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普华永道：如何实现金融科技企业上市“小欢喜”

文章来源：普华永道中国

发布时间：2019-09-23 16:51

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随着科技在各行业的普及推广，科技与金融的结合诞生了一大批炙手可热的金融科技企业，大量立足于利用科技赋能解决金融行业痛点、利用技术输出拓展金融生态外延的金融科技公司应运而生，成为市场热捧的新贵。相关解决方案在各个场景的应用，不仅提升了金融系统的效率，促进实体经济发展，也改变了金融行业的生态。继2017年之后，2018年成为金融科技企业在资本市场的“丰收年”。2018年共有14家包括消费金融、第三方支付、汽车金融等多个行业的金融科技公司上市，上市公司数量达到一个高峰。

然而，自2017年12月监管密集出台了各类规范政策后，同时受到经济下行压力的影响，金融科技行业的发展速度相对有所放缓。但也由于受到上述变化的影响，不合规公司逐步清退，行业集中度有所提升，加速了金融科技行业成熟期的到来，也为符合监管要求且具有竞争力的金融科技企业带来了更多的机遇。

*据市场可观察到的披露数据统计，统计日截止至2019年8月31日(不含已提交招股说明书公司)

本期我们将带来金融科技行业上市的热点话题汇总，以及普华永道专家对金融科技公司上市所面临挑战的看法。

Q1：金融科技企业在上市过程中所面临的监管风险？

自2017年12月起，监管政策频繁出台的影响，市场依然存在对监管规范影响行业发展的担忧。尤其是针对以P2P为本质的互联网消费金融企业，相继出台了《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》、《关于做好P2P网络借贷风险专项整治整改验收工作的通知》、《网络借贷信息中介机构合规检查问题清单》等监管措施，网贷机构的备案登记也成为这类企业未来的主要风险因素。但截至目前，相关企业的备案事宜仍尚不明朗。

除互联网消费金融领域外，金融科技各细分领域规范政策也密集出台，对行业产生了重大的影响，我们总结如下：

一系列规范政策的密集出台，促使金融科技企业在拓展业务的同时需要更多的关注监管要求，以避免合规风险。

Q2：金融科技企业如何判断上市架构和不同资本市场申报时间有何差异性？

港股和美股均可以是红筹架构，但特定的领域需使用VIE架构。VIE架构可以在一定程度上规避国内法律与监管政策对外资某些行业准入限制。

香港和美国上市的金融科技企业通常需要三年的业绩记录期，选择在美国上市如果能够满足发展阶段的成长型公司（EGC）的定义则只需要两个会计年度的财务报告。

从申报到上市所需的时间上看，香港联交所更重视企业的合规情况，由于目前监管政策尚不明朗，因此审批所需的时间无法确定；而美国SEC更关注商业实质的会计处理和风险披露，随着SEC对于类似行业的了越来越深入，整体上市速度可能会比香港更快。

Q3：金融科技企业如何应对同业竞争？

金融科技创新的背后正孕育着大量的初创企业，然而金融科技行业无论是从业务端还是科技端，马太效应正在发挥作用，如何在巨头林立的市场中寻找到自己的一席之地成为了金融科技企业必须思考的问题。

在运营过程中，任何一个细小的商业决策都有可能成为制胜的关键，比如发展线上还是线下业务、客群的定位、风控体系的投入、风险与回报的平衡、合作方的选择、资金的来源、获客渠道的建立、与消费场景的结合等都将影响着企业形成自己特有的产品与文化。走专而精还是广而泛的道路，不同的企业也正在做出不同的选择。提高应对同业竞争的能力也将成为企业上市道路中的一股助力。

Q4：上市监管机构对金融科技行业主要关注的问题有哪些？

Q5：金融科技企业在上市过程中需要做好哪些额外准备？

瞩目的公司愿景和企业文化

金融科技企业需要特别关注传统金融未涉及的领域，注重在金融领域中的技术提升以及创造出的新价值模式，使得金融科技公司在股权故事和公司愿景的描绘上有坚实的价值基础和市场认可度。此外，还需要具备与公司愿景匹配的企业文化，建立、引导和巩固积极透明的、又能承受高度媒体关注的企业运营环境。

*的财务报告流程及财务信息记录与呈现

金融科技企业依靠技术平台和科技赋能，使其能以更新颖的视角建立业务上的生态布局，并拥有大量的业务及财务数据积累和分析应用能力，因此需要拥有*可靠的业务、财务系统及财务报告流程，以及时准确地获取这些数据并通过深度解析，以更有效的信息形式呈现给财务信息使用者。

此外，还包括健全完善的公司治理和人力资源体系、积极前瞻的投资者沟通机制、未雨绸缪的税务筹划战略，以及高度专业的中介服务团队，都将为金融科技企业上市提供关键助力。

Q6：金融科技企业在上市过程中需要重点关注的会计问题？

在上市过程中，企业需要进一步规范自身的财务体系，在不同的准则框架下也需应用不同的会计处理方法。

Q7：金融科技企业如何提升上市所要求的风险控制能力？

金融科技企业的本质之一是金融，其本身并没有脱离金融的功能属性和风险属性，对于风险控制而言，其载体即为风控模型。风控模型通过对包括用户信息、行为信息、征信信息、消费信息、社交信息在内的多维度数据源进行大数据分析，准确刻画出用户的特征和行为模式。借助数学分析模型对用户风险进行评分评级，达到量化风险、分类目标用户的目的，并且只有在此基础上，才能更有针对性地对分类用户制定相对应的风险策略。此外，好的风控决策引擎还能在累积大量交易信息后，通过机器学习对风控模型本身进行不断完善和优化，为公司的上市过程及上市后的风险控制保驾护航。

Q8：金融科技企业如何应对业务创新步伐加快，而税收法规更新相对滞后的问题？

创新是金融科技企业的基因，在业务运营和发展中，金融科技企业在颠覆传统业务模式的同时，需要充分考虑在行业监管、会计、税务处理上的合规性。某些创新的业务模式，甚至可能在现有的税法体系中无法找到可以直接适用的税务处理规定，从而使得金融科技企业面临涉税不确定性。对于创新业务模式，如果能够在业务模式规划阶段，深度结合业务需求，提前对税务事项进行研判和优化安排，可以更好的保证业务的健康发展，降低税务上的不确定性，也避免因遗留重大税务未决问题对公司上市进程产生潜在不利影响。

同时，由于行业的监管环境变化较快，金融科技企业在上市过程中大多涉及到业务重组。在业务重组过程中，如何合规有效的降低重组税负将会是公司面临的重要课题。与此同时，有效的税务架构设计可以帮助金融科技企业在不增加整体税负的前提下，保持一定的业务灵活性。

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