库构建、会计数据库生成和财务数据包输出。
项目成功的关键，主要集中在原始数据和规则搭建方面。
- 设计数据方案：在项目的初期阶段，我们的顾问团队对Company X进行了详尽的访谈，对各类业务数据的类型、分布、存储形式和存储介质进行了详细梳理，并制定了最高效的原始数据取数方案。在后续的项目进展中，Company X的主要工作，就是围绕这个取数方案提供基础数据。
- 构建业务数据库：结合对Company X业务流程的详细分析，我们设计并构建了专用数据库，用于统一管理所有的购销交易、银行流水、资产明细、发薪记录、社保明细、纳税明细等全口径数据。
- 数据规范：Company X的各种原始数据，原本以excel、pdf等各种格式，存放在不同的系统和团队，数据之间缺乏必要的关联和稽核。因此，我们的顾问团队使用编程语言对数据进行了规范化和统一化。
- 数据校验：通过数据逻辑的交叉检查，我们发现了原始数据的许多疏漏和错误，比如交易订单日期缺失，退款及会员消费标识缺漏、系统数据与银行交易错位等。因此，我们与Company X的团队一起，对发现的错误进行了系统性的修复。
- 会计数据库：业务数据库构建完成后，我们已经完成了项目的一半工作。接下来的工作，就是结合业务逻辑和会计准则，制定会计政策，将会计政策转换为代码语言。通过编程，对数据库进行全量处理，批量生成大部分的会计记录，从而形成会计数据库。
- 财务数据包：但是，企业的业务总是有各种各样的例外情况。接下来需要做的，就是对数据库中的非标准交易进行人工修正，以输出最终的财务数据包。
（四）额外收获
经过近三个月的努力，我们的项目团队成功完成了预定的任务，交付了一套覆盖两个财年的财务数据库。在理想的情况下，Company X在2023年内可以实现IPO递表。
除了预期的成果外，Company X还从中获得了一些额外的好处：
- 助力新ERP的实施。项目的实施过程中，Company X正在更新他们的ERP系统。我们在清洗历史业务数据的过程中发现了大量的bug。这些bug恰好在新ERP的建设过程中得到了处理。此外，我们的财务数据包口径也被Company X直接借鉴，成为了新ERP财务模块的基础设置。
- 合规与税务便利。在IPO前，Company X必然会面临补税的问题。为此，他们专门聘请了税务顾问。通常来说，税法和会计准则的数据口径有一定的不同。在账务重塑过程中，我们能够同时考虑财务和税务的数据要求，同步输出部分税务数据，为税务规划提供了便利。
- IPO的财务数据中心。在账务重塑过程中，我们代表Company X与IPO审计师沟通数据包的颗粒度、向券商提供必需的早期数据、为企业财务团队提供核算建议等等。我们在一定程度上承担了“财务数据中心”的角色。
因此，这个项目不仅帮助Company X成功完成了他们的账务重塑任务，也为他们的IPO计划，ERP系统的更新，以及税务规划等方面提供了实质性的帮助。
四、新感受：财务会计的全新未来
在与Company X的合作案例中，我们成功解决了新消费行业财务数据混乱的难题，将两年的数据合规期缩短，为其港股IPO提供了强有力的支持。
财务会计，作为一个相对传统和保守的行业，面临新的商业模式的挑战时，需要采用更加创新的思维，引入更高效的生产力。在这个案例中，我们用创新的数据科学对传统的“会计师理账”进行了根本颠覆，从更底层的逻辑出发，为Company X创造了巨大的价值。
最后，如果您有任何问题或需要进一步的交流，欢迎通过微信号zhizitec与我们联系。我们随时欢迎您的咨询和交流。