股配所一体化数据库成趋势，中小银行能否抓住AI转型新机遇？

（原标题：一体化数据库成趋势股配所，中小银行能否抓住AI转型新机遇？）

在人工智能（AI）技术席卷银行业的今天，中小银行是否做好数据基础设施的升级准备？9月11日，在2025 Inclusion·外滩大会上，中国银行保险报联合OceanBase海扬数据库，与19家银行机构编委单位共同发布了业内首份《面向AI时代的中小银行数据库研究与展望》（以下简称“报告”）。报告显示，金融市场的日益开放和竞争的加剧，迫使银行不断提升自身的核心竞争力。数据库作为银行的核心资产，其性能和功能直接影响着银行的业务效率和客户体验。拥有高效、稳定、智能的数据库系统，能够帮助银行更快地推出新产品和服务，更好地满足客户需求，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

报告提及，当前，中国银行业竞争格局呈现显著的集中化趋势。2024年行业分析数据显示，国有大行与股份制银行以约80%的营收和利润占比持续主导市场，且资源进一步向头部机构聚集，极大挤压了中小银行的生存空间。相比中小银行，大型银行在科技投入规模、边际效益及人才储备上优势明显，往往能借助雄厚的技术基础实现更高效的业务赋能和成本管控。

面对竞争压力，中小银行需跳出同质化竞争陷阱，转而借助自身决策链条短、区域特色明显、场景洞察更敏捷等特点，走差异化、精益化发展道路。这意味着中小银行必须更精准地利用技术手段，尤其是数据库等核心基础设施，从而推动业务创新与运营提效。

中国金融传媒特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官高峰在发布现场表示，中小银行在AI时代面临着独特的挑战与机遇。相比大型银行，中小银行资源有限、技术积累薄弱，但业务结构相对简单、决策链条短、转型阻力小。这一特点使得中小银行在技术路径选择上具备更高的灵活性，若能抓住数据库升级这一关键环节，有望在特定业务场景中进一步提高市场空间。

中小银行应对AI挑战的新选择股配所

数据库不仅是支撑系统，更是驱动创新的引擎，其战略地位正在从后台走向前台。随着AI技术在银行业的深入应用，业务系统对数据处理的实时性、并发性和智能化要求显著提升。传统数据库架构在应对高并发交易、实时数据分析和AI模型训练等复合需求时，暴露出扩展性不足、架构复杂、运维成本高等问题。

报告指出，银行业数据库正经历从集中式向分布式、再向一体化演进的技术路径。其中，一体化数据库被视为面向未来的核心解决方案。其核心理念是“一个数据库解决80%的问题”，通过实现单机与分布式一体化、TP/AP一体化、多模一体化及检索一体化，有效整合原本分散的数据库功能，降低系统复杂度。这种架构不仅能应对突发流量带来的扩展压力，还能通过内置的HTAP（混合事务分析处理）能力，在同一系统内完成联机交易和实时分析，避免传统“交易库+分析库”模式下的数据复制延迟和存储冗余。

大型银行和中小银行在数据库转型升级挑战上存在显著差异。大型银行更注重数据库的高性能、高扩展性、高安全性和良好的兼容性，以及对复杂运维工作的支持；中小银行则更关注数据库的性价比、易用性、低运维复杂度，同时也希望数据库能够提供可靠的安全保障和一定的扩展性。数据库提供商需要充分理解这些差异，为不同规模的银行提供定制化的解决方案，以满足它们各自的业务发展需求。

报告强调，一体化数据库对于资源相对有限的中小银行尤为关键。它不仅具备高可用性和强一致性，能够支撑核心业务系统的稳定运行，还能通过多租户架构将多个非核心系统整合至同一集群，显著节省服务器资源与运维人力。

OceanBase CEO杨冰表示股配所，在AI时代，金融业务正从TB级迈向PB/EB级，业务场景从单一TP或AP转向“实时交易+实时分析+AI推理”融合，并提出降本增效、架构简化及数据安全等要求。一体化数据库将“单机与分布式、TP与AP、多模数据与AI能力”深度整合，恰好契合这一痛点。

转型路径清晰，但实施仍存多重挑战

尽管技术方向明确，中小银行在数据库转型过程中仍面临诸多现实挑战。如，关键业务负载难题、数据实时分析难题和AI 应用落地难题。

报告通过调研揭示，银行关键业务负载的现有数据基础设施存在痛点，例如传统集中式数据库的扩展性问题、实时处理能力不足、无法支持大模型的高并发需求等。且在国产升级时普遍面临难度高、成本高、周期长等难题，根据课题组调研，86.98%的受访银行在数据库技术升级转型过程中面临迁移和兼容性问题，65.22%的受访银行关注迁移与实施存在的数据一致性保障困难、回退机制不完善、运维难度大等问题，47.83%的受访银行关注性能与稳定性问题。

针对这些痛点，报告提出系统性方法论。首先，在战略层面，银行应制定明确的转型升级目标和规划，结合自身业务发展战略设定性能、扩展性、合规性等具体指标，并预设熔断回退机制。其次，在组织保障上，建议成立由行长或CIO牵头的战略委员会，统筹科技、风险、业务、合规等部门协同推进，并组建专业化项目团队，开展体系化培训与知识转移。对于技术能力不足的情况，可灵活引入外部专家，弥补在分布式迁移、性能优化等高复杂度任务中的能力缺口。

在技术选型方面，报告建议构建多维评估体系，从性能、容灾能力、生态兼容性、国产适配、运维复杂度等维度进行量化评估，并结合POC测试最终确定方案。迁移策略上，可采用平滑迁移或完全新建两种方式。前者强调在最小改造前提下完成数据库国产化升级，后者则适合彻底重构核心系统。无论哪种路径，都必须确保数据一致性与业务连续性，避免因迁移导致服务中断或数据丢失。

城商行引领转型，农商行亟需加速追赶

从区域与机构类型看，中小银行的数据库转型呈现出明显的分化趋势。报告显示，城商行整体转型进度快于农商行。52.17%的受访银行计划三年内完成数据库国产升级，覆盖核心系统及80%以上非核心系统；而在城商行中，这一比例高达71.43%。相比之下，超过四成的农商行仍处于试点推进阶段，尚未制定全行级时间表。这种差异源于城商行普遍具备更强的资本实力、更集中的管理架构以及更高的数字化战略优先级。

农商行虽起步较慢，但其庞大的县域网络和广泛的农村客户基础，使其在数字化转型中具备独特潜力。报告认为，农商行可借鉴城商行经验，优先在高并发、高可用性要求的业务场景（如助农贷款、移动支付）中试点分布式数据库，并逐步向核心系统延伸。同时，应加强与外部科技企业合作，借助成熟产品与实施经验降低转型门槛。高峰指出，中小银行需要加快数据库的转型升级，以满足AI技术应用的需求，持续适应新技术和新领域的创新发展。

数据库的转型升级，远非一次技术替换，而是中小银行在AI时代重塑竞争力的战略支点。它关乎业务连续性、服务响应速度、风险控制能力乃至客户体验的全面提升。当前，技术路径已趋明朗，一体化、分布式、HTAP等架构正成为主流选择，而国产数据库的成熟也为自主可靠提供了可能。然而，正如高峰所言，转型的成功不仅取决于技术选型，更依赖于顶层设计、组织协同、人才储备与风险管理的系统性建设。

中小银行普遍面临资源有限、历史包袱重、专业人才短缺等现实制约，这要求其在转型过程中必须坚持“小步快跑、重点突破”的策略，避免盲目追求技术先进性而忽视实际业务需求。同时，应强化与外部科技力量的合作，形成“银行出场景、科技出能力”的协同生态。中小银行若能以此次AI转型为契机，以一体化思维前瞻性规划其数据架构，以开放心态融入国产生态股配所，或许有望实现从“跟跑者”到“并跑者”乃至“换道超车者”的关键跃迁。

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