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金融资产减值评估对防范信用风险至关重要。我国实施新金融工具准则已超过六年，探讨ECL模型取代ILM及其在金融资产减值计量中的有效性，兼具理论与实践价值。应收账款按新准则归类为以摊余成本计量的金融资产，是非金融企业资产负债表的重要资产，其减值计量的充分性对于企业规避信用风险具有重要作用。新准则指南为应收账款减值提供了基于整个存续期内预期信用损失的简化评估方法，但在违约损失率的具体计算方法上未给出明确指引。这导致上市公司在财务报告中难以提供详尽的损失率计算逻辑和前瞻性调整的依据。 本案例以三一重工为例，从ECL模型的理论讲解到案例操作，完整展示了如何运用ECL模型计算应收账款的坏账损失。理论部分首先介绍了ECL模型的背景、原理及其在应收账款减值中的应用，深入解析了违约损失率的计算方法，并探讨了如何有效整合前瞻性信息，以提高坏账准备的充分性和降低执行成本。案例操作部分则引导学生利用生成式AI技术，进行财报数据的自动提取、处理与可视化，特别是在前瞻性调整因子的筛选和计算方面的应用。实验展示了生成式AI在优化信用风险管理中的效果，最终学生将评估三一重工坏账损失的合理性，并验证生成式AI在降低前瞻性调整因子获取成本、提升效率及透明度方面的潜力。 该案例为科研人员、企业财务工作者及学生提供了生成式AI与ECL模型结合的应用场景，探索了信用风险管理的新路径。

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