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尽职调查
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两部门:经营主体登记代理人应当根据尽职调查所获得的信息,开展委托人洗钱风险分类管理
经济观察网· 2025-09-15 11:59
核心监管要求 - 登记代理人需根据尽职调查信息开展委托人洗钱风险分类管理 [1] - 对存在长期业务关系或多笔交易的委托人,登记代理人应持续关注并评估其风险状况、交易情况和身份信息变化 [1] - 登记代理人应及时更新、补充客户身份证明文件和资料,开展持续的尽职调查 [1]
做事要重常识和逻辑
虎嗅· 2025-09-15 09:15
尽职调查方法论 - 尽职调查或风控工作的核心目标是尽早识别风险,以获得主动权,而非形式主义或事后分析[1] - 思考问题时应重视常识逻辑,而非过度依赖形式资料[2] - 当事情不符合常理时,背后通常存在猫腻,应相信自身的判断、疑问和直觉[4][5][6] - 在调查或审查前,最应思考的是行为动机,例如企业融资的真实目的[8][9] 融资行为分析 - 若企业商业模式和市场表现俱佳,其融资动机值得深入审视,例如扩大规模是否为首要目的[9] - 有把握的好生意,经营者更倾向于抵押自有资产进行融资,而非出售股份[12] - 引入合伙人通常用于分担风险,而非分享确定性的收益[13] - 真正优质的项目份额稀缺,需要主动争取,而非轻易可获得[15] 金融行业风险案例 - 2020年假黄金案为例,企业用假黄金向信托质押融资,最终爆雷[18] - 使用假黄金、假古董或烂尾楼等虚假底层资产进行质押是常见现象[20][21] - 黄金作为全球高认可度流通货币,持有者若需资金通常会直接变现,而非质押付息,此行为不符合常理[24][25][26][27] - M信托利用黄金质押作为壳,虚构项目募集22亿元资金并挪作自用,而非提供给融资企业[32] - 许多金融产品本质是庞氏骗局,底层资产为垃圾资产,爆雷仅因资金链断裂[34][35] - 绝大多数黄金质押存在造假,底层资产被严重虚高,最终形成数十万亿不良资产[36][37] 行业参与策略 - 金融行业存在利用垃圾底层资产包装发产品募资的普遍做法[31] - 参与者需看透游戏本质,保持清醒,主动参与游戏而非被游戏操控[39][40] - 工作中需保持怀疑态度,以常识逻辑为基础,思考行为动机,并积累大量知识储备和经历以识别风险[41][42]
交易双方、中介机构视角下的并购环节要点梳理
梧桐树下V· 2025-08-07 22:10
2024年A股IPO与并购重组趋势 - 2024年A股仅完成100家IPO上市,为近十年最低水平,显示IPO政策显著收紧[1] - 在IPO门槛提高背景下,拟上市企业加速转向并购重组作为替代资本化路径,形成行业性浪潮[1] - 2025年各行业尤其是央国企专业化整合进程明显提速,并购重组成为市场主旋律[1] 《企业并购重组实操手册》核心内容 手册框架与体量 - 手册共342页,17.3万字,覆盖11个章节,从买方、卖方及中介机构三维度解析全流程操作要点[4] - 包含纸质资料、线上课程(丹纳赫VS爱尔眼科案例解析)及定制笔记本三件套[3] 核心章节亮点 交易前期准备 - 买方需提前评估卖方财务规范可行性,军工等特殊行业存在虚开发票等历史问题的企业规范难度较大[12] - 财务规范周期直接影响资本运作时间窗口,未规范企业需至少2年审计期才能启动重组[12] - 分阶段并购策略受青睐,通过1-2年合作期逐步增持可有效控制风险[13] 交易结构设计 - 方案设计需统筹并购比例、操作周期、业绩对赌(含6大考量维度)、终止条件等18项要素[18] - 交易作价涵盖4种方式(投资额/净资产/评估/差异化)及3类评估法(资产基础/收益折现/市场比较)[19] 支付与融资 - 支付方式与融资联动设计,现金/股份/零收购等模式各有优劣,配套债务/股权/信托融资案例解析[23] 上市公司专项 - 上市公司收购方式详解:要约收购(含期限/定价/监管要点)、协议/间接/管理层收购及反收购毒丸计划[27] - 重大资产重组案例解析股份锁定期分层设计技巧,前低后高比例匹配业绩对赌考核节奏[28] 并购后整合 - 整合阶段需通过业务互动(如交叉培训)、管理渗透(如轮岗)建立信任,避免强势干预引发文化冲突[31] - 收购方管理团队应定位为辅助者角色,通过资源导入而非监督实现协同[31] 特色内容呈现 - 第9-10章聚焦上市公司操作,篇幅达135页,含要约收购流程示意图及A并A等特殊案例[27][28] - 第11章提供整合实战场景解决方案,如下马威应对、团队融合方法论等[30] 行业动态与政策影响 - 地方政府通过财政补贴等政策积极推动并购重组,但需提前明确迁移/返投要求等易纠纷条款[14] - 监管审核重点关注收入合规性(如中交设计借壳案例中的收入确认时点准确性)[12]
“背调”的真相:鸡肋、昂贵且侵犯隐私
虎嗅· 2025-07-30 10:52
背景调查的定义与定位 - 背景调查是尽职调查的一个细分项目,涵盖对个人、企业、团队及项目背景的调查[1][2] - 此类调查通常不独立进行,而是作为其他尽职调查的辅助环节,用于私下收集信息以佐证其他发现[3][4][9] 独立背景调查的局限性 - 独立进行背景调查的性价比极低,因其难度大、周期长且信息准确性难以保证,导致结论模糊且难以量化[5][6][7] - 背景调查难以保证质量,其难度不确定,无法提供量化输出结果,因此难以单独定价收费[10][11] - 在人力资源领域的背景调查尤其低效,仅通过电话核实难以验证员工履历真实性,且联系人通常由员工本人提供,实际价值有限[14][15][16][17] 行业实践与替代方案 - 在债券投资领域,对实控人个人情况的调查较为深入,但仍是综合尽职调查的一部分,侧重点包括家庭状况、资产分布等[22][23][24] - 国内投资机构普遍不单独进行团队背景调查,而是直接通过股权结构、法人治理、决策机制等制度设计来规避未来团队关系恶化的风险[31][32][37][38][40][41] - 投后管理阶段是关注团队动态的关键时期,此时有更多时间和机会观察侧面信息[46] 特定类型的背景调查 - 针对关键岗位的竞业情况调查是可行的,但属于需要蹲守记录的辛苦活[28][29] - 调查实控人隐私信息(如家庭、资产、隐性负债)在实际操作中面临巨大挑战,且涉及隐私侵犯问题[26]
私募股权投资怎么做?一次性把坑和要点讲清楚
梧桐树下V· 2025-07-13 13:25
《私募股权投资手册》核心内容 - 全书共11万字,划分为五大章节,涵盖从尽职调查到对赌回购的全流程实务操作 [3][6] - 采用"理论框架+案例解析"双轨模式,特别强调实务中的细节把控与风险防控 [8][15] - 配套提供线上纠纷课程及定制笔记本等增值服务 [17][18] 章节内容分解 第一章 尽职调查方法论 - 提出业务尽调"四核"框架:业务产品、细分行业、研发实力、核心竞争力 [6] - 财务尽调采用"五定"体系,法律尽调建立"六维"评估标准 [6] - 解析浑水公司尽调"七板斧":资料查阅/关联方核查/实地调研/供应商调查等实操方法 [6] 第二章 风险防控体系 - 分类梳理三类业务风险、四类财务风险及十类法律风险 [8] - 通过股东核查三案例(子公司股权调整/利益输送/突击入股)详解IPO问询重点 [8] - 四个商业逻辑案例破解自洽性、真实性、合法性验证难题 [8] 第三章 投资协议条款 - 详解8大类30个关键条款,包括估值调整/反稀释/强制出售权等 [10] - 示范条款显示:业绩下调幅度弹性设置可平衡短期利益与长期发展 [10] - 特别说明优先清算权、股权转让限制等条款的实践应用场景 [10] 第四章 对赌条款设计 - 从对赌主体/条件/期限等六个维度构建系统性框架 [11] - 重点讨论股权回购效力认定、上市前协议解除等争议点 [11] - 案例解析触发条件与回购期限的条款设置技巧 [11] 第五章 争议裁判研究 - 系统分析七类对赌回购争议,包括现金补偿与股权回购并行情形 [13] - 通过法院判例揭示裁判者对条款歧义、事实认定的裁量逻辑 [13][15] - 对比研究显示:近年裁判更注重商业实质而非形式条款 [15]
私募股权投资手册(221页)
梧桐树下V· 2025-06-28 11:50
书籍概述 - 《私募股权投资手册》全书11万字 划分为5大章节 涵盖从尽职调查到对赌回购的全流程实务内容 [3][6][19] - 定价87.72元 配套赠送线上课程《私募基金管理人与投资者基金退出阶段常见纠纷》及定制笔记本 [6][18][20] 章节核心内容 第一章 尽职调查 - 提出业务尽调"四核"框架:业务和产品、细分行业、研发实力、核心竞争力 每个层面有差异化侧重点 [6] - 财务尽调采用"五定"方法 法律尽调覆盖"六维"维度 并引用浑水公司"七板斧"实操案例说明尽调细节落地 [6] 第二章 风险防控 - 系统分类风险:三类业务风险、四类财务风险、十类法律风险 附带估值风险及缓释措施 [8] - 通过商业逻辑自洽性案例(局限性/真实性/合法性)及股东核查实操问题(子公司股权调整/利益输送/突击入股)强化实务理解 [8] 第三章 投资协议条款 - 详解8大类30个关键条款 包括估值调整条款的弹性设置(平衡短期业绩与长期利益)、反稀释条款、强制出售权条款等 [10] - 提供示范性条款文本 如业绩下调幅度设定标准等具体操作指引 [10] 第四章 对赌条款设计 - 从对赌主体、条件、回购期限、方式等6维度构建对赌框架 结合上市申报要求分析条款有效性 [11][12] - 引用证监会《首发业务若干问题解答》 明确对赌协议清理原则及特殊权利中止/恢复条款的实务处理逻辑 [13] 第五章 对赌与回购争议 - 解析7类典型争议问题 包括条件约定歧义、现金补偿与股权回购并行等场景的法院裁判思路 [14][16] - 通过艾力斯科创板上市案例 说明投资人特殊权利终止的实操平衡点 [13][14] 内容特点 - 理论结合实践 全书贯穿大量案例解析 如浑水尽调方法、股东核查IPO问询案例等 [6][8][14] - 突出细节操作 如示范条款文本、业绩下调幅度设定等可直接落地的工具性内容 [10][12]
为什么现在业务这么难做?投行大佬们总结出了一些实用建议
梧桐树下V· 2025-06-19 11:52
会员优惠活动 - 年卡年中惠到手价¥2799 较日常价¥4099下降31.8% [1] - 半年卡年中惠到手价¥1799 较日常价¥2599下降30.8% [1] - 月卡年中惠到手价¥599 较日常价¥699下降14.3% [1] - 活动时间为6月19日-26日 扫码办理可享超低价 [2] - 两年卡促销价¥3299 支持两年学习时长 [8] 课程体系与内容 - 学霸会员覆盖8大课程体系 含400+精品课程 [4] - 境内上市课程包含上市监管、财务规范、税务处理等模块 [4] - 境外投融资课程涵盖红筹架构、SPAC上市、财税处理等专题 [4] - 并购重组课程包含140个案例解析及法律要点 [4][7] - 基金课程涉及股权投资、投后管理、各类基金运作 [4] - 公司治理课程包含新《公司法》专题、合规问题、股权激励等 [4][8] - 职业技能课程含估值建模、财务分析、AI工具应用等 [4][7] 热销课程折扣 - 上市公司并购重组实务专辑原价899 年中惠5折至449.5 [7] - 私募基金实务解析专辑原价799 年中惠5折至399.5 [7] - 投行AI应用技巧课程原价599 年中惠5折至299.5 [7] - 企业出海全攻略课程原价899 年中惠5折至449.5 [7] - 财务估值建模课程原价299 年中惠5折至149.5 [8] - A股IPO筹备课程原价799 年中惠5折至399.5 [8] 细分领域专题 - 香港上市监管规则课程时长3h 年中惠价149.5 [7] - 科技类企业港股IPO通关课程2.5h 年中惠价134.5 [8] - 北交所上市策略课程1.5h 年中惠价84.5 [8] - 股权投资逻辑课程含48案例 年中惠价199.5 [8] - AI法律工具实战课程3.6h 年中惠价99.5 [8]
Z Product|前麦肯锡员工创办AI尽职调查公司,专注原始数据收集,赋能企业24小时完成尽调,获数千万美元融资
Z Potentials· 2025-05-25 12:37
碎片化信息时代AI助力尽职调查 - 全球数据量在过去两年增长90%,每日产生数据超过2.5万亿字节,传统分析方法难以高效处理实时大数据[2] - Bridgetown Research通过AI整合二手数据与专家知识框架,24小时内生成尽职报告,服务私募股权、风投及企业客户[3] - AI解决方案覆盖专家访谈、竞品分析、数据收集全流程,显著缩短决策周期[3][5] 专注收集原始数据缩短分析周期 - AI可同时访谈多位中层管理者,扩大数据规模,相比传统单次高管访谈效率提升[5][7] - 公司客户包括英美14家顶级私募基金、咨询公司及并购企业[5][11] - 2025年A轮融资1900万美元,由Lightspeed和Accel领投,资金用于数据源拓展与技术应用[5][16] 三层次AI架构与语音交互创新 - 三层次AI架构:数据收集层自动搜索专有数据源并拨打电话访谈专家,分析层用LLMs结合统计工具生成洞察,汇总层通过小模型输出可视化决策建议[6] - 语音AI支持异步专家访谈,受访者可随时与AI对话,问卷长度缩短20%-25%且提问逻辑动态调整[7][9] - 交叉验证机制确保数据可信度,客户可追溯AI推理过程并验证原始录音[10] 创始人背景与商业模式 - 创始人Harsh Sahai兼具Amazon机器学习研发与麦肯锡战略咨询经验,团队来自麦肯锡、贝恩、高盛等企业[12][14] - 订阅制收费模式覆盖基础分析服务,按需付费获取原始数据调研,定价瞄准中小企业市场[11][16] - 每1美元收入可带动下游咨询与信息服务10美元以上增量,聚焦业务增长而非单纯成本削减[16]
Z Product|前麦肯锡员工创办AI尽职调查公司,专注原始数据收集,赋能企业24小时完成尽调,获数千万美元融资
Z Potentials· 2025-05-21 11:38
碎片化信息时代AI助力尽职调查 - 全球数据量在过去两年增长90%,每日产生超2.5万亿字节数据,传统分析方法处理实时大数据效率不足[2] - Bridgetown Research通过AI整合二手数据与专家知识框架,24小时内生成尽职报告,服务私募股权、风投及企业客户[3] - AI同时联系多位中层管理者扩大数据规模,相比传统单次高管访谈效率显著提升[5] 三层次AI架构与数据收集创新 - 三层次AI架构:数据收集层自动搜索专有数据源并拨打专家电话,分析层结合LLMs与统计工具生成洞察,汇总层通过小模型输出PPT等决策建议[6] - 语音AI实现专家访谈异步化,受访者可随时与AI对话,问卷长度缩短20%-25%且提问逻辑动态调整[7][9] - 交叉验证机制通过多信源采集与流程透明化解决大模型"幻觉"问题,支持客户审计数据推导过程[10] 商业模式与市场定位 - 订阅制收费覆盖数据分析服务,按需收取原始数据调研费用,目标为中小企业提供低成本战略决策支持[11] - 客户包括英美14家顶级私募基金、咨询公司及大型企业,2025年A轮融资1900万美元由Lightspeed和Accel领投[5][15] - 创始人提出AI应创造价值而非仅降本,公司每1美元收入可带动下游咨询业10美元收益[16] 创始人背景与技术融合 - 创始人Harsh Sahai兼具Amazon机器学习研发与麦肯锡战略咨询经验,团队来自麦肯锡、贝恩、高盛等企业[12][14] - 创业灵感源于传统商业分析重复性痛点,技术+咨询双重背景驱动AI与战略研究融合[14]
来自资深保代的投行成长笔记
梧桐树下V· 2025-05-14 13:14
投行行业概况 - 投行工作压力大、强度高,需法律、财务、业务全方位能力,新人若无指导易陷入基础工作多年[1] - 行业对新人成长路径不明确,需系统化学习资源支持[1] 投行成长学习包内容 - 包含312页《投行成长笔记》、线上课程《如何评估企业上市可行性》及定制笔记本[3][4] - 《投行成长笔记》涵盖职业规划、行业情况、行研、尽调、财务、估值、承揽等核心技能,并聚焦IPO审核重点[5] 《投行成长笔记》章节详解 基础章节(第一、二章) - 介绍投行部门划分、监管法规、职业技能、项目分类、日常工作及行业趋势[9] 核心能力章节(第三至七章,占比62%) 行业研究(第三章) - 量化思维、宏观数据、行业分工、尽调准则、行研方法及财务指标分析[12] - 招股书核心阅读部分:风险揭示、业务与技术、管理层讨论与分析[14][15] - 重点分析餐饮、白酒、医药、汽车、房地产五大行业经营模式及财务指标(如白酒行业毛利率达70%)[16][17] 承揽技巧(第四章) - 资深保代分享IPO承揽经验,包括渠道维护(10类渠道优劣势分析)、企业走访准备及协议签署要点[19][23] 尽职调查(第五章) - 信息收集与核查方法、12项尽调流程操作细节(如清单用语精准化、报告不拘泥模板)[28][29][30] 财务分析(第六章) - 三表勾稽关系、关键财务指标解读,附17页东阿阿胶五年财务案例深度分析[32] 企业估值(第七章) - 相对/绝对估值法、初创企业博克斯法(按创意、盈利模式等分项估值)及OH法[33] - 企业提升估值六路径:财务数据真实性、收入成本匹配、业务流程梳理等[34] IPO专项章节(第八、九章) 审核关注重点 - 财务规范、股权问题、同业竞争、关联交易、土地房产五大核心问题[36][39] 企业部门协作 - 财务、销售、采购等九大部门在IPO中的规范要求及问询应答准备[40][42] - 重点部门制度体系、岗位职责详解以提升沟通效率[44] 学习包附加价值 - 内容基于投行保代及企业高管实战经验,案例丰富且实操性强[44] - 线上课程《如何评估企业上市可行性》配套纸质资料提供多维学习支持[46]