“嫁接”的嘗試

　　從2003年、2004年以來，國內(nèi)銀行業(yè)就開始討論“交易與核算的分離”，然而現(xiàn)在看來雖非新鮮事物，但實現(xiàn)起來并非易事，僅僅是農(nóng)行海量的交易數(shù)據(jù)就是一個巨大的挑戰(zhàn)——全球銀行中鮮有像中國四大國有商業(yè)銀行擁有如此巨大的交易量、客戶數(shù)和賬戶數(shù)。農(nóng)行更是如此，其在分支機(jī)構(gòu)、個人客戶數(shù)方面都是大型商業(yè)銀行中規(guī)模最大的，“農(nóng)行的賬戶數(shù)達(dá)到了9億戶，一天業(yè)務(wù)的交易峰值是1億多筆，”蔡釗表示。

　　當(dāng)農(nóng)行軟件開發(fā)中心向外尋求幫助時卻發(fā)現(xiàn)沒有能夠完全借鑒的經(jīng)驗。規(guī)模最大的外資銀行盡管在系統(tǒng)的復(fù)雜度上與國內(nèi)銀行相似，但在賬戶數(shù)量和交易峰值上卻差距不小，國外最大銀行的業(yè)務(wù)量也就是幾千萬筆，而國內(nèi)幾大銀行交易峰值都是在1億筆以上。即便是成熟的商業(yè)化軟件系統(tǒng)，也無法做到承載如此巨大數(shù)據(jù)量級。

　　“技術(shù)這個東西，從量變到質(zhì)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(xiàn)在國家的規(guī)定，活期結(jié)息一年結(jié)四次，每次每個季末的20日結(jié)息，這就要求銀行在當(dāng)天必須把所有賬戶的活期利息結(jié)完，這對每個大型銀行來說都是挑戰(zhàn)。相對而言農(nóng)行的挑戰(zhàn)更大，農(nóng)行有大量來自三農(nóng)領(lǐng)域的小額活期賬戶，這樣每個季度的20號都需要達(dá)到8億多條的數(shù)據(jù)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(chǎn)品自主研發(fā)。項目開發(fā)團(tuán)隊初步有了“異想天開”的設(shè)想：把大型主機(jī)強(qiáng)大的批處理能力和數(shù)據(jù)庫性能與開放平臺靈活的架構(gòu)、友好的界面“嫁接”在一起，以實現(xiàn)系統(tǒng)整體架構(gòu)的最優(yōu)化。不過這個“魚和熊掌兼得”的做法，在當(dāng)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(xiàn)很多意想不到的困難，當(dāng)項目正式立項之時，農(nóng)行軟件開發(fā)中心還是確立了“嫁接”的技術(shù)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(jìn)行的模擬測試有不錯的結(jié)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(tǒng)正式投產(chǎn)試運(yùn)行的日子，由于國內(nèi)的會計周期都是1月1日至12月31日，再加上今年農(nóng)行計劃進(jìn)行IPO發(fā)行，因而必須確保在1月1日之前完成開發(fā)并達(dá)到試運(yùn)行的水平，蔡釗感覺身上壓力重重。為了保障系統(tǒng)順利上線，項目開發(fā)團(tuán)隊在農(nóng)行上海數(shù)據(jù)中心連續(xù)奮戰(zhàn)了四天，“甚至我們緊急邀請服務(wù)商在新年第一天坐頭班飛機(jī)到上海，北京那天還下著大雪。”

　　知難而進(jìn)

　　之所以采取了這么多的創(chuàng)新技術(shù)，“就是要和海量數(shù)據(jù)做戰(zhàn)斗，”蔡釗說。業(yè)務(wù)與核算分離的難點在于建模上。現(xiàn)在商業(yè)銀行的金融產(chǎn)品正不斷涌現(xiàn)，小一些的銀行有1000多種產(chǎn)品，大銀行的產(chǎn)品能達(dá)到2000~3000種，“哪些是業(yè)務(wù)的信息，哪些是核算的信息，不同的產(chǎn)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(guān)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(fā)了一個業(yè)界非常新的技術(shù)——會計引擎。

　　大量的要素就像水一樣，會計引擎像一個大壩，當(dāng)水流過大壩時，與會計相關(guān)的要素就被過濾出來。不同的業(yè)務(wù)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(nèi)容，而無須手工干預(yù)。“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(yè)務(wù)的分離。”

　　有了會計引擎，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過“大壩”之后變得非常有規(guī)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(shù)據(jù)量過于龐大將不可避免地影響到整個系統(tǒng)的處理速度。而作為國內(nèi)第一個基于C語言開發(fā)并運(yùn)行在主機(jī)環(huán)境的規(guī)則引擎工具，該會計引擎子系統(tǒng)相比現(xiàn)有的規(guī)則引擎工具能更高效地處理海量數(shù)據(jù)。

　　不僅如此，項目組還進(jìn)行了其他技術(shù)上的創(chuàng)新，包括統(tǒng)一記賬服務(wù)接口和建立了多維總賬的概念，前者構(gòu)建出核算規(guī)則上收、核算數(shù)據(jù)下沉的全新核算流程，后者作為一種多維的、立體化的結(jié)構(gòu)，滿足農(nóng)行內(nèi)部各種會計信息記錄和提取的需要。“我們做的一切有關(guān)于技術(shù)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(gòu)師徐建光先生說，”農(nóng)行不僅快速掌握了如DB2 DRDA、Cognos、主機(jī)DLL等各種新技術(shù)，并進(jìn)行了創(chuàng)造性地使用，這為未來構(gòu)建新一代核心銀行系統(tǒng)奠定了極佳的基礎(chǔ)。”

　　到目前為止，新系統(tǒng)覆蓋了農(nóng)行所有機(jī)構(gòu)，用戶數(shù)高達(dá)40000~50000人，占農(nóng)行總?cè)藬?shù)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(shù)據(jù)甚至達(dá)到上億甚至幾十億，實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的高效、自動處理。而這些，都是嚴(yán)格按照會計要求對會計賬務(wù)數(shù)據(jù)和報告數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位、多維度加工、處理和核對。

　　在農(nóng)行的規(guī)劃中，作為正在重構(gòu)的財務(wù)會計信息體系的基礎(chǔ)和核心，新核算與報告系統(tǒng)已經(jīng)整合了農(nóng)行原報告和轉(zhuǎn)換系統(tǒng)、總賬系統(tǒng)，下一步將繼續(xù)整合費(fèi)用核算系統(tǒng)和管理會計平臺，建立財務(wù)核算基礎(chǔ)平臺與其他管理分析系統(tǒng)進(jìn)行交互的通道。基于此，農(nóng)行將打造出一個更高標(biāo)準(zhǔn)、更高規(guī)范的財務(wù)服務(wù)平臺。