互联网零售模式下企业审计风险研究——以良品铺子为例

Research on the Audit Risk of Enterprises under the Internet Retail Mode—Taking Bestore as an Example

摘要: 互联网零售企业崛起，因其与传统零售经营模式不同，审计风险识别与防范困难，相关研究意义重大。本文以良品铺子为例，运用案例研究法和AHP模糊综合评价法，先阐述研究现状，界定概念并识别审计风险，构建评估框架；再基于风险导向审计理论，从多视角定量分析其审计风险水平；最后提出降低审计风险建议，基于COBIT框架分析高风险因素与应对策略。研究发现良品铺子审计风险较高，旨在改善互联网零售企业审计风险现状，提供控制方法。

Abstract: The rise of Internet retail enterprises has brought about significant challenges in identifying and preventing audit risks due to their distinct operational models from traditional retail. This research is of great significance. Taking Liangpin Shop as an example, this paper employs the case study method and the AHP fuzzy comprehensive evaluation method to first elaborate on the current research status, define concepts, and identify audit risks, and then construct an evaluation framework. Based on the risk-oriented audit theory, it quantitatively analyzes the audit risk level from multiple perspectives. Finally, it proposes suggestions for reducing audit risks and analyzes high-risk factors and response strategies based on the COBIT framework. The research finds that Bestore has a relatively high audit risk, aiming to improve the audit risk situation of Internet retail enterprises and provide control methods.

1. 引言

随着互联网技术的深度渗透，零售产业正经历着深刻变革。传统零售企业在这场浪潮中受到强烈冲击，而互联网零售业则迎来了快速发展的黄金时期。互联网零售商在存储介质、工作方法和生产平台等方面与传统零售商存在显著差异，这使得其审计环境发生了本质变化。传统的审计理论和方法已难以有效应对互联网企业审计所带来的风险。目前，针对互联网零售企业的审计，相关法律法规框架和标准尚不完善，现有的审计准则也无法全面、准确地识别和评估该模式下企业的审计风险。因此，深入研究互联网零售企业的审计风险，探索有效的防范措施，具有重要的现实意义。本研究旨在改善互联网零售模式下企业审计风险的现状，加强对该模式企业审计机理的理解，为规避审计风险提供切实可行的解决办法。

2. 研究现状

2.1. 互联网零售模式的相关研究

国内外学者从多个角度对互联网零售模式展开了广泛研究。国内在零售企业研究方面成果颇丰，深入探讨了传统零售企业向互联网零售企业转型的路径。荣朝和发现电子商务的发展促使众多零售商增加电商销售渠道[1]；国外学者Elena等认为网络零售是传统零售业发展的必要环节[2]，Cai创建的网络零售多渠道管理系统为供应链和库存管理提供了有效解决方案[3]。

互联网零售模式具有应用现代化、线上线下与供应链整合、以消费者为核心、物流现代化等特征。从数字化应用角度，杜睿云等强调开通全渠道途径和支持新兴技术对企业成功的关键作用[4]；李文等认为大数据将助力企业发展[5]。在线上线下供应链融合重组方面，常艳花等提出了可持续发展模式及应对策略[6]。以消费者为核心视角下，史锦梅指出满足消费者需求是企业可持续发展的关键[7]。从现代物流角度，李逸平研究了线上模式和物流服务对互联网零售的影响[8]；姜盼等建立了物流能力分析评价方案[9]。

2.2. 现代风险导向审计的相关研究

现代风险导向审计已成为国内外审计研究的重点领域。Bruynseels通过实证研究检验了现代风险导向审计的有效性[10]；Luning认为引入该模式能降低审计风险，更适应经济市场环境[11]。国内学者吴青川强调风险导向审计理论在现代社会审计发展中的关键地位[12]；杨明增等证实了现代审计风险模型在注册会计师审计中的应用价值[13]；薛文艳提出优化审计风险模型的建议[14]。

2.3. 互联网零售企业风险相关研究及应对

随着互联网零售企业的快速发展，其风险问题受到学术界广泛关注。Amr Kotb和Clare Roberts发现网上零售商风险较高，审计师应全面了解被审计单位[15]。国内学者也对互联网零售企业风险及应对策略进行了深入研究。程平引入COBIT标准指导企业审计[16]；肖芬、陈立新制定了符合“互联网+”的风险评估指标体系[17]；元媛、白东蕊分别以天猫商城和京东为例，审查业务和审计风险[18]。

3. 互联网零售企业审计风险特征

3.1. 互联网零售模式的基本特征

互联网零售有生态性、无界化、智慧性、体验式等特征。增加消费方式的多元化和灵活度，提升消费者对购物活动和消费需求的满足感，保障消费者售前售后服务的完备，实现整个商业生态链的相互融合和共享。

与传统零售模式相比，互联网零售打破了零售市场的时空界限，地理位置对零售业绩的决定性作用减弱。新型业态崛起，销售方式发生根本改变，互联网销售逐渐成为主流，引入了新的商业模式和组织形式。零售商内部结构也面临调整，互联网技术取代了部分传统渠道和信息来源，对组织结构产生重大影响。此外，经营成本降低的同时，销售利润也因市场竞争加剧而下降。

3.2. 互联网零售模式企业审计趋势及风险特征

3.2.1. 互联网零售模式企业审计趋势

互联网零售模式不断更改，如图1所示。审计环境更加开放，注册会计师可借助网络信息技术，将现场审计与远程审计有机结合，提高审计效率。审计技术不断改进，专用审核软件和远程访问等方式使审计数据获取和处理更加及时准确。审计范围得以扩展，从传统的纸质财务内容核查，延伸到对数据输入源、系统环境、互联网环境和内部信息系统的审计。审计人员信息技术水平要求提高，需要以数据为核心，运用专业审计分析工具深入分析原始数据和信息系统。

Figure 1. Improvements to the internet retail business model

图1. 互联网零售企业模式改进

3.2.2. 互联网零售模式企业审计风险特征

审计环境复杂化，线上线下多种销售渠道和模式产生的大量会计凭证和财务报表，以及复杂的关联方关系，增加了审计证据搜集和追踪的难度。审计范围扩大化，不仅要审计传统内容，还要测试企业会计信息系统的真实性、保密性等，同时关注上下游企业业务活动。取证动态化，互联网企业信息系统实时运行，审计取证需在线进行，保证证据的实时性、动态性、真实性、合法性和可靠性难度较大。安全问题突出化，网络安全威胁使得企业信息系统面临数据泄露风险，审计人员需关注企业网络安全控制设计和实施的有效性。

3.3. 互联网零售模式企业审计风险识别

3.3.1. 互联网零售模式企业财务报表层次重大错报风险

外部环境方面，我国零售业政策虽鼓励创新发展，但针对互联网零售的具体政策条款较少，如下表1所示，审计标准缺乏可操作性，注册会计师审计时缺乏规范和方法支持，增加了审计风险。行业环境方面，区域经济发展不均衡导致互联网零售行业存在区域性，电商节影响使行业具有明显季节性特征，这些因素增加了企业经营的不确定性，进而影响审计风险。股权结构和治理结构方面，互联网零售企业多

Table 1. Policy documents related to internet retailing

表1. 关于互联网零售的相关政策文件

2016年	国家发改委办公厅等	《关于推动互联网零售发展有关工作的通知》	加强互联网零售基础设施和交易保障设施建设，完善互联网法律环境，积极培育互联网零售服务，深化互联网零售应用
2016年	商务部、中央网信办、国家发改委	《互联网零售“十三五”发展规范》	阐述了互联网零售企业发展的指导思想、基本原则和发展目标
2018年	国家市场监督总局	《关于做好互联网零售经营者登记工作的意见》	对互联网零售行为规范化提供指导意见，保障互联网零售企业健康发展
2020年	商务部办公厅、国家邮政局办公室	《关于深入推进互联网零售与快递物流协同发展工作的通知》	深入推进互联网零售与快递物流协同发展，实现协同发展重点任务和工作举措重点突破，落地生效
2020年	商务部	《互联网零售信息公示管理办法征求意见》	互联网零售经营者应当实现信息公示透明化，标注相关信息的链接标识
2021年	国家市场监督管理总局	《网络交易监督管理办法》	规范网络交易活动，维护网络交易秩序，保障网络交易各方主体合法权益，促进数字经济持续健康发展，涵盖对网络交易经营者登记、信息公示、营销活动等多方面规范
2022年	工信部、商务部等多部门	《关于推动电子商务企业绿色发展工作的通知》	鼓励互联网零售企业建立绿色供应链管理体系，推广绿色包装、绿色物流配送，推动电商平台制定绿色商品标准和认证体系，促进绿色消费
2023年	国家税务总局	《关于加强网络直播等互联网零售新业态税收管理的通知》	加强对互联网零售新业态税收征管，完善税收监管制度，规范网络直播带货、社交电商等税收秩序，打击偷逃税行为，保障税收公平
2024年	国家网信办、工信部等部门	《关于加强互联网零售平台数据安全管理的规定》	明确互联网零售平台数据收集、存储、使用、共享等环节的安全要求，规范数据跨境流动，保障用户个人信息安全和国家数据安全
2025年	市场监管总局、国家发改委	《关于促进互联网零售平台公平竞争的若干措施》	整治互联网零售平台“二选一”、大数据杀熟等不正当竞争行为，规范平台收费行为，推动平台向商家合理让利，营造公平竞争的市场环境

由个人或家庭创立，股权集中，对控股股东制约不足，易引发公司治理结构中的违规行为，加大审计风险。经营理念方面，企业发展初期为获取资金，可能粉饰财务报告，增加审计风险。

3.3.2. 固有风险

互联网零售收入确认风险较高，交易种类复杂，收入来源多样，电子数据的可靠性和安全性影响收入确认，复杂的营销方法和售后政策也加大了收入确认的难度和复杂性。成本确认风险主要源于产品种类多元化、成本核算复杂、交易数量不稳定等因素，企业可能通过操纵成本核算逃避纳税、粉饰报表。费用确认风险在于准则对资本化条件难以量化，企业难以准确划分产品阶段，导致费用支出类别确认不准确。存货盘点风险表现为企业可能通过操纵存货盘点、不报毁损、不处理材料盘盈盘亏等方式舞弊。关联方交易风险体现在线上交易数据隐蔽、易篡改，企业可能通过关联方交易虚增收入。

3.3.3. 控制风险

控制环境突变，企业业务流程自动化程度提高，对信息系统控制要求增加，公司治理结构实施难度加大，审计风险随之增加。信息系统风险，网络安全问题突出，信息系统易遭受攻击，一旦出现故障，企业将面临巨额财务损失，引发审计风险。信息沟通成本增加，企业内部和外部信息沟通不畅，可能导致信息不对称、不同步，影响审计工作效率，增加审计风险。内部控制较弱，互联网零售行业准入壁垒低，内部控制总体薄弱，内部监督制度不完善可能导致漏洞被利用，虚增利润，增加审计风险。

3.3.4. 检查风险

行业特殊性风险，互联网零售企业营收特性复杂，收入确认需实施函证程序，但网络零售业务特殊性导致函证困难，且收入数据多为电子形式，审计难度大。缺少专业审计软件，传统审计软件在审计网络零售企业时存在不足，注册会计师对专业信息系统审计软件的使用较少，审计方法受限，增加审计风险。审计人员专业素养有待加强，审计人员需具备专业胜任能力、遵守职业道德并保持独立性，否则将影响审计工作质量，增加审计风险。

4. 良品铺子审计风险识别与评估

4.1. 企业基本情况及互联网零售模式

良品铺子创立于2006年，总部位于武汉，是一家集食品研发、加工销售和零售服务于一体的连锁零食品牌。截至2024年，良品铺子线下门店超3000家，覆盖全国24个省市区，并通过全渠道数字化运营实现线上收入占比提升至45%。

4.2. 良品铺子企业审计风险识别

4.2.1. 良品铺子财报层次重大错报风险分析

根据中国食品工业协会2023年发布的《休闲食品行业发展白皮书》[19]，行业同质化竞争导致头部企业市场份额年均波动达5%~8%，良品铺子高端化战略面临消费者偏好变化的不确定性。休闲食品市场竞争激烈，尽管良品铺子在业内具有一定知名度，但高端小吃策略尚处于起步阶段，同质化竞争严重，产品可替代性强，未来发展面临诸多不确定因素，可能导致市场占有率和经营业绩下滑，增加重大错报风险。良品铺子研发投入不足，技术人才占比低，技术独立性欠缺，不符合高端化发展策略，影响长期发展，面临持续经营风险，进而增加审计风险。

4.2.2. 良品铺子企业审计固有风险分析

良品铺子销售收入确认存在风险，线上销售延迟回收导致收入确认时间偏差，产品种类多、销售渠道广且折扣复杂，使得收入确认方法复杂，难以精确判断。根据2023年财报数据，良品铺子线上收入占比达48%，线下直营门店优化后存货周转率提升至6.2次/年(较2021年提升18%)，但电商节期间仍存在短期库存波动风险。一、四季度销量高峰，但可能因竞争对手影响或原材料价格上涨出现存货积压，增加审计风险。

4.2.3. 良品铺子企业审计控制风险分析

良品铺子组织架构扁平化，管理层治理范围扩大，职权集中，内部控制薄弱，在新的互联网零售模式下，可能出现自我交易、虚假好评、泄露顾客信息等问题，增加控制环境风险。门店数量众多，店铺管理与核心管理分离，信息体系不健全，导致内部信息不对称，运营信息传递不畅，可能引发信息泄漏，增加审计风险。良品铺子对电子商务平台内部控制研究不足，存在漏洞，容易引发审计风险。

4.2.4. 良品铺子企业审计检查风险分析

良品铺子主要利润来源于消费者，应收账款少，函证客户回复意愿低，影响收入真实性和准确性的确认，增加函证程序实施风险。对良品铺子进行审计需要信息化审计，对审计人员综合素质要求高，若招募不到合适人才，审计人员可能无法充分认识财务风险，增加审计人员专业胜任能力风险。我国IT行业发展时间短，审计软件开发难度大，现有审计软件可能无法满足审计需求，注册会计师过度依赖审计软件可能减弱职业怀疑能力，增加审计软件开发风险。

4.3. 良品铺子审计风险的模糊综合评价

从前面的分析中我们可以看到，互联网零售企业的审计风险是由多方面的原因引起的。审计风险在审计前、中、后都会出现。在此基础上，本文提出了一种新的、具有较强应用价值的审计风险管理方法，对互联网零售业的审计风险进行了分析，并提出了相应的控制策略。在此基础上，本文针对互联网零售行业的特点，对各种风险进行了详细的分类，从而确定了互联网零售业的主要风险点，见图2。本研究拟通过建立一个模糊综合评估模型，从而为良品铺子的审计风险做出一个定量的评估。

Figure 2. Audit risk model for internet retail companies

图2. 互联网零售企业审计风险模型

AHP模糊综合评价方法适用于多个影响因素的交易评估。该方法常被应用于对交易过程中的各种影响因素进行量化分析与评价。本文首先对良品铺子的财务风险进行了分析，然后对其进行了实证分析。

4.3.1. 确定评估因素集

本文对互联网零售企业的审计风险进行了定性分析，通过对现代风险审计模型的理解，得出了第一层风险因素，即由集合$U=\left\{U_1,U_2,\cdots ,U_n\right\}$ 来表示。然后对风险因素进行再次分类，得到了从属的各因素子集，即第二层次风险因素，由集合$U_i=\left\{U_{i1},U_{i2},\cdots ,U_{in}\right\}$ 来表示，其中U_ij表示U_i中第j个二级因素。在此基础上，我们构建了表2所示表格中对于良品铺子审计风险评价指标体系。

一级指标包含财务报表层次重大错报风险(U₁)、固有风险(U₂)、控制风险(U₃)、检查风险(U₄) 4个维度；二级指标共18项，如U₁下设外部环境(U₁₁)、行业环境(U₁₂)等，通过德尔菲法确定最终指标。

Table 2. Bestore audit risk evaluation factor system

表2. 良品铺子审计风险评价因素体系

总指标(目标层)	一级指标(基准层)	二级指标(指标层)
互联网零售企业 审计风险U	财务报表层次的重大错报风险U1	外部环境U11
		行业环境U12
		股权结构和治理结构U13
		经营理念和诚信状况U14
	固有风险U2	互联网零售收入确认U21
		互联网零售成本确认U22
		互联网零售费用确认U23
		存货盘点风险U24
		关联方交易风险U25
	控制风险U3	控制环境的突变U31
		风险评估中的系统危害U32
		控制活动的难度增加U33
		信息沟通成本增加U34
		内部控制监督机构权力受限U35
	检查风险U4	互联网零售行业的特殊性U41
		缺少专业的审计软件U42
		审计人员的专业素养U43
		注册会计师的独立性U44

4.3.2. 建立审计风险因素评价集

将良品铺子的审计风险评价分为很高、较高、一般、较低和很低五个级别，并将评价集合表示为$V=\left\{V_1,V_2,V_3,V_4,V_5\right\}$ 。如果评价者对该良品铺子审计风险的评语为“很高”，则可相关数据记为V₁ = 1，V₂ = 0，V₃ = 0，V₄ = 0，V₅ = 0，以此类推。

笔者采用问卷调查来评估指标和要素之间的模糊关系，对各因素进行量化评价，r_ij1表示指标U_ij对评语“很高”的隶属度，r_ij2表示指标U_ij对评语“较高”的隶属度，假定参与问卷的专家为K，则各个成员的从属关系可按下列公式进行计算：

$r_{ij1}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{k=1}^k{V}_{ij1k}}{k}$ , $r_{ij2}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{k=1}^k{V}_{ij2k}}{k}$ , $r_{ij3}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{k=1}^k{V}_{ij3k}}{k}$ , $r_{ij4}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{k=1}^k{V}_{ij4k}}{k}$ , $r_{ij5}=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{k=1}^k{V}_{ij5k}}{k}$

问卷调查采用李克特5级量表，经预调研后修正指标表述，正式问卷回收率92%，有效率100%。通过SPSS进行信度分析，Cronbach’s α系数为0.86，表明问卷信度良好，同时邀请5名审计领域专家对指标效度进行评估，确认内容效度符合研究要求。根据问卷调查的结果，按上述方法计算每个因素r_ij1，r_ij2，r_ij3，r_ij4，r_ij5，并构造出各因素的模糊评价矩阵。其中i = 1，2，3，4表示一级评分指标，j表示一级评分指标中包含的二级评分指标数量。归一化公式为：

$r_{ijk}=\frac{r_{ijk}}{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^5{r}_{ijk}}}$

本文以问卷调查选择了78名受访者，其中包含了16名注册会计师、23名会计师事务所的审计工作人员和39名事务所实习生。基于问卷调查结果，根据隶属度的计算公式，对一级评价因素U₁，U₂，U₃，U₄的模糊评价，得出以下矩阵分别为：

$R_1=\left(\begin{array}{c}{R}_{11}\\ R_{12}\\ R_{13}\\ R_{14}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}0.05& 0.31& 0.42& 0.18& 0.04\\ 0.04& 0.36& 0.46& 0.14& 0\\ 0.09& 0.46& 0.31& 0.14& 0\\ 0.51& 0.27& 0.18& 0.04& 0\end{array}\right)$

$R_2=\left(\begin{array}{c}{R}_{21}\\ R_{22}\\ R_{23}\\ R_{24}\\ R_{25}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}0.36& 0.64& 0& 0& 0\\ 0.09& 0.51& 0.27& 0.13& 0\\ 0.13& 0.23& 0.42& 0.22& 0\\ 0.13& 0.46& 0.36& 0.05& 0\\ 0.14& 0.37& 0.36& 0.13& 0\end{array}\right)$

$R_3=\left(\begin{array}{c}{R}_{31}\\ R_{32}\\ R_{33}\\ R_{34}\\ R_{35}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}0.22& 0.51& 0.27& 0& 0\\ 0.14& 0.55& 0.31& 0& 0\\ 0.09& 0.78& 0.13& 0& 0\\ 0.13& 0.51& 0.27& 0.09& 0\\ 0.32& 0.37& 0.27& 0.04& 0\end{array}\right)$

$R_4=\left(\begin{array}{c}{R}_{41}\\ R_{42}\\ R_{43}\\ R_{44}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}0.09& 0.64& 0.27& 0& 0\\ 0.05& 0.27& 0.46& 0.22& 0\\ 0.05& 0.42& 0.31& 0.22& 0\\ 0.05& 0.51& 0.22& 0.13& 0.09\end{array}\right)$

4.3.3. 确定模糊评价权重系数

权重系数的确定，是进行模糊综合评价的重要环节。文章运用了问卷调查中的专家评估法，对每一层级的指标进行了权值设定，设置各层指标的权重集为A。

(1) 确定一级因素权重的计算方法

在问卷中设置了相关问题，请专家将四个一级指标进行排序，得出因素U_i的W_i值，其中对审计风险的影响最大的因素，令其W_i = 4，按照顺序排列，对因素影响最小的因素令其W_i = 1。对第K个专家的指标序值F_jk进行标准化处理，得出第K个专家给予第i个指标的权重为a_ik，在此基础上得出

$a_{ik}=F_{jk}/{\displaystyle {\sum }_{i=1}^4{F}_{jk}}$ (1, 2, 3, 4)。由此，根据K个专家评估的各因素的权重，可加权平均后作为权重$a_i=1/k\ast {\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{a}_{ij}}$ ($i=1,2,\cdots ,n$ )，类推得出最后一级因素的权重$A=\left(1/k\ast {\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{a}_{1j}},1/k\ast {\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{a}_{2j}},\cdots ,1/k\ast {\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{a}_{nj}}\right)$ 。

(2) 确定二级因素权重的计算方法

第二级因素的权重的计算方法同上，得模糊集$A_i=\left(b_{i1},b_{i2},\cdots ,b_{ij}\right)$ ，其中j表示该类二级因素的个数。

(3) 因素权重的具体计算

经过整理，得出了第一个权重因素集$A=\left(0.36,0.26,0.26,0.12\right)$ ，并对其进行了，得出了第二级因素的权重，如表3：

Table 3. Secondary factor indicator weights (compiled based on survey questionnaire results)

表3. 二级因素指标权重(根据调查问卷结果整理)

一级因素	二级因素
	U11	U12	U13	U14	U15	加总
U1	0.19	0.23	0.28	0.30		1
U2	0.31	0.22	0.14	0.15	0.18	1
U3	0.27	0.21	0.25	0.13	0.14	1
U4	0.29	0.16	0.27	0.18		1

4.3.4. 模糊综合评价

在此基础上，为了得到最终的综合评估，首先对二级因素进行模糊综合评判，然后再对一级因素进行模糊综合评判。

(1) 二级因素的模糊综合评估

对评价因素U₁的评价向量可用M_i来表示，其中：$M_i=A_i\ast R_i$ ($i=1,2,3,4$ )，可得：

$M_1=A_1\ast R_1=\left(0.20,0.35,0.32,0.12,0.01\right)$

$M_2=A_2\ast R_2=\left(0.20,0.47,0.24,0.09,0\right)$

$M_3=A_3\ast R_3=\left(0.18,0.55,0.25,0.02,0\right)$

$M_4=A_4\ast R_4=\left(0.06,0.48,0.30,0.14,0.02\right)$

(2) 一级因素的模糊综合评判

从前文的矩阵R和权重集A，可以计算出向量M的模糊综合评价。根据最大似然原理，可以得出综合评判结果。在计算出的一级因素矩阵R和一级因素权重集A基础上，可以根据公式$M=A\ast R$ 的公式计算出良品铺子审计风险的模糊综合评价向量M。$M=A\ast R=\left(0.17,0.45,0.28,0.09,0.01\right)$ 。

基于模糊综合评价中的最大似然原理，初步判断良品铺子审计风险为“较高”。

(3) 评价结果分析

根据计算得出的量化结果，我们可以得出在良品铺子审计风险因素中，财务报表层次的重大错报风险的风险值较低，检查风险的风险值处于中等水平，而认定层次中的控制风险的风险值最高，固有风险的风险值次之，其中，在财务报表层次的重大错报风险的风险因素中，应主要关注“经营理念和诚信状况”这一风险；在互联网零售企业的检查风险中，审计风险主要来源于“互联网零售行业特殊性”，同时为了最大限度地降低审计风险，注册会计师在对这一特殊行业进行审计时，应充分了解互联网零售业的情况，注册会计师的审计工作可以将资源集中在较高风险因素的预防和控制上，可以重点关注信息系统的内部控制，以及收入风险、成本费用风险和库存风险。

5. 互联网零售模式企业审计风险应对措施

5.1. 互联网零售企业财务报表层次审计风险应对策略

审计人员应充分认识互联网零售企业的行业特殊性，了解其业务性质、经营模式、战略定位和目标，以及具体产品和商业模式，根据企业实际情况制定审计计划，确定评估重点，发展行业专长。注册会计师可通过加强对高级管理层的监督，建立董事诚信档案，规范董事管理行为；谨慎选择被审计公司，在承接审计业务前进行风险评估，优化企业内部治理。

5.2. 互联网零售企业审计固有风险应对策略

注册会计师应关注互联网零售企业收入确认的合理有效性，审查会计政策变化是否恰当，会计准则应用是否符合规定[20]。针对良品铺子，要关注不同销售方式的收入确认时间和金额，扩大审计样本量，核实销售收入记录的准确性和及时性，充分考虑影响收入确认的内外部因素。全面了解良品铺子信息系统情况，检查系统控制和可靠性，监测系统功能对财务数据的影响，防范数据失真和错报风险。可借助信息系统审计专家的协助，利用计算机审计技术核对数据，确保业务收入的真实合法性。

5.3. 互联网零售企业审计控制风险应对策略

注册会计师应对互联网零售企业的信息系统进行全面分析，验证数据的真实性、完整性、安全性、合法性和保密性，确保系统可靠，为后续审计工作提供可信数据。运用信息技术审计方法进行控制测试，获取收入确认的计算方法和公式，与审计系统数据进行比较，验证第三方收款和支付平台的银行流水，确保收入确认系统流程的准确性。督促企业完善内部控制和监督制度，检查内部控制缺陷并督促整改，建立信息系统内部控制，确保交易数据真实可靠。本文提出了基于COBIT的解决方案，如表4所示，基于COBIT框架，为企业提供内部控制解决方案。

Table 4. Audit implementation plan based on COBIT

表4. 基于COBIT的审计实施方案

COBIT领域	应用场景	具体措施	责任主体
APO (调整、规划和组织)	战略对齐	1. 成立IT治理委员会，每季度召开风险评估会议 2. 制定《互联网零售审计数据安全标准》	管理层 + 审计委员会
DSS (数据管理)	交易数据审计	1. 部署区块链技术存证交易记录 2. 建立实时数据监控模型，预警异常交易(如刷单、虚假订单)	IT部门 + 审计团队
MEA (监控、评价和评估)	内控有效性验证	1. 每半年开展信息系统渗透测试 2. 第三方独立机构审计数据完整性	外部审计师 + 合规部门

补充说明：“以COBIT的APO-01 (定义IT战略)为例，企业需将审计风险控制目标纳入年度IT规划，明确‘收入确认数据溯源率 ≥ 95%’等可量化指标，并通过平衡计分卡(BSC)分解至部门KPI”。

5.4. 互联网零售企业审计检查风险应对策略

会计师事务所应加强对员工的培训，培养既懂财务审计又具备信息技术能力的复合型人才，满足互联网零售审计的需求，降低审计人员专业胜任能力不足带来的风险。鼓励进一步研发更实用的审计软件，针对互联网零售企业电子数据和动态信息的特点，提高审计软件的适用性和功能，以应对日益复杂的IT系统审计，全面识别潜在审计风险。

6. 结语

本研究以良品铺子为案例，深入探究互联网零售模式下企业的审计风险。该模式企业的数字化运营等特点使财务报告更为复杂，审计风险增加。研究梳理了相关成果，剖析其审计风险特征及各类风险因素，运用AHP模糊综合评价法评估得出良品铺子审计风险较高，其中控制风险和固有风险突出。为此提出应对策略，涵盖发展审计人员专长、优化企业治理、关注收入确认等多方面。但目前该领域研究存在不足，如理论体系和指导方案不完善。未来需深入研究企业特点，借助实证方法探究转型带来的审计风险变化，完善理论与指导方案，助力审计实践发展。