一.项目背景

为了能够满足《商业银行流动性风险管理办法》、《银行账户利率风险管理指引》、《商业银行负债质量管理办法》的监管要求,改善现阶段我行以手工操作进行资产负债管理的工作模式，为管理层经营决策提供准确、及时的数据支撑，我行启动了资产负债系统建设项目。通过资产负债系统工具实现资产负债规模、结构、风险等因素的计量，协助制定资产负债管理策略。

二.项目目标

我行的资产负债系统建设项目的项目目标：第一是满足外部监管要求，可以自动生成流动性风险和银行账户利率风险监管报表；第二是完善银行流动性风险管理能力，加强银行账簿利率风险管理能力；第三是满足资产负债日常管理需要，优化资产负债管理工作流程；第四是提高资产负债精细化管理能力，支持内外部收入监测和测算分析，实现内外部收入多维分析，为各管理层级提供数据支撑。

三.项目方案

根据我行资产负债管理需求，结合国内外领先银行的资产负债管理实践，我行资产负债管理系统的业务需求分为通用性需求、流动性风险管理、利率风险管理、经营业务的模拟与预测、基础模型功能、报表需求六个部分。为高效有序的实现业务需求，拟基于我行数据仓库内的管理会计集市构建资产负债管理系统。

资产负债系统建设项目主要功能如下：

支持的金融产品：建立基于银行单笔账户和交易层级的、覆盖全资产负债表范围的ALM数据库，覆盖银行目前各类产品业务，并能支持未来可能新增的产品及业务类型；

现金流生成：支持生成不同类型的现金流，包括从经济角度按照合同约定的实际交易属性生成现金流，或者从会计角度按利息计提时间生成现金流（其中90日以内的现金流应能够按日展现）；

数据自动校验功能：能够自动识别异常数据，按币种、机构、科目和期限统计分析分账户汇总结果与总账结果的数据差距并展示，以便管理员分析系统中的数据质量并及时处理；

流动性风险管理：包括流动性指标监控、流动性缺口分析、现金流分析与预测、流动性限额管理、流动性压力测试等；

银行账户利率风险管理：包括重定价缺口分析、久期缺口分析、利息收入模拟分析、利率风险限额管理、情景模拟和压力测试等；

业务经营模拟和预测：支持输入宏观经济金融环境与政策变化、核心监管指标等条件进行多种场景模拟，支持各类情景下的资产负债配置及收支预测，支持对业务盈利的归因性分析，支持各类规模结构指标的按日监测和可视化展示；

补录工具:能根据银行业务需求分析出缺失数据与系统已有数据的逻辑关系，并根据业务需求抽取出基础信息，供业务人员补录相应缺失数据;

SmartBi报表工具：共提供43张报表，且用户能自定义报表，支持多维度汇总报表，支持批处理报表功能。

四.创新点

微服务架构：每个服务独立部署运行和扩展，赋予系统灵活的代码组织方式和发布节奏；独立开发和演进，合适的业务问题可以选择合适的技术栈，可以独立的演进；采用行业内成熟且先进的技术架构Eureka，以业务为中心，能快速的响应业务的变化。

独立统一的数据集市：数据集市数据库服务器独立出来，和ALM、FTP及后续的管理会计其它模块分隔开，数据集市采用两台服务器进行RAC集群，主要为管理会计各个模块系统提供统一的数据源。

接入万得外部数据实时构建收益率曲线：考虑到安全性要求，wind数据库服务器部署使用内外网隔离模式的客户端部署架构，即同时在内网和外网部署两个客户端，外网的客户端连接万得服务器，接收数据文件到指定目录中，内网客户端负责解析数据文件并持久化到数据库中。

可视化报表：提供3张可视化报表，包括市场数据（宏观指标和人民币利率走势）、经营透视（一般性存贷款、机构和条线规模分析、损益分析、主要经营指标）、定价分析（新发生贷款平均利率和存款付息率、机构存贷款定价）。

五.技术实现特点及优势

资产负债系统是典型的B/S架构，分为数据层、应用层、展现层三层。展现层可以使用浏览器进行系统运行、参数维护、数据补录、报表访问等功能,充分利用了Web系统优势，系统集中部署、业务人员仅通过浏览器即可满足所有使用工作。应用层提供系统监控、参数维护、用户权限管理等系统管理应用，资产负债管理引擎，同时也包括SmartBI报表、WEB中间件为前台提供交互服务功能，Oracle数据库应用软件为数据提供存储、管理功能。数据层存储本系统所需的文件和数据，包括核心系统、信贷系统、资金系统、总账系统，这些系统通过数据仓库向本系统提供数据来源。

（1）数据库服务器

数据库服务器包含数据整合、FTP和ALM，数据整合模块为FTP、ALM、IES提供统一的数据源。

（2）Redis服务器

存储服务器中需要频繁调取的数据，节省系统直接读取磁盘或数据库里来获得数据的I/O开销，提升访问速度

（3）Nginx+基础服务

采用单机方式部署，部署应用包括：

nginx

Eureka-server

new-api-gateway

sys-center

Param-center

Alm-center

（4）引擎服务器

采用单机方式部署，部署应用包括：

计算管理

ALM计算引擎

FTP计算引擎

（5）调度服务器

采用单机方式部署，部署应用包括：

调度产品web端

调度后台服务端

调度产品负责管理数据集市、FTP、ALM系统及以后其他模块的批次调度管理，进行统一管理。

六.项目过程管理

天津农商银行于2022年1月启动资产负债系统建设项目，第一阶段，项目启动后至2022年6月下旬，此阶段完成FTP模块的投产，实现出具FTP相关报表所需功能；第二阶段，从2022年6月至2023年1月底，完成IES模块、ALM模块的相继投产，即项目整体功能完成全部投产；于2023年6月底完成试运行和业务验收工作。

七.运营情况

资产负债系统至今已稳定运行一年半以上的时间，生产运维监控中发现应用服务器和数据库服务器CPU使用率小于80%,满足日常使用。报表查询响应时常在3秒内，批次时长在2小时内达到预期。

在不断优化原有报表口径的同时，我们也持续不断地深入场景化应用功能，使资产负债管理工作全流程化、自动化；优化监管对标功能和风险评估能力，实现指标限额配置化管理；深化数据应用，减少了业务手工投入。

八.项目成效

通过资产负债系统建设项目，构建了完善的资产负债管理体系，可以满足《商业银行流动性风险管理办法》、《银行账户利率风险管理指引》、《商业银行负债质量管理办法》的监管要求, 突破传统的半手工半自动的报送模式，实现流动性风险和银行账户利率风险监管报表自动生成，共43张报表，预计一年可节省60人天工作量。

通过资产负债系统工具实现资产负债规模、结构、风险等因素的计量，协助制定资产负债管理策略。准确、全面计量和监测资产负债规模、结构、利率、期限等相关指标，实现指标的按日监测分析，支持可视化分析，助力我行报表数字化改造新征程。

改善现阶段手工操作进行资产负债管理的模式，提升精细化管理能力，为管理层经营决策和管理提供准确、及时的数据支撑，整合内部资金转移定价（FTP）数据，支持内外部收入监测和测算分析，实现内外部收入多维分析，为各管理层级提供报表支持，为我行数字化转型提供助推力。

通过数据分析、数据质量检查和数据处理进行数据差异分析，丰富和完善行内的管理会计数据集市，增加我行数据资产的维度。

九.经验总结

9.1制定相符合的项目计划

根据需求实际情况制定一个相符合的项目计划，计划要有实用性，能够指导工作。制定时要考虑整体情况和内部的连贯性，要尽量的详细，控制力度尽量大。还要考虑到整体成本，结合实际情况尽量降低项目成本。

9.2合理分配项目任务

在项目规划期间，合理安排工作任务，将可以提前的任务提前，可以并行的任务并行，尽可能不产生等待等时间浪费，同时做好业务、科技、公司三方的沟通，在资源、需求、目标、数据等方面做好充分的准备。

9.3项目成员相互协调、相互配合

项目成功的关键因素是人的因素，项目经理将工作任务合理的分配给团队成员，同时应该强调成员之间相互配合。项目生命周期阶段包含很多阶段，要注意上下阶段之间的衔接，做好上下阶段信息的沟通。

9.4加强沟通意识

树立沟通意识、善于主动沟通、掌握沟通技巧。应注意下面几点：一要清楚沟通的内容和对象；二要清楚沟通的目的；三要尊重对方耐心倾听。项目中的关系人一定要加强沟通，保证内部人员之间信息畅通。

9.5加强风险管理意识

项目经理要掌握项目风险管理的必备知识。完全分解项目计划找出风险点，针对风险点做出风险管理计划，对风险对策进行评估。风险管理意识一定要加强，为降低项目中的突发事件，以及风险带来的危害程度。

9.6重视项目经验总结

项目工作经验总结可以为下一个项目实施提供良好的指导，在项实施过程中少走弯路。切实可靠的进行项目总结，在制度上鼓励和加强项目经验总结工作，使项目经验总结及时并且具有指导意义，为以后的项目人员更好地工作提供一个极好的资源和依据。