号外！全球首个事项法会计核算系统终于来了
018年8月，用友金融新一代FC交易级总账全新发版、上市，这不是一次普通的产品发版，而是意味着全球首个以事项法会计理论为基础的核算系统研发成型并付诸实践。
问：为啥对金融业界这么重要？
答：双料首创，事项法会计率先在交易级总账管理系统中的首个成功实践
事项法会计——是美国会计学教授乔治·索特于1966年在否定价值法会计的基础上首次提出的，它在前提假设、研究思路和信息质量上与前者有很大的区别。在高度发达的现代信息技术环境下，事项法会计的重要性和优势日益显现，必将成为会计发展的一种趋势。
金融业尤其是银行业的发展离不开业务创新、管理创新，尤其在当今数字化经济的洪流中，日新月异已经不能满足新业务的更新速度，大数据、云计算技术提供了实时分析和反应的技术可能性。各家企业竞争激烈，对内要进行精细化管理、对外要高效精准服务客户。在这样的环境下，超越传统科目模式而采用更多维度、更精细化的账务核算，是支撑高效交易、灵活业务的一种实力创新，是从业务数字化走向管理数字化的必经之路。要满足这样的突破，需要在理念、架构等方面进行突破。用友金融新一代FC交易级总账是金融机构中后台管理的核心内容之一，而且是全球首家实践事项法会计的核算系统。随着管理精细化的深入，金融机构需要更丰富的管理维度，建立账户级报表体系。同时，需要建立统一的会税引擎，以应对当前会计准则、税法制度、金融衍生产品不断变化和发展。
表1：事项法与传统价值法的主要区别
问：“新一代FC交易级总账”是如何拥抱趋势创新突破的？
答：创新没有定式，但是实现创新需要基础。下面展开讲讲……
图1：以事项法为前提下的价值实现路径
【新一代的交易级总账系统奠定IT基石地位】交易级总账系统定义为广义范围的、大而统一、独立的核算后台生产系统。在金融业内部整体IT系统架构中处于中坚位置。前端对接业务系统，后端对接数据仓库、报表平台和管理会计系统以及其他绩效考核分析系统等。通过交易级总账系统建设，进一步梳理行IT整体架构，对交易系统和核算系统进行重新的定位，使其系统间能够协调分工，相互配合，从而使行整体IT系统架构更趋合理，为金融机构未来的更大发展奠定坚实的科技基础。
【还原交易本身即价值再造】金融机构业务处理与会计核算不再强制绑定在一起，业务系统专注于产品创新和客户服务，而总账系统专注于会计核算。因此，构建交易级总账系统为金融机构业务系统提供灵活的会计核算规则配置、统一的会计核算服务，使得总账系统与业务系统能够真正各司其职，实现交易与核算分离。
图2：新一代交易级总账系统产品架构图
图3：新一代总账在经营管理体系中的定位
【快速且同时应对政策和市场变化】一方面，交易级总账能够对业务系统传递过来的利息、费用、税务等信息进行基于新准则、增值税规则统一计量，对金融工具进行估值，对金融资产进行减值和估值计量，而无需在各个业务系统分别改造计量要求，节约了各系统分别改造的时间和成本，并且还能够更快速应对会计准则和税法的不断调整。另一方面，产品创新不受会计制度的制约，产品变化只需在交易级总账的会计引擎中调整产品类型和核算类型映射关系，系统根据调整后的规则生成相应会计分录，使得交易系统的创新产品能快速推向市场。
【有“自知之明”会价值重构的核算系统】一个好的疑问会引发出更多有价值的疑问，因为我们关注的不仅仅是局限于问题本身，而是所面临的问题背后的关联性事项。目前的金融的数字化基础是全行业中最具优势的，对于业务的分析和决策并不缺少答案，而是缺少看问题视角（按不同的事项拆解和按不同的维度去观测），以往单一的价值法会计视角，已经不能完全满足全维观察业务动向和全面决策高效反应的需求。
图4：事项法会计基础下的价值重构
新一代FC交易级总账，之所以会提问，是因为精细化管理水平的提升，提升了计量化的水平；事项法会计设计基础增加了企业看待交易的角度。
第一步：看得清。交易级总账系统建设，奠定了科学精准的定量分析的基础，通过搜集外围系统的交易事项信息及各种相关计量属性，以交易事项大数据信息为载体。
第二步：善转换。从核算维度上，加强精细化核算，对资产、负债、收入、支出各个项目进行精确的计量转换，从而对银行整体财务状况的深度挖掘，为精细化管理提供了有利的数据支持。
第三步：更成熟。从管理维度上来看，更加注重对资源运用和效益目标的考核和传导，不断提升精细化管理水平。
第四步：支持内部经营。通过交易级总账的统一日记账体系，整合财务会计、管理会计、业务分析等方面的数据要求，使得金融机构的管理数据同源，建少数据冗余，提高管理水平。
问：“新一代FC交易级总账”还有哪些性能优势？
答：基于内存的分布式计算引擎和性能加速
在交易级总账系统中，需要处理各个业务系统的归集数据，需要对交易级数据按多维度进行核算。在对海量数据进行处理时满足性能上的要求。
交易级总账系统在架构层面将业务逻辑和计算逻辑分开处理。由计算引擎负责任务的计算、分配、监控。基于内存的并行数据处理，大幅度提升计算的效率以及分布式可扩展性。
图5：产品与ICE计算引擎的关系
* 支持基于SQL的查询计算，方便实现产品分层设计
* 基于分布式并行自动优化策略，执行过程中数据分布灵活性优于分库分表方案
* 完备的数据加载，多副本存储和部署监控工具
* 减少数据处理环节，直接写入kudu，实现实时处理
性能加速！性能加速！性能加速！
100w数据量的应用场景下，分布式计算架构使得效率提高了22倍。而基于更大的8000w的数据量，传统的架构根本无法支撑，分布式计算引擎则是在8小时内给出了准确的答案！
* 等同配置下，性能提升6倍以上
* 支持水平线性扩展，大数据量计算时间可估算
* 磁盘空间压缩率34%