一、项目背景及目标

国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了《国际财务报告准则第9号：金融工具》（IFRS 9）,该准则将取代《国际会计准则第39号：金融工具确认与计量》（IAS39）。 IFRS 9引入了预期信用损失作为金融工具减值的基础，缓解了“悬崖效应”。预期信用损失准备模型（ECL模型）将信用风险划分为三个阶段，即“低与稳”、“显著增加或低至中”、“高或减值”。根据IFRS 9，以摊余成本计量、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、贷款承诺和财务担保合同等产品需要进行减值计算。同时，IFRS9下部分金融资产由原来的以摊余成本计量转变为以公允价值计量（例如：福费廷、票据转贴现、信托计划等），并且新金融工具准则下取消“成本法”的公允价值计量方式，在新金融工具准则下，应当使用更加科学合理的公允价值评估手段进行计量，需要对应全面新建估值模型。

为适应社会主义市场经济发展，完善我国企业会计准则体系，规范企业会计行为，提高财务报告质量和会计信息透明度，保持我国企业会计准则与国际财务报告准则持续趋同，中华人民共和国财政部（以下简称“财政部”）于2017年3月31日正式印发了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》、《企业会计准则第23号——金融资产转移》、《企业会计准则第24号——套期保值》。H股上市公司需于2018年06月30日实施，A股上市公司于2019年1月1日实施，其他公司于2021年1月1日实施。《企业会计准则》第22号、23号、24号与国际会计准则趋同，并结合我国国情细化明确了国际会计准则中的部分指导性条款。按照《企业会计准则》第22号、23号、24号进行账务处理及财务信息披露，符合《国际财务报告准则9号》的规定与要求。

2018年我行启动了IPO上市准备工作，并于2019年初实施了新旧金融工具会计准则的报表转换。因新金融工具会计准则中减值与估值计算与现行准则计算的方式完全不同，目前我行是通过手工线下方式进行减值与估值计算，时效性与准确性都难以保障，需构建一套金融资产的减值和估值管理系统，通过系统实现对金融资产减值与估值信息计量及管理应用自动化。

二、创新点

金融资产减值与估值系统（以下简称系统）数据架构采用分层设计，在满足数据存储加工性能要求的同时，可方便对数据模型进行灵活扩展。首先前端业务系统数据通过数据仓库或者数据集市，加载到减值及估值系统的数据缓存层，行外数据通过手工录入等方式进入减值及估值系统的数据缓存层，数据在缓存层完成数据的检核、校验及加工与标准化处理后，进入到数据基础层；数据基础层根据数据类别将数据划分为业务数据、参数数据，并通过数据转换规则，得到减值及估值所需要的衍生数据，以供后续计量。然后通过调用减值和估值计算引擎进行相关指标计量，并将加工后的相关结果等存入指标结果层，后通过应用接口层，传输到下游系统进入入账处理或数据交互。

系统实现两大功能，一是金融资产减值管理功能，覆盖减值数据管理、减值阶段判断、ECL计算、报表管理等功能。减值计算符合新金融工具会计准则对预期信用损失ECL计算的相关要求，同时满足了我行内部对减值管理的需求，能够支持各项表内资产以摊余成本（AC）计量和以公允价值计量且其变动计入其他综合收益（FVOCI）进行核算的债务工具，表外财务性担保类业务的减值计提，并支持宏观因素调整模型，考虑前瞻性地对预期信用损失进行计提。二是金融资产估值管理功能，覆盖估值数据管理、多种估值模型测算、报表管理等功能。符合新金融工具会计准则对采用更加科学合理的公允价值评估手段进行估值计量的要求，满足我行内部对减值管理的需求，同时能够支持各项表内资产以公允价值计量且其变动计入其他综合收益（FVOCI）进行核算的权益工具和以公允价值计量且其变动计入当期损益（FVTPL）公允估值，并支持从万得获取利率数据，针对不同产品采用对应估值模型进行估值测算。

三、技术实现特点

1、总体结构

系统通过数据仓库获取对公信贷、个贷、资金债券、票据、信用卡、核心及总账等各条线业务数据，以及内部评级、万得利率等市场参数数据后，根据配置好的计量模型，自动生成相关减值和估值结果信息，可应用于数据查询、报表应用等业务场景。同时为满足业务扩展性和灵活性需求，系统支持将业务数据通过补录导入方式，一并参与到减值与估值计算。

2、主数据流图

系统从数据仓库每日获取接口文件，通过自动化鉴别后进行入库处理，进入基础数据层；各业务条线基础层数据按减值与估值终汇总到引擎接口层的引擎接口表；系统规则引擎依据引擎接口表的数据自动计算出结果导入结果表，通过结果表的数据计算应用接口层的各种报表，并可将结果数据表导入下游系统接口表并发送给数据仓库。

3、功能特性

结合我行的管理实践，参照咨询方案，根据业务需求中既定的新准则下资产减值与估方案，建立起一套完整的金融资产减值与估值管理体系，通过系统自动实现金融资产的减值计量和估值测算。系统主要功能特性包括以下四点：

（一）确定需减值和估值的资产范围。

（二）完成关键风险参数的设定，对资产进行三阶段划分。

（三）根据资产减值模型，自动完成减值计量并生成减值统计分析报表。

（四）根据资产估值模型，自动完成估值测算并生成估值统计分析报表。

四、项目过程管理

1、需求分析和概要设计阶段

此阶段时间段为2020年7月至2020年8月，主要完成了业务需求分析、业务功能和技术构架的顶层设计。提交了需求调研分析报告、各功能模块的顶层设计、技术构架和接口的顶层设计等文档。

2、系统详细设计阶段

此阶段起始时间为2020年8月至2020年9月，主要完成了系统详细设计工作，提交了系统详细设计说明书和数据库设计说明书。

3、系统编码、测试和上线准备阶段

此阶段起始时间为2020年9月至2020年11月，主要完成了系统开发的编码、测试以及试运行上线准备工作，提交了减值与估值管理系统测试报告、上线方案、系统设置等文档。

4、系统上线运行阶段

此阶段起始时间为2020年11月至2021年1月，完成了系统上线试运行，并根据上线运行的情况，进行了优化。系统分两批次推广上线，具体如下:

*****批上线:2020年11月

第二批上线:2021年1月

五、运营情况

1、金融资产减值管理

首先前端业务系统数据通过数据仓库，每日跑批加载到系统的数据缓存层，并支持系统外数据通过手工导入到系统的数据缓存层，数据在缓存层完成数据的检核、校验及加工与标准化处理后，进入到数据基础层；数据基础层根据数据类别将数据划分为对公信贷、福费廷、票据、个贷、信用卡、拆出资金、同业借款、资金债券AC类、TPOCI类资产等业务数据，以及内评信息、还款计划、汇率等参数数据，并通过数据转换规则，得到减值所需要的衍生数据。然后通过调用减值计算引擎进行相关指标计量，并将加工后的减值相关结果等存入指标结果层，后通过应用接口层，传输到数据仓库，通过数据仓库提供对外其他应用服务。

2、金融资产估值管理

首先前端业务系统数据通过数据仓库，每日跑批加载到系统的数据缓存层，并支持系统外数据通过手工导入到系统的数据缓存层，数据在缓存层完成数据的检核、校验及加工与标准化处理后，进入到数据基础层；数据基础层根据数据类别将数据划分为票据、福费廷、资金债券FVOCI、FVTPL类资产等业务数据、利率市场数据，以及产品曲线、节假日等参数数据，并通过调用票据现金流折现模型、现金流折现模型，得到估值所需要的衍生数据。然后通过调用估值计算引擎进行相关指标测算，并将加工后的估值相关结果等存入指标结果层，后通过应用接口层，传输到数据仓库，通过数据仓库提供对外其他应用服务。

六、项目成效

1、实现减值与估值计算、全方位数据分析和可视化管理

系统在金融工具新会计准则要求下，搭建减值计量引擎，通过对源系统获取的交易数据、市场数据、参考数据等进行加工、处理。并根据配置的数据校验规则对异常或缺失数据进行预警提示，并根据校验规则进行数据处理。针对以上交易数据、市场数据、参考数据系统提供通过接口自动导入、通过导入模板导入、手工补录功能。

实现金融资产的风险阶段判断、减值相关指标计量、预期信用损失计量、减值计量等功能，并将减值计量结果完成入账处理；在减值准则要求下，部分金融资产的核算方式由“以摊余成本计量”变更为“以公允价值计量且其变动计入当期损益（FVTPL）”，“以公允价值计量且其变动计入其他综合收益（FVOCI）”，系统支持实现该部分资产的公允价值计量。主要内容包括：参数配置与数据录入、金融资产分类与计量、减值模型管理、减值预测、试算与重复测算、会计处理与报表展示、角色与权限等。

系统产品界面控件、界面风格、图表样式和典型操作界面样式美观、操作便捷，设计能够深入理解系统的功能要求，并提供到功能级的界面预览图等内容。

2、全面提升金融资产风险管理水平

在充分解读准则要求的基础上，开展现状诊断与差距分析，明确当前行内现状与实施IFRS9的主要差距点，评估IFRS9的实施对我行业务流程、财务、各业务系统等的影响，设计、新建、实施金融工具分类与计量、减值计量和估值测算等的实施方案和本系统，有效提升了我行金融资产风险管理水平。

3、满足银行行业政策法令监管要求

中华人民共和国财政部（以下简称“财政部”）于2017年3月31日正式印发了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》、《企业会计准则第23号——金融资产转移》、《企业会计准则第24号——套期保值》。H股上市公司需于2018年06月30日实施，A股上市公司于2019年1月1日实施，其他公司于2021年1月1日实施。新金融工具会计准则中减值计算与现行准则计算的方式完全不同，我行通过金融资产减值与估值系统的建设，将行业政策要求与业务需求结合落地，满足了相关监管文件的要求。

七、经验总结

在实施项目过程中，除了满足业务需求之外，还结合咨询经验，综合考虑咨询方案和落地之间的衔接，整体考虑行内实际数据情况，及时对咨询方案提出纠偏和优化建议，使得系统建设效果更佳。