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1、4S店售后业务如何利用大数据进行审计精准抽样2016-02-17王岩、张宁(A)点击上面蓝字，即可免费关注序言中国汽车售后市场一直以來都是炙于可热的黄金市场。据公开资料显示，全国机动车维修企业数量达46万户,其中汽车4S店有2万多家，占比5%。近两年來，汽车销售环节已经进入到微利甚至负利时代，店里越来越重视售后环节，因为售后环节向來是利润率最高的环节。如果售后环节管理不到位，给公司造成的损失可想而知！业内人士可能都知道4S店对售后的管理指标非常多，这里不针对经营指标展开讨论。今天探讨的是站在审计的角度如何利用大数据进行精准抽样,找到4S店售后管理中的“猫腻”。一、笔者为什么会考
2、虑这个问题1＞笔者工作环境背景简介笔者多年在某高端汽车经销商集团担任财务审计工作，由于集团旗下4S店众多,每个店轮流审计的时间间隔差不多为半年，一些规模小一些的店甚至一年才轮着一次。由于时间间隔较长，导致售后数据杲常庞大，单店常规车型的维修数拯正常就达到2刀条左右，类型大致可分为保养、事故车、维修、索赔等等。要在并不宽裕的时间内、这么大的数据量屮找岀可能存在的问题，抽样就成为了一•项非常有挑战性的工作。最无奈还是不断冇新闻播出某4S丿占售后人员倒卖配件，谋取暴利，例如：“华时报讯(记者孙思娅)昨天记者获悉,因将库房内的零件私自出售获利,宝马4S丿占的售后服务部保修员王某被石景山
3、法院以职务侵山罪判处冇期徒刑10个月。据石景山检察院指控,2013年六七丿J间,王某利用在京顺宝公司担任售后服务部保修员,负责保管汽车索赔零件的职务便利,将库房内I部分汽车索赔零件私自出售给邹某,获得赃款15000余元。2013年8刀4日,王某在单位员工的陪同下到公安机关投案。在诉讼过程中,土某的亲属协助其退缴赃款15000元。当天,土某因涉嫌职务侵占罪被羁押并被刑事拘留,同年9刀9日被逮捕。”投资人每每看到诸如此类的新闻，就会把笔者找去，询问集团旗下的4S店是否存在这种现象，能否查出來，如何改进等等。这些问题让笔者不得不思索通过何种方式能够更好的利用人数据分析來找到4S店里的
4、硕鼠。2、4S店售后服务环节的特点众所周知售后环节是4S店日常管理过程中“水最深”的模块，问题多且不容易审计，原因如下：(1)三多：客户要求多样化、业务类型多、关联方多。售后服务顾问往往以提高客户满意度、处理客户投诉加上侥幸心理利用信息不对称来赚“外快”。(2)集团财务报表明明显示售后的产值低、毛利率低，但是苦于单据量太大无法做到单单分析，只能通过制度、流程去要求和控制，而无法通过有效的检查來发现问题，导致部分人员还是想尽各种办法、借口和理由绕开流程，最终所谓的制度也就流于形式。(1)丿占内财务、售后主管领导与我们审计人员的关注点不同，他们更多关注的是如何应付厂家的审计、如何完
5、成他们的销售业绩，也根本做不到对售后维修这块的逐单检查。那么，这就给笔者的工作增加了很大的困难：①审计人员、店内领导如何在时间短、任务重的情况下保质保量的完成内审工作或者自查工作，发现可疑单据？②是否有一套切实可行的方法能在茫茫单据屮检查出可疑单据？③如何客观评价每个店的售后作业情况，进而改善售后维护环节的工作效率和管理水平？二、理论指导实践一正态分布在审计中的运用笔者将长期集团审计咨询经验以及大数据模型建立后的测试结果相结合，发现了一套行之有效的工作方法，在此分享给各位读者。"I、理论介绍首先简单介绍一下核心理论基础，即正态分布。正态分布(normaldistribution
6、)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是具有两个参数p和02的连续型随机变量的分布，第一个参数p是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数。2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(p,o2)o遵从止态分布的随机变量的概率规律为取值越邻近p,其概率越大，而离p越远，其概率越小；。越小，分布越集中在P附近，O越大，分布越分散。多兀•正态分布有很好的性质，例如，多兀正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别地，它的线性组合为一兀正态分布。(1)整体论正态分布启示我们，要用整体的观点来看事物。正态分布曲线及而积分布图由基
7、区、负区、正区三个区组成，各区比重不一样。用整体来看事物才能看清楚事物的本来面貌，才能得出事物的根本特性。不能只见树木不见森林，也不能以偏概全。(2)重点论正态分布曲线及面积分布图非常清晰地展示了重点，那就是基区占68.27%,是主体，要重点抓，此外95%,99%则展示了正态的全面性。认识世界和改造世界一定要抓住重点，因为重点就是事物的主要才盾，它对事物的发展起主要的、支配性的作用。如下图1：图1正态分布图2、实践总结请记住这样一句话：舞弊人都是贪婪的，现在干、过去干，将来还打算干，不可能干
