在人工智能（AI）技術(shù)席卷銀行業(yè)的今天，中小銀行是否做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的升級準(zhǔn)備？9月11日，在2025 Inclusion·外灘大會上，中國銀行保險報聯(lián)合OceanBase海揚數(shù)據(jù)庫，與19家銀行機構(gòu)編委單位共同發(fā)布了業(yè)內(nèi)首份《面向AI時代的中小銀行數(shù)據(jù)庫研究與展望》（以下簡稱“報告”）。報告顯示，金融市場的日益開放和競爭的加劇，迫使銀行不斷提升自身的核心競爭力。數(shù)據(jù)庫作為銀行的核心資產(chǎn)，其性能和功能直接影響著銀行的業(yè)務(wù)效率和客戶體驗。擁有高效、穩(wěn)定、智能的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，能夠幫助銀行更快地推出新產(chǎn)品和服務(wù)，更好地滿足客戶需求，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

報告提及，當(dāng)前，中國銀行業(yè)競爭格局呈現(xiàn)顯著的集中化趨勢。2024年行業(yè)分析數(shù)據(jù)顯示，國有大行與股份制銀行以約80%的營收和利潤占比持續(xù)主導(dǎo)市場，且資源進(jìn)一步向頭部機構(gòu)聚集，極大擠壓了中小銀行的生存空間。相比中小銀行，大型銀行在科技投入規(guī)模、邊際效益及人才儲備上優(yōu)勢明顯，往往能借助雄厚的技術(shù)基礎(chǔ)實現(xiàn)更高效的業(yè)務(wù)賦能和成本管控。

面對競爭壓力，中小銀行需跳出同質(zhì)化競爭陷阱，轉(zhuǎn)而借助自身決策鏈條短、區(qū)域特色明顯、場景洞察更敏捷等特點，走差異化、精益化發(fā)展道路。這意味著中小銀行必須更精準(zhǔn)地利用技術(shù)手段，尤其是數(shù)據(jù)庫等核心基礎(chǔ)設(shè)施，從而推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新與運營提效。

中國金融傳媒特聘高級專家、中國銀行業(yè)協(xié)會原首席信息官高峰在發(fā)布現(xiàn)場表示，中小銀行在AI時代面臨著獨特的挑戰(zhàn)與機遇。相比大型銀行，中小銀行資源有限、技術(shù)積累薄弱，但業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相對簡單、決策鏈條短、轉(zhuǎn)型阻力小。這一特點使得中小銀行在技術(shù)路徑選擇上具備更高的靈活性，若能抓住數(shù)據(jù)庫升級這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，有望在特定業(yè)務(wù)場景中進(jìn)一步提高市場空間。

中小銀行應(yīng)對AI挑戰(zhàn)的新選擇

數(shù)據(jù)庫不僅是支撐系統(tǒng)，更是驅(qū)動創(chuàng)新的引擎，其戰(zhàn)略地位正在從后臺走向前臺。隨著AI技術(shù)在銀行業(yè)的深入應(yīng)用，業(yè)務(wù)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理的實時性、并發(fā)性和智能化要求顯著提升。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)在應(yīng)對高并發(fā)交易、實時數(shù)據(jù)分析和AI模型訓(xùn)練等復(fù)合需求時，暴露出擴展性不足、架構(gòu)復(fù)雜、運維成本高等問題。

報告指出，銀行業(yè)數(shù)據(jù)庫正經(jīng)歷從集中式向分布式、再向一體化演進(jìn)的技術(shù)路徑。其中，一體化數(shù)據(jù)庫被視為面向未來的核心解決方案。其核心理念是“一個數(shù)據(jù)庫解決80%的問題”，通過實現(xiàn)單機與分布式一體化、TP/AP一體化、多模一體化及檢索一體化，有效整合原本分散的數(shù)據(jù)庫功能，降低系統(tǒng)復(fù)雜度。這種架構(gòu)不僅能應(yīng)對突發(fā)流量帶來的擴展壓力，還能通過內(nèi)置的HTAP（混合事務(wù)分析處理）能力，在同一系統(tǒng)內(nèi)完成聯(lián)機交易和實時分析，避免傳統(tǒng)“交易庫+分析庫”模式下的數(shù)據(jù)復(fù)制延遲和存儲冗余。

大型銀行和中小銀行在數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)型升級挑戰(zhàn)上存在顯著差異。大型銀行更注重數(shù)據(jù)庫的高性能、高擴展性、高安全性和良好的兼容性，以及對復(fù)雜運維工作的支持；中小銀行則更關(guān)注數(shù)據(jù)庫的性價比、易用性、低運維復(fù)雜度，同時也希望數(shù)據(jù)庫能夠提供可靠的安全保障和一定的擴展性。數(shù)據(jù)庫提供商需要充分理解這些差異，為不同規(guī)模的銀行提供定制化的解決方案，以滿足它們各自的業(yè)務(wù)發(fā)展需求。

報告強調(diào)，一體化數(shù)據(jù)庫對于資源相對有限的中小銀行尤為關(guān)鍵。它不僅具備高可用性和強一致性，能夠支撐核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，還能通過多租戶架構(gòu)將多個非核心系統(tǒng)整合至同一集群，顯著節(jié)省服務(wù)器資源與運維人力。

OceanBase CEO楊冰表示，在AI時代，金融業(yè)務(wù)正從TB級邁向PB/EB級，業(yè)務(wù)場景從單一TP或AP轉(zhuǎn)向“實時交易+實時分析+AI推理”融合，并提出降本增效、架構(gòu)簡化及數(shù)據(jù)安全等要求。一體化數(shù)據(jù)庫將“單機與分布式、TP與AP、多模數(shù)據(jù)與AI能力”深度整合，恰好契合這一痛點。

轉(zhuǎn)型路徑清晰，但實施仍存多重挑戰(zhàn)

盡管技術(shù)方向明確，中小銀行在數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)型過程中仍面臨諸多現(xiàn)實挑戰(zhàn)。如，關(guān)鍵業(yè)務(wù)負(fù)載難題、數(shù)據(jù)實時分析難題和AI?應(yīng)用落地難題。

報告通過調(diào)研揭示，銀行關(guān)鍵業(yè)務(wù)負(fù)載的現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施存在痛點，例如傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)庫的擴展性問題、實時處理能力不足、無法支持大模型的高并發(fā)需求等。且在國產(chǎn)升級時普遍面臨難度高、成本高、周期長等難題，根據(jù)課題組調(diào)研，86.98%的受訪銀行在數(shù)據(jù)庫技術(shù)升級轉(zhuǎn)型過程中面臨遷移和兼容性問題，65.22%的受訪銀行關(guān)注遷移與實施存在的數(shù)據(jù)一致性保障困難、回退機制不完善、運維難度大等問題，47.83%的受訪銀行關(guān)注性能與穩(wěn)定性問題。

針對這些痛點，報告提出系統(tǒng)性方法論。首先，在戰(zhàn)略層面，銀行應(yīng)制定明確的轉(zhuǎn)型升級目標(biāo)和規(guī)劃，結(jié)合自身業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略設(shè)定性能、擴展性、合規(guī)性等具體指標(biāo)，并預(yù)設(shè)熔斷回退機制。其次，在組織保障上，建議成立由行長或CIO牽頭的戰(zhàn)略委員會，統(tǒng)籌科技、風(fēng)險、業(yè)務(wù)、合規(guī)等部門協(xié)同推進(jìn)，并組建專業(yè)化項目團(tuán)隊，開展體系化培訓(xùn)與知識轉(zhuǎn)移。對于技術(shù)能力不足的情況，可靈活引入外部專家，彌補在分布式遷移、性能優(yōu)化等高復(fù)雜度任務(wù)中的能力缺口。

在技術(shù)選型方面，報告建議構(gòu)建多維評估體系，從性能、容災(zāi)能力、生態(tài)兼容性、國產(chǎn)適配、運維復(fù)雜度等維度進(jìn)行量化評估，并結(jié)合POC測試最終確定方案。遷移策略上，可采用平滑遷移或完全新建兩種方式。前者強調(diào)在最小改造前提下完成數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化升級，后者則適合徹底重構(gòu)核心系統(tǒng)。無論哪種路徑，都必須確保數(shù)據(jù)一致性與業(yè)務(wù)連續(xù)性，避免因遷移導(dǎo)致服務(wù)中斷或數(shù)據(jù)丟失。

城商行引領(lǐng)轉(zhuǎn)型，農(nóng)商行亟需加速追趕

從區(qū)域與機構(gòu)類型看，中小銀行的數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出明顯的分化趨勢。報告顯示，城商行整體轉(zhuǎn)型進(jìn)度快于農(nóng)商行。52.17%的受訪銀行計劃三年內(nèi)完成數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)升級，覆蓋核心系統(tǒng)及80%以上非核心系統(tǒng)；而在城商行中，這一比例高達(dá)71.43%。相比之下，超過四成的農(nóng)商行仍處于試點推進(jìn)階段，尚未制定全行級時間表。這種差異源于城商行普遍具備更強的資本實力、更集中的管理架構(gòu)以及更高的數(shù)字化戰(zhàn)略優(yōu)先級。

農(nóng)商行雖起步較慢，但其龐大的縣域網(wǎng)絡(luò)和廣泛的農(nóng)村客戶基礎(chǔ)，使其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中具備獨特潛力。報告認(rèn)為，農(nóng)商行可借鑒城商行經(jīng)驗，優(yōu)先在高并發(fā)、高可用性要求的業(yè)務(wù)場景（如助農(nóng)貸款、移動支付）中試點分布式數(shù)據(jù)庫，并逐步向核心系統(tǒng)延伸。同時，應(yīng)加強與外部科技企業(yè)合作，借助成熟產(chǎn)品與實施經(jīng)驗降低轉(zhuǎn)型門檻。高峰指出，中小銀行需要加快數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)型升級，以滿足AI技術(shù)應(yīng)用的需求，持續(xù)適應(yīng)新技術(shù)和新領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)型升級，遠(yuǎn)非一次技術(shù)替換，而是中小銀行在AI時代重塑競爭力的戰(zhàn)略支點。它關(guān)乎業(yè)務(wù)連續(xù)性、服務(wù)響應(yīng)速度、風(fēng)險控制能力乃至客戶體驗的全面提升。當(dāng)前，技術(shù)路徑已趨明朗，一體化、分布式、HTAP等架構(gòu)正成為主流選擇，而國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的成熟也為自主可靠提供了可能。然而，正如高峰所言，轉(zhuǎn)型的成功不僅取決于技術(shù)選型，更依賴于頂層設(shè)計、組織協(xié)同、人才儲備與風(fēng)險管理的系統(tǒng)性建設(shè)。

中小銀行普遍面臨資源有限、歷史包袱重、專業(yè)人才短缺等現(xiàn)實制約，這要求其在轉(zhuǎn)型過程中必須堅持“小步快跑、重點突破”的策略，避免盲目追求技術(shù)先進(jìn)性而忽視實際業(yè)務(wù)需求。同時，應(yīng)強化與外部科技力量的合作，形成“銀行出場景、科技出能力”的協(xié)同生態(tài)。中小銀行若能以此次AI轉(zhuǎn)型為契機，以一體化思維前瞻性規(guī)劃其數(shù)據(jù)架構(gòu)，以開放心態(tài)融入國產(chǎn)生態(tài)，或許有望實現(xiàn)從“跟跑者”到“并跑者”乃至“換道超車者”的關(guān)鍵躍遷。