这是一张“数字资产表”，它可以提供比传统的三张财务报表更多的决策支持和管理引导。
每一家企业都有三张财务报表：资产负债表、现金流量表和利润表，它们是企业财务管理和经营动态的缩影，也是向投资者和合作伙伴展示自身竞争力的有效工具。
但在大数据时代，无论身处什么行业，都难以摆脱与数字化之间的关系，管理工作更需要利用新的工具，使企业能在数字化战略中看清方向。德勤数据分析业务领导合伙人朱磊表示：“传统的财务三张表已无法帮助企业应对未来的挑战，聚焦业务数据的第四张表的到来已经是大势所趋。”
其实，此前海尔已经在改造损益表，全面收益表、增值表等新概念也相继被提出。但是这些创新举措，依然局限于使用财务数据来评价企业价值。
与此不同，德勤提倡的“第四张报表”是一张关注于业务数据的“数字资产表”，通过揭示用户数据与财务之间的关系，来帮助企业将数据变现，并实现事前决策。
仅靠财务数据评判企业价值，已远远不够
财务数据是对企业过去一段时间内经营结果的静态记录。在朱磊看来，企业如果每隔半年或一年，通过滞后的经营结果来做新的战略决策，就无法及时发现自身的业务变化，导致被迫在白热化的竞争中放慢脚步。
而如今，企业内部大多都积累了大量的用户数据，包括用户特征、用户交易记录、客户爱好、对产品的使用行为和所处的地理位置等信息。这些信息大多处于动态变化中，而这些变动的数据背后，隐藏着大量有待开采的财富。
对此，德勤、易观和上海国家会计学院三方携手成立了联合课题组，收集了百度、京东、新浪等29家互联网企业过去6个季度的APP人均单日启动次数、APP人均单日使用时长等业务数据，通过建模分析，发现它们和财务表现呈现出很强的正相关联系。比如，通过数据所构建的平滑现金流市值模型，与企业的实际市值拟合度达到99.2%。
这意味着，即便是尚未盈利、未上市的初创公司，也可以通过数据来揭示它未来可能的价值——这更符合“未来所有公司都是科技公司”的事实；通过这些数据，甚至可以看到企业自身未来一段时期的预测资产，从而在增收和节支方面避开风险——和财务数据“笨拙”的反应速度相比，业务数据显得更加灵敏。
由此，德勤建立了“业务数据——财务表现——价值评估”的价值评估模型。
其实，越来越多的上市公司，已经在报告中大量使用没有被会计准则准确定义的数据（即非准则数据）。
在美国纳斯达克上市的一家互联网公司，其股价一度从150美金下跌到90美金，分析师认为，这是缘于其数字用户增长速度正在下降，暗示着未来增长率的放缓，而该企业财务报表中的相关数据仍在增长，说明了财务报表数据存在一定的滞后性。业务数据的加入，能让企业对未来发展做出快速预判。
如今，企业外部的投资者和其它合作方、企业内部的管理者乃至审计委员会，都不再满足于仅通过单薄、滞后的传统报表解读过去的经营情况，他们更希望利用新途径了解公司当下正在经历的变化。德勤认为，能让管理者先于财务数据，看到市场变化与经营的趋势的，正是与数字用户息息相关的业务数据。
于是，新“第四张报表”应运而生。
企业不仅要将分散在各个系统中的大数据集合起来，还要分析其与价值之间的关联，让管理者及时洞察消费者的关联特征、业务的增长趋势和市场的最新波动。
第四张报表里究竟有什么，才能实现从D（data：数据）到V（Value：价值）
由于行业不同，数据性质大相径庭，每家企业所使用的第四张报表也都具有明显的差异性。比如，实行O2O业务的银行，更关心线上业务与线下业务的用户分布；而对于互联网企业来说，不同时间节点的APP下载量和浏览率，对于业务的影响更为关键。
但是朱磊强调，无论是何种企业，制作第四张报表的共性，都在于要抓住“一个核心，三个要素”——以用户为中心，基本框架则离不开“用户数据分析”、“渠道数据分析”和“产品数据分析”这三个要素。
每一个大类别之下，还有20个左右按需定制的小指标。如“用户数据分析”一般包括用户画像、高净值用户、用户的区域分布等信息。企业需要经过调研，将与自身财务价值相关的数据提取出来填入表中，并据此延长用户的生命周期，从而获取长期的价值增长。如果第四张报表显示某家银行的线上用户骤长，该行即可以选择在某个区域关闭部分网点，以节省业务开支。
几年前，海尔的数字化转型正在如火如荼地进行，其用户数据依然分散在各个业务线内。在管理层意识到重要性之后，才花了一年半时间打通用户数据，梳理出使用价值。其实，多数企业的大数据业务不仅内部杂乱，且未与外部接壤，称不上客观全面。德勤认为，除了要让内部的数据完全流转起来，还需要将内部与外部的数据资产打通。
因此，第四张表中，列入了竞争对手乃至标杆企业的数据表现，帮助企业对自身业务进行对标、评估和借鉴。
比如，当报表显示企业的用户数量达到了3000万级别时，管理者单凭直觉可能认为公司已取得足够的进步，但其实与竞争对手的数据表现相比，差距依然在扩大，因此企业需要对市场营销和推广投入更多的精力与部署，来吸引更多的用户；而当某家区域银行在上市后准备向周边扩张时，第四张报表就可以提供其他金融机构的数据发展路径图，为其选择起步方向作重要参考。
“数据变现”不再是日复一日的呼喊，而成为了看得见、摸得着的现实。
数字化战略，需要以报表形式入驻治理层
大数据的价值在于帮助企业做出客观、快捷的决策。但有很多企业，仍苦于数据太多、无从下手，分厘不清哪些数据可以利用、哪些可以舍弃。在碎片化的、短期的、广袤的数据面前，CEO仍在依据自身经验和灵感拍板——这是很多企业目前“数字化”的常态。“很多管理者都是业务出身，他们虽然能意识到数字化转型的重要性，但对步骤与方法并不清晰，企业也缺乏自上而下的执行体系”。
但是，负责监督公司会计报表、财务报告工作的审计委员会，正是来自企业的最高权力机构——治理层。一旦将业务数据通过报表形式呈现，通过数据与市值之间的关联性，揭示数据的“资产”或“负债”属性，就能使治理层、管理层对数据有更直观的感受，逐渐养成企业依据数据来作理性判断的决策思维。
同时，目前企业内部的数字化工作仍存在协同不足、考虑不周等问题。“业务数据与财务数据的关联，其实可以帮助企业找到管理上的一系列盲点。”当某项影响企业价值的指标找不到具体的负责人时，正说明组织架构存在不合理之处；当用户的生命周期被缩短时，企业需要反思自身是不是只做到了CRM（客户关系管理），却没有琢磨过数字化用户生命周期的延长方法。
朱磊认为，将数字化指标进行分解并梳理的过程，在某种程度上来说，就是企业管理进行细化的过程。这种自上而下的审视与部署，可以帮助我们观察管理条线合理的合理性、探索部门之间如何协调，甚至催化出新部门或新职能，以避免数据工作出现“孤岛”。只要处理得当，它可以提供“比传统的三张财务报表更多的决策支持和管理引导”。
然而，第四张报表也不是包治百病。
“创立第四张报表并不意味着放弃传统的财务报表”，朱磊强调。两者应该互相配合、彼此补充。如果企业的业务数据表现特征与财务报表不一致，那么财务数据可能存在一定的问题，需要企业进行审视和观察。同时，第四张报表要想做到实时的对标和精准的预测，仍需要技术的不断更新来提供支持。在实践中，德勤已经编制了100家企业的第四张报表，并即将在“勤创空间”实验室中，继续展开框架指标、行业优化方面的迭代。
虽然，目前业务数据仍需要通过模型数据测算，才能看到它所代表的财务价值，但随着区块链革命的到来，比特币势必将成为商业社会里的流通货币。朱磊表示，未来两年内，业务数据将会拥有一个通用的计算公式，直接推导出比特币的价值结果，帮助企业更加直观地看到“数据资产”对于自身的意义。
在德勤的调研中，目前银行业、零售业、互联网公司受数字化浪潮冲击最大，而上市公司也需要其他指标来客观估量市值，因此它们应该最早尝试这一新工具。随着业务边界的消亡、科技革命的深入、全渠道的扩张，任何企业都将成为某种意义上的“数字化企业”，第四张报表的使用范围将会不断扩大。
届时，专注于业务数据的“用户资产表”，将成为商业社会中名副其实的“第四张报表”。没有它的武装，你或许仍可以依靠“过去时”的财务数据总结经验，却无法第一时间审视自身迈向未来的步伐。
“第四张报表”对投资人的3大启示
概念跟风一拥而上，在投融领域比比皆是。眼看它楼起楼塌的跌宕剧情，在股市也并不少见。从粮仓、风口到成为操盘者的迷局，对企业价值及发展潜力的判定，开始逐渐成为一门玄学，特别是在传统的财务会计报表不再那么灵验的时候。
股市亏损，投资失利，除了叫苦不迭痛斥责任企业的不作为和乱作为。我们也该从另一方来反思：或许正是由于我们过度关注财务报表和股东交易，以及凭借过时的市值观来审视投资对象，我们才会身陷囹圄，面对变化手足无措。
风口上的动物换了又换，不换的是对外忽悠的能力在升级。项目模式概念要创新，企业财务报表要好看。热闹的移动互联网和全民创业风潮，多少雄心壮志变吊胆提心，玩法在升级，资深也斗不过水深。
一、投融资领域的发展迷障
1、过度追求前瞻和热门概念
O2O火热时候，早期项目大批死亡，创业公司希望通过补贴来吸引新用户，虽然表面上资金流和新用户都涌进来，但这些实际上都只是伪需求。还有这两年概念主义盛行，各种打着“共享”概念的创业BP涌现，共享充电宝、共享雨伞、共享篮球等“花式共享”接连不断。项目的生命周期除了要学会风口借势，用户生命周期及使用场景及频次也要考虑到，项目和企业战略是务实做事，还是表演式的走秀？
互联网在中国的蓬勃发展，特别是移动互联网浪潮下的大众创新，风风火火这几年。虽然一个点子一套BP就能忽悠风投轻松获得上百万投资的事情，在近两年已经开始变得不那么容易。但在创业板块甚至较为成熟的创投领域，我们还是能轻易被概念化、生态化的业务包装牵着鼻子走。日前，央视以《乐视网一边推概念一边套现，是创业失败还是涉嫌欺诈？》为题推出节目，把贾总的资本游戏直接推到了欺诈的层次。
2、美化财务报表不惜作假
财务数据是企业过去一段时间经营结果的静态呈现，通过滞后的经营结果来做的新的战略决策，是无法及时发现企业自身的业务变化，容易导致企业被迫在白热化的市场竞争中放慢脚步。此外，不少企业存在“内账”“外账”之分，对外的数据变得更好看，当然水分也更多，这对投资人就存在欺骗嫌疑。
正值内容创业盛行时，上市公司的造假也就被频频扒皮，近期报道的就有尔康制药、神雾环保、神雾节能。典型的财务造假情形有以下3种：一是在IPO前被发现财务造假，如胜景山河、天丰节能等；一是上市后发现IPO时存在财务造假并触发退市条件，如欣泰电气、万福生科等；还有在上市后发现IPO财务造假但不涉及退市，如华锐风电、海联讯等。
而最新鲜的互联网舆论焦点则是深陷财务危机的乐视。供应商集体讨债，企业估值被下调，创始人出国跑路。从乐视事件，我们可以看到，即使深谙资本游戏多年的融创中国，也玩不转新经济环境下互联网投融的迷局。乐视财务危机早就出了问题，但企业、银行以及交易机构信息的不对等或是故意推诿作假，在资本的博弈中，哭鼻子的只有像孙宏斌这样接盘的老实人。
3、前期项目只关注财务表现
早期项目以大规模市场推广，来获得新用户并通过后期精细化运营保持用户留存。在项目的开拓期，其实是大量耗费人力和财力的阶段，此时就开始关注企业盈利，追求好看的财务报表，就显得有些操之过急甚至鼠目寸光了。
我们可以看到，因为项目开创期的阶段性特点，核心目标用户以及潜在用户获取成为阶段工作重心，领导层及投资机构此时关注的核心应该据此来考量，即企业所属产品在用户规模、用户流量、用户场景和用户行为等方面的数据表现，我们称之为“用户数据资产”。
今年共享领域的单车独角兽之争，即ofo和摩拜地位争夺的核心，同时也是市场最为看重的用户规模。以人口基数为基础建立起来的用户数字资产，才是共享单车们最重要的资产。我们看到，也正是基于不断开拓的市场和增长的用户，ofo和摩拜的融资进程在今年更新得尤为频繁。共享产品其实也是用户共享，基于单个项目积累的用户数据资产，可以迁移作用到相关产品服务，并以此完成相关细分领域的生态构建，大数据的能量也就开始呈现指数级爆发。
从易观近日发布的《易观首发「企业数字用户资产TOP100」》，我们可以看到：小黄车ofo活跃用户规模已达到3412.8万人，位居TOP100榜单第62位。在成立不足2年的时间里，能达到这样的规模数据在互联网领域已经是屈指可数的。但你单纯去看它的三张财务表，又并不能给传统企业家满意的答案。作为创业项目，ofo还在不断烧钱，但因为用户规模的不断扩大，资本市场愿意给与他进一步的投资，就是看中其高价值的用户资产(按ofo最新30亿美元估值折算，ofo单个用户价值87.9美元)。不光是用户数量，和渠道、产品的关联性数据经过计量之后也会变成有形价值。
还有像顺丰和菜鸟互怼，上市公司争夺用户数据的现象今后将会频繁涌现。用户数据资产，将成为企业的核心资产。判定一家企业的价值，也应该是财务价值和用户价值的综合表现，过度关注财务表现忽视在特定阶段用户数字资产的决策判断，都是片面和武断的。
二、“第四张报表”重塑科学市值观
我们已经意识到，传统市值观下对“人”和“钱”的过度关注，已经与当下经济游戏规则及玩家策略不相适应。循规蹈矩的策略守护者，开始逐渐为自己的墨守成规付出代价。
在互联网和移动互联网下流淌着的源源不断的数据流，比如用户规模、用户标签、使用行为等互联网特征的业务数据被弃置。但正是这些数字资产成为市场中不站立场的证据说明。文字图像化容易左右情绪，而真实的用户数据、渠道数据、产品数据等数字资产，开始被人逐渐发觉，成为企业价值监测中重要的指标。
共享领域最核心的企业资产是对用户数据的掌握，更多平台化的电商、外卖等O2O也在数据化公司上一往无前，顺丰和菜鸟的互怼更是直接撕开了数据争夺的脸皮。企业数据资产，互联网头部企业如BAT等早已布局多年。
在易观最新发布的用户资产榜单上我们也看到，在数字用户规模上：百度达到了5.19亿，阿里巴巴达到了5.16亿，腾讯用户规模则为9.31亿。作为国内社交及游戏两大领域的霸主，企鹅腾讯在BAT数字用户资产中独占4.28亿，占据了BAT三家总用户数量的半壁江山，成为数字用户资产榜上绝对的霸主。
作为工具的互联网，数据将成为未来每家企业的核心资产。如何正确的分析数据和以数据为决策，这也是像易观这样的大数据分析公司多年来努力的初衷。近日，易观联合德勤正式对外发布的“第四张报表”，即“企业数字资产”，利用其数据的前瞻性及业务财务数据的关联性，来建立新的对企业市值的评估模型。
与财务三张报表不同的是，第四张报表更加关注企业在互联网化的数字资产，即用户数据分析、渠道数据分析和产品数据分析，使企业在竞争营销、提升用户价值和延长用户生命周期上有科学可靠的数字依据，同时也能看到企业自身未来一段时期的预测资产，从而在增收和节支方面避开风险——和财务数据“笨拙”的反应速度相比，数字资产上的业务数据显得更加灵敏。
三、评估投资价值的3个方面
大数据和人工智能已经是发出的弦箭，是朝着既定目标的未来经济的核心形态。未来都是互联网化的公司，基础数据是原油是血液，作为“泵”的处理分析角色，则是目前像易观这类大数据分析公司发力的重心。
人类生产力革命的下一个阶段是什么？是大数据和人工智能。在这种大趋势下，会产生新物种企业，这些企业具备以下三个特点：1、拥有数字化的智能交互界面；2、拥有数字用户社群及相应用户资产；3、通过算法驱动的业务流程。
通过非财务数据，以用户为核心，建立涵盖用户、产品和渠道三个维度的企业价值评估报告表体系，为企业的管理层提供更深入的洞见。企业充分利用大数据工具，对企业在财务会计统计之外的企业运营情况进行分析，将业务分析和财务分析结合，我们对企业价值的预判也会更加科学全满。“第四张报表”的主要三大价值如下，
在价值评估上。在股权投资、企业收购合并等大型投资项目中，投资方可以根据第三方数据公司出具的第四张报表，对目标企业的业务运营情况进行真实性评估，为投资决策者提供借鉴。
在管理分析上。将管理位置前移，企业传统的三张财务报表体现业务运营的结果，相对滞后；而第四张报表可以更早地关注到企业在数字化、互联网化业务运营过程中出现的问题，并及早采取相应的措施。
在风险识别上。企业互联网数据与财务报表数据具有相关性特征，两者相互借鉴，可以为企业的审计、风险及合规等部门框定财务风险的范围并进行调查，预先发现和处理风险。
大数据时代下行业发展速度加快，企业早期融资比例不断攀升，“独角兽基因”藏匿在企业真实价值背后，投资方要能够“慧眼识珠”，正确评判企业价值。
“独角兽”的概念是一个舶来品，由美国cowboy基金的一个合伙人提出，主要是指那些估值达到10亿美元以上，并且成立时间不超过10年的初创企业。根据CB Insights数据整理，2017年中国市场新晋独角兽公司达22家，相比2016年的11家增长了100%，如今独角兽的诞生速度正在逐步加快。企业从诞生到成为独角兽所需的时间也正在逐步缩短，有些公司甚至仅仅花费了一年多的时间就完成了这一蜕变。
近年来，教育行业融资事件频发，行业热度空前，获投企业成立时间短、成长快、融资阶段前移都是十分明显的趋势。基于截至2017年12月31日的公开披露的数据统计，2017年教育行业一级市场全年共发生412起融资事件，总金额达282.86亿人民币。其中，超过75%的获投公司成立时间在5年以下；近70%的公司都处于早期融资阶段（数据来源：鲸媒体）。
以K12教育类下的题库答疑类产品为例，2014年至2015年间，某A项目和B项目同时获得高额的早期投资，然而经过4年多发展，2个项目的表现却出现了天壤之别：A项目的价值持续增长，并在2017年估值超过10亿美元，成功挤入独角兽行列；而B项目发展缓慢，用户规模提升速度慢，整体规模仅为A项目的1/8。（数据来源：IT桔子）
图1：A、B项目融资数据
图2：2017年11月活跃用户(万)
进一步分析A项目各轮融资额和活跃用户发展趋势，可以发现其业务起步阶段的用户规模较小，获得早期融资后续发展势头迅猛。在2015年3月至2016年5月的15个月间，A项目活跃用户规模增长近10倍，几乎是同期行业整体增长速度的两倍。良好的用户规模增长表现为A企业吸引了后期更多的融资机会，而B项目则在教育行业一级市场销声匿迹。
图3：融资及活跃用户发展分析
一家在用户、产品、渠道等领域全面发展的初创企业才有可能具备“独角兽基因”，从一颗砂砾磨砺成珍珠。
从用户使用行为来看，2017年2月至11月，A项目用户的人均单日使用时长在行业整体下降的大趋势下，仍能够维持在较高水平，未出现大规模下降，并领先于行业平均值，体现了较好的用户粘性。而B项目用户的人均单日使用时长却始终低于行业平均值，表明用户对该产品的粘性较差，用户潜在价值难以得到释放。所以，用户粘性是企业价值发展的一个重要驱动因素。
图4：人均单日使用时长（分钟）
从产品核心功能来看，A项目与B项目的产品的核心功能都是搜题。但对产品广度而言，A项目还拓展了辅导、发现、商城等功能，衔接了搜题功能后续的全方位服务；B项目仅包含答疑功能，产品广度有限，难以促成用户的连续使用或购买行为。对产品深度而言，A项目的题目搜索答疑量已经超过 10 亿，而B项目的题目搜索答疑量约在4000多万（数据来源：百度百科），覆盖的题目深度显然远不如A项目。所以，产品相关服务的广度和核心功能的深度都是企业价值发展的重要驱动因素。
图5：A、B项目产品结构
第四张报表 立体展现企业用户、产品、渠道维度价值，助力企业和投资者鉴别“独角兽基因”。
通过对比A项目和B项目，不难发现企业价值的发展与其在客户、产品等维度的能力成长有着密不可分的关系。无论是初创企业，还是资本市场的投资者，都需要重点关注企业在用户、产品及渠道方面的能力储备及发展态势。
第四张报表作为一款基于非财务数据评估企业价值的分析报告体系，囊括了用户、产品和渠道的3个分析维度，7个分析层级，102个分析指标涵盖了用户粘性、产品广度、深度等企业价值发展重要驱动因素。通过第四张报表的分析，企业和投资者都能更直观、更迅速地看到企业的发展动态，为企业未来价值发展的预判提供科学、标准的评估工具。
转自CMA |
