作為中國A股市場的新貴，中國農業銀行正處于歷史上最好的盈利時期，而作為農行最具特色的業務，其“三農（農業、農村、農民）”資產回報率也迎來了上市之后的開門紅。今年上半年，農行“三農”金融業務的平均資產回報率上升至0.69%，遠高于去年同期的0.42%。正如農行董事長項俊波所表示的，農行上市后，既要對股東負責，用最小的投入為股東換取最大的收益和回報，又要為9億農民服務，持續深化“三農”服務。

一直以來，“做實三農業務”是農行最重大的事業之一，也是它與其他三大國有商業銀行的不同之處。尤其是在進入上市準備階段后，服務“三農”的成效更是成為了其改革的關鍵。而在“三農”業務一步步的落實過程中，如何建立起一套符合“三農”業務特殊性的財務核算體系，又是農行在財務管理改革方面的關鍵——這關系到對“三農”改革是否取得實質成效作出準確的判斷。

實際上這套在農行上市前夕正式上線的新核算與報表系統（IFAR，Integrated Financial Accounting & Reporting System）的服務對象并不局限于“三農”業務，而是其整個業務戰線。作為農行2008年提出的“ ‘以賬務為中心’轉變為‘以客戶為中心’”變革的基礎體系，該系統是農行新一代核心銀行系統整體建設當中的第一個落地實施項目，在整體信息系統架構中承擔著承上啟下的關鍵地位，既是所有上游業務處理系統的落腳點，也是下游各類管理應用系統的出發點。

“新系統投產上線后，農行的財務會計核算發生了根本性的變化，”農業銀行軟件開發中心副總經理蔡釗說，“真正實現了全行一本賬，集團一張表。”除了子公司外，西藏手工網點、各總行本級機構、香港分行、新加坡分行的賬務全部都能通過并賬的方式納入農行賬務核算體系。農行在有了一本算自己賬的“賬本”之后，不僅及時地掌握了整個銀行的基礎賬務狀況，還能把賬進一步地“做精、做細”，把成本算清楚、風險算清楚，承受的平衡點算清楚。“做到人人心中一本賬”，這正是一家優秀的上市銀行所應該具備的能力。

路歸路，橋歸橋

若要實現與“以客戶為中心”的前臺業務系統的無縫對接，第一步就需要做到財務會計信息系統“交易和核算相分離”，然而大型銀行過去的做法基本上都是將核算流程固化在業務系統里，核算系統的重構意味著浩大的工程，將涉及大量的、對時間要求很高的程序修改工作，“牽一發而動全身”。

但這卻是必行之路，在銀行產品變化多，更新速度快的狀況下，若再把交易與核算綁定在一起將很難適應這種改變。“對客戶服務的是業務系統，內部怎樣核算，怎樣確認，怎樣計量，怎樣出報告是內部的事情，各自做各自的，不要把核算的因素放到業務因素，”蔡釗用在國美、蘇寧銷售電器作比喻，銷售人員賣冰箱時，知道這個冰箱賣的價錢就可以了，至于冰箱的成本、利潤具體是多少則由后臺系統來完成計算。

另一方面，隨著2006年2月15日財政部頒布新企業會計準則，要求上市公司在2010年達成目標，非上市公司在3年內完成實施，更是增強了農行重構其財務核算體系的迫切性。雖然原來的方式也能實現核算功能，達到及時性，但在新企業會計準則的要求下，企業的核算變得更為復雜，并且由于權責發生制、攤余成本和公允價值等會計方法的全面落實，使得很多核算的規則與對客戶賬務處理的規則發生了偏離。

與此同時，作為一家上市銀行，股東最關注的就是風險、利潤問題，尤其是有大量客戶來自三農領域，渠道更為下沉的農行更需要做到“人人心中一本賬”。例如增加一個網點，根據服務半徑，要投入多少人力、物力、財力，要賺多少錢才能夠盈利；支持農民種茶、種樹投入5萬元貸款，1年定價是多少才是盈虧平衡點，以及存在多少風險等等，銀行需要有這種能力把每一筆賬都要計算清楚。

“就是因為這種情況出現，沒有辦法再把交易與核算捆綁在一起，用核算驅動業務來達到業務的正常記帳，”農行某會計人員談到。2009年3月，新核算與報表系統正式立項，而它所要做的工作，就是滿足新會計準則下，會計的確認、計量、記錄和報告。系統上線后最明顯的效果之一就是，總行在第二天上午就能掌握每一個分支機構的基礎賬務，并首次實現了會計報表的全國集中，總行直接對各級報表進行監控。如果是在以前，只有在半年或一年合并報表時才能獲取這些數據，“這讓農行的會計部門在工作效率上提升了一大步”。

“嫁接”的嘗試

從2003年、2004年以來，國內銀行業就開始討論“交易與核算的分離”，然而現在看來雖非新鮮事物，但實現起來并非易事，僅僅是農行海量的交易數據就是一個巨大的挑戰——全球銀行中鮮有像中國四大國有商業銀行擁有如此巨大的交易量、客戶數和賬戶數。農行更是如此，其在分支機構、個人客戶數方面都是大型商業銀行中規模最大的，“農行的賬戶數達到了9億戶，一天業務的交易峰值是1億多筆，”蔡釗表示。

當農行軟件開發中心向外尋求幫助時卻發現沒有能夠完全借鑒的經驗。規模最大的外資銀行盡管在系統的復雜度上與國內銀行相似，但在賬戶數量和交易峰值上卻差距不小，國外最大銀行的業務量也就是幾千萬筆，而國內幾大銀行交易峰值都是在1億筆以上。即便是成熟的商業化軟件系統，也無法做到承載如此巨大數據量級。

“技術這個東西，從量變到質變就比較麻煩，一兩百萬戶、兩三千萬戶都比較好辦，一上億戶的增長都是非線性的，“蔡釗表示。按照現在國家的規定，活期結息一年結四次，每次每個季末的20日結息，這就要求銀行在當天必須把所有賬戶的活期利息結完，這對每個大型銀行來說都是挑戰。相對而言農行的挑戰更大，農行有大量來自三農領域的小額活期賬戶，這樣每個季度的20號都需要達到8億多條的數據記錄處理量。

“怎么辦？但事情還是要做，只能自己去做，”決定放棄成熟的產品自主研發。項目開發團隊初步有了“異想天開”的設想：把大型主機強大的批處理能力和數據庫性能與開放平臺靈活的架構、友好的界面“嫁接”在一起，以實現系統整體架構的最優化。不過這個“魚和熊掌兼得”的做法，在當時沒有先例，甚至沒有任何可參照的資料。

雖然明知前面會出現很多意想不到的困難，當項目正式立項之時，農行軟件開發中心還是確立了“嫁接”的技術方向，“我們投入挺多人力來做這件事情，這個項目組也是去年全行最累的項目組，”蔡釗說。好在他們獲得了比較好的開端，前期進行的模擬測試有不錯的結果，這讓他們有了克服困難的動力。

蔡釗對于2010年1月1 日那天印象很深刻，那是計劃系統正式投產試運行的日子，由于國內的會計周期都是1月1日至12月31日，再加上今年農行計劃進行IPO發行，因而必須確保在1月1日之前完成開發并達到試運行的水平，蔡釗感覺身上壓力重重。為了保障系統順利上線，項目開發團隊在農行上海數據中心連續奮戰了四天，“甚至我們緊急邀請服務商在新年第一天坐頭班飛機到上海，北京那天還下著大雪。”

知難而進

之所以采取了這么多的創新技術，“就是要和海量數據做戰斗，”蔡釗說。業務與核算分離的難點在于建模上。現在商業銀行的金融產品正不斷涌現，小一些的銀行有1000多種產品，大銀行的產品能達到2000~3000種，“哪些是業務的信息，哪些是核算的信息，不同的產品并不一樣”，把這些要素抽象出來考驗的正是建模的能力。就像造汽車，雖然零部件很多，但是都有相關的要素把這些零件定義出來，把很多信息化繁為簡，因而項目組開發了一個業界非常新的技術——會計引擎。

大量的要素就像水一樣，會計引擎像一個大壩，當水流過大壩時，與會計相關的要素就被過濾出來。不同的業務例如存款、信用卡、債券、基金等的會計場景各種各樣各有不同，所有這些場景通過會計引擎就能加工成所需要的會計內容，而無須手工干預。“會計引擎的概念炒了很久，但真正做是很難的，”蔡釗表示，“我們此前大概研究了五年，只有把這個事情做成了，才能做到核算和業務的分離。”

有了會計引擎，海量數據經過“大壩”之后變得非常有規則，但另外一個問題也不可忽視，就是如何解決效率的問題，數據量過于龐大將不可避免地影響到整個系統的處理速度。而作為國內第一個基于C語言開發并運行在主機環境的規則引擎工具，該會計引擎子系統相比現有的規則引擎工具能更高效地處理海量數據。

不僅如此，項目組還進行了其他技術上的創新，包括統一記賬服務接口和建立了多維總賬的概念，前者構建出核算規則上收、核算數據下沉的全新核算流程，后者作為一種多維的、立體化的結構，滿足農行內部各種會計信息記錄和提取的需要。“我們做的一切有關于技術上的突破，都是圍繞如何在速度上更快，”蔡釗表示。參與此項目的IBM軟件部資深軟件架構師徐建光先生說，”農行不僅快速掌握了如DB2 DRDA、Cognos、主機DLL等各種新技術，并進行了創造性地使用，這為未來構建新一代核心銀行系統奠定了極佳的基礎。”

到目前為止，新系統覆蓋了農行所有機構，用戶數高達40000~50000人，占農行總人數的十分之一。平均每日需處理600萬筆憑證、2000余萬條總賬、2億個分戶賬以及生成18萬余張報表，在月末季末等特殊日更是成倍增加，需備份的分戶賬、總賬等存量數據甚至達到上億甚至幾十億，實現了海量數據的高效、自動處理。而這些，都是嚴格按照會計要求對會計賬務數據和報告數據進行全方位、多維度加工、處理和核對。

在農行的規劃中，作為正在重構的財務會計信息體系的基礎和核心，新核算與報告系統已經整合了農行原報告和轉換系統、總賬系統，下一步將繼續整合費用核算系統和管理會計平臺，建立財務核算基礎平臺與其他管理分析系統進行交互的通道。基于此，農行將打造出一個更高標準、更高規范的財務服務平臺。