2017年4月6日，财政部发布了《企业会计准则22、 23、 24号修订版》 ，引入IFRS 9的金融工具分类与计量、预期损失模式、套期会计等内容，可以说是中国版的IFRS 9。预计最快2018年1月1日H股及A+H股上市银行将开始施行，境内其他上市银行于2019年1月1日施行，至2021年1月1日全面实施。

距离全面施行IFRS 9看似还有充足时间准备，实则不然，IFRS 9内容包含了金融工具的一生，从取得金融工具时的分类与计量，信用风险各阶段减值准备金计提，处分后的损益认列等，内容繁多，若太晚起步，恐来不及准时上线。

面对IFRS 9施行在即，彷佛已嗅出一场山雨欲来的浓烈风暴，为了应对挑战，应充分了解新准则的要求、掌握境内外同行业做法、预先评估对财务及损益的影响，以下笔者将以银行业角度剖析IFRS 9施行的挑战与合规关键，让读者能准确把握“山雨”的来势和大小，及早准备，进而拟定适当的施行计划。

IFRS 9实施的关键挑战

IFRS 9与现在的企业会计准则最大的差异在于改用“预期损失模式”计提减值准备，这是吸取金融海啸教训后的产物。此前往往采用已发生违约才认列减值的“已发生损失模式”，导致财报无法及时反映企业实际风险，被认为是助长金融海啸爆发的原因之一。因此IFRS 9改用对资产未来损失的前瞻性估计来计提减值准备，就是为了让财报充分反映企业面临的实际风险。

会计制度的重大转变，必然对企业带来沉重的施行压力，首当其冲的便是仰赖金融资产作为主要获利来源的银行业。准备金的提升，不仅对盈利产生显著的负面冲击，更影响着银行资本金的配置。在实施上，除了必须完善历史数据收集以支撑建模需要，更要求银行协调授信、风控、财务、 IT等部门，协力研讨施行准则、建立预期损失模型、优化系统配置、控管减值准备金及损益波动等。对数据质量的需求与跨部门共同协作，则被认为是IFRS 9实施的关键挑战。

然而，银行完全可以借此机会，整合各部门数据与系统，消除部门间的屏障，改善部门各自为营的情况，提升数据与系统的一致性，降低管理成本，促进内部升级，IFRS 9带来了挑战，也带来了成长机会。

满足监管与降低财务负面影响 - 两大前提下取得最佳平衡

“预期损失模式”，是IFRS 9最重要的改革，也是施行时最困难的地方。然而，看似困难紊乱的道路，终归有迹可循。笔者替大家整理出减值准备合规的必要条件，与大家一起在合规的前提下，找出最佳的施行方向。

1、前瞻性估计资产违约率

“前瞻性估计”可能是IFRS 9减值准备估算中最难的部分，毕竟每个人都渴望能精准估计未来，但现实往往事与愿违。目前的做法倾向于在违约率估算中纳入宏观经济因子来实现前瞻性估计，因此IFRS 9定义的违约率是未来一个“特定时点”（Point in Time）的违约机率，是根据宏观经济条件下对资产违约概率的最佳估计值。

不过，大多数银行的风险评等模型皆是以Basel内评法为标准来开发。 Basel使用的是贯穿整个周期的违约概率（Through the Cycle），而IFRS 9是将未来景气反映在违约率上，若采用Basel数据则必须对PD参数做必要调整。

在实务做法中，可以用Basel内评法模型产出风险评级对应PD为基础，透过对未来与过去平均景气对比的好坏程度做出调整参数，将PD调整成前瞻性估计的PD值。此外，也可以采用纳入宏观经济变量建构PD转移矩阵，应用马可夫链的方法估算长期违约率。

银行应依照自身业务特性制定违约率计算方案，可利用Basel内评法模型为起点来开发IFRS 9前瞻性PD估计模型，亦可重新开发新的模型，但应该同时考量数据取得成本、模型开发成本、以及减值准备计算结果，综合评估对财务的影响。

2、信用风险显著恶化指标

IFRS 9采用基于资产初始确认后，信用风险变化的三阶段原则作为减值准备计提标准：

自贷款发放时，即须计提未来12个月预期信用损失，若信用风险显著恶化，计提减值准备提升至全生命周期预期信用损失，此风险阶段变化过程是可逆的。若信用风险显著恶化情况已不复存在，资产可以移回STAGE2 或 STAGE1。可以看出信用风险恶化指标将会是影响减值准备金额多寡的关键。

IFRS 9对于信用风险显著恶化并没有给出明确定义，而是提供了16个判断因子，例如逾期信息、金融工具内外部评级信息、借款人经营能力变化、宏观经济变化等。实际上，银行可能已对不同类别的贷款建立预警机制监控信用风险变化。倘若是要采用预警机制作为信用风险显著恶化指标，必须要确认预警机制的风控逻辑是否涵盖这16个判断因子，以确保风险显著恶化的判断符合IFRS 9规范。

此外，IFRS 9将“逾期超过30天”作为一个可被推翻的信用风险恶化假设，若要推翻此假设，必须举证逾期超过30天不会造成信用风险显著增加。因此可以将“逾期超过30天”视为一个判断信用风险显著恶化的最终指标，也可当成简化流程的一个方法。须注意的是，这个恶化指标未必适用于所有金融工具，例如债券，仍应该以内外部评级作为信用风险恶化指标会更为妥当。

实务中应将具有相同风险特征的贷款，视为一个贷款组合进行分析，找出该类贷款组合从正常贷款变化成不良贷款的过程中，最能突显信用风险恶化的指标信息。所以，很可能在贷款逾期超过30天以前，就透过其他风险恶化指标判断出贷款的信用风险已明显增加。

总的来说，前瞻性估计资产违约率，以及找出最佳的信用风险显著恶化指标，将是满足IFRS 9减值准备合规，同时将财务影响降到最小的两大关键。

银行应按照风险特征制定资产细分规则，分类估算违约率及决定风险恶化指标，模型开发时保留政策部署弹性，透过影响分析审视方法的选择。运用系统化的思维，建构标准化的流程，逐步探索出施行的最佳道路。

中国银行业面对IFRS 9的优势与机会

我国银行业计提减值准备金，除了遵循企业会计准则规范，也受到银监会监管政策约束。根据银监会2011年7月公布的《商业银行贷款损失准备管理办法》 ，规定了贷款拨备率基本标准为2.5%，拨备覆盖率基本标准为150%。该两项标准中的较高者为商业银行贷款损失准备的监管标准。目前国内银行计提减值准备金即是以达到监管政策规定的2.5%为目标。

银监会的管理办法建立在贷款五级分类的基础上，若结合IFRS 9会计准则，我们可以将贷款五级分类的后三类，“次级”“可疑”“损失”类贷款，视为IFRS 9三阶段模型中的STAGE3资产进行处理。银行在区分“正常”及“关注”类贷款可能会考量担保品的债权保障因素。可是IFRS 9区分STAGE1与STAGE2资产并不考虑担保品因素，纯粹以信用风险是否发生显著恶化作为区分标准，因此不建议将“正常”及“关注”类贷款直接视为IFRS 9的STAGE1及STAGE2资产。

总而言之，国内商业银行因受到银监会监管政策约束，计提减值准备设有2.5%及覆盖率150%两项标准，面对IFRS 9减值准备政策调整，对财务的负面冲击具有较好的适应力。 IFRS 9的实施，其实是给国内银行一个整合风险管理实务、资本管理办法、会计准则、以及数据与系统一致性的机会。

身处金融科技时代，数据是风险管理的基础，风控模型是银行竞争力的核心。对银行来说，IFRS 9既是挑战，更是拥抱金融科技，创造未来竞争力的最佳实践机会！

（本文笔者为益博睿大中华区分析与策略咨询总经理黄健铭先生）