在人工智能（AI）技術席卷銀行業的今天，中小銀行是否做好數據基礎設施的升級準備？9月11日，在2025 Inclusion·外灘大會上，中國銀行保險報聯合OceanBase海揚數據庫，與19家銀行機構編委單位共同發布了業內首份《面向AI時代的中小銀行數據庫研究與展望》（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。數據庫作為銀行的核心資產，其性能和功能直接影響著銀行的業務效率和客戶體驗。擁有高效、穩定、智能的數據庫系統，能夠幫助銀行更快地推出新產品和服務，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，當前，中國銀行業競爭格局呈現顯著的集中化趨勢。2024年行業分析數據顯示，國有大行與股份制銀行以約80%的營收和利潤占比持續主導市場，且資源進一步向頭部機構聚集，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模、邊際效益及人才儲備上優勢明顯，往往能借助雄厚的技術基礎實現更高效的業務賦能和成本管控。

面對競爭壓力，中小銀行需跳出同質化競爭陷阱，轉而借助自身決策鏈條短、區域特色明顯、場景洞察更敏捷等特點，走差異化、精益化發展道路。這意味著中小銀行必須更精準地利用技術手段，尤其是數據庫等核心基礎設施，從而推動業務創新與運營提效。

中國金融傳媒特聘高級專家、中國銀行業協會原首席信息官高峰在發布現場表示，中小銀行在AI時代面臨著獨特的挑戰與機遇。相比大型銀行，中小銀行資源有限、技術積累薄弱，但業務結構相對簡單、決策鏈條短、轉型阻力小。這一特點使得中小銀行在技術路徑選擇上具備更高的靈活性，若能抓住數據庫升級這一關鍵環節，有望在特定業務場景中進一步提高市場空間。

中小銀行應對AI挑戰的新選擇

數據庫不僅是支撐系統，更是驅動創新的引擎，其戰略地位正在從后臺走向前臺。隨著AI技術在銀行業的深入應用，業務系統對數據處理的實時性、并發性和智能化要求顯著提升。傳統數據庫架構在應對高并發交易、實時數據分析和AI模型訓練等復合需求時，暴露出擴展性不足、架構復雜、運維成本高等問題。

報告指出，銀行業數據庫正經歷從集中式向分布式、再向一體化演進的技術路徑。其中，一體化數據庫被視為面向未來的核心解決方案。其核心理念是“一個數據庫解決80%的問題”，通過實現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據庫功能，降低系統復雜度。這種架構不僅能應對突發流量帶來的擴展壓力，還能通過內置的HTAP（混合事務分析處理）能力，在同一系統內完成聯機交易和實時分析，避免傳統“交易庫+分析庫”模式下的數據復制延遲和存儲冗余。

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

報告強調，一體化數據庫對于資源相對有限的中小銀行尤為關鍵。它不僅具備高可用性和強一致性，能夠支撐核心業務系統的穩定運行，還能通過多租戶架構將多個非核心系統整合至同一集群，顯著節省服務器資源與運維人力。

OceanBase CEO楊冰表示，在AI時代，金融業務正從TB級邁向PB/EB級，業務場景從單一TP或AP轉向“實時交易+實時分析+AI推理”融合，并提出降本增效、架構簡化及數據安全等要求。一體化數據庫將“單機與分布式、TP與AP、多模數據與AI能力”深度整合，恰好契合這一痛點。

轉型路徑清晰，但實施仍存多重挑戰

盡管技術方向明確，中小銀行在數據庫轉型過程中仍面臨諸多現實挑戰。如，關鍵業務負載難題、數據實時分析難題和AI?應用落地難題。

報告通過調研揭示，銀行關鍵業務負載的現有數據基礎設施存在痛點，例如傳統集中式數據庫的擴展性問題、實時處理能力不足、無法支持大模型的高并發需求等。且在國產升級時普遍面臨難度高、成本高、周期長等難題，根據課題組調研，86.98%的受訪銀行在數據庫技術升級轉型過程中面臨遷移和兼容性問題，65.22%的受訪銀行關注遷移與實施存在的數據一致性保障困難、回退機制不完善、運維難度大等問題，47.83%的受訪銀行關注性能與穩定性問題。

針對這些痛點，報告提出系統性方法論。首先，在戰略層面，銀行應制定明確的轉型升級目標和規劃，結合自身業務發展戰略設定性能、擴展性、合規性等具體指標，并預設熔斷回退機制。其次，在組織保障上，建議成立由行長或CIO牽頭的戰略委員會，統籌科技、風險、業務、合規等部門協同推進，并組建專業化項目團隊，開展體系化培訓與知識轉移。對于技術能力不足的情況，可靈活引入外部專家，彌補在分布式遷移、性能優化等高復雜度任務中的能力缺口。

在技術選型方面，報告建議構建多維評估體系，從性能、容災能力、生態兼容性、國產適配、運維復雜度等維度進行量化評估，并結合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。前者強調在最小改造前提下完成數據庫國產化升級，后者則適合徹底重構核心系統。無論哪種路徑，都必須確保數據一致性與業務連續性，避免因遷移導致服務中斷或數據丟失。

城商行引領轉型，農商行亟需加速追趕

從區域與機構類型看，中小銀行的數據庫轉型呈現出明顯的分化趨勢。報告顯示，城商行整體轉型進度快于農商行。52.17%的受訪銀行計劃三年內完成數據庫國產升級，覆蓋核心系統及80%以上非核心系統；而在城商行中，這一比例高達71.43%。相比之下，超過四成的農商行仍處于試點推進階段，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、更集中的管理架構以及更高的數字化戰略優先級。

農商行雖起步較慢，但其龐大的縣域網絡和廣泛的農村客戶基礎，使其在數字化轉型中具備獨特潛力。報告認為，農商行可借鑒城商行經驗，優先在高并發、高可用性要求的業務場景（如助農貸款、移動支付）中試點分布式數據庫，并逐步向核心系統延伸。同時，應加強與外部科技企業合作，借助成熟產品與實施經驗降低轉型門檻。高峰指出，中小銀行需要加快數據庫的轉型升級，以滿足AI技術應用的需求，持續適應新技術和新領域的創新發展。

數據庫的轉型升級，遠非一次技術替換，而是中小銀行在AI時代重塑競爭力的戰略支點。它關乎業務連續性、服務響應速度、風險控制能力乃至客戶體驗的全面提升。當前，技術路徑已趨明朗，一體化、分布式、HTAP等架構正成為主流選擇，而國產數據庫的成熟也為自主可靠提供了可能。然而，正如高峰所言，轉型的成功不僅取決于技術選型，更依賴于頂層設計、組織協同、人才儲備與風險管理的系統性建設。

中小銀行普遍面臨資源有限、歷史包袱重、專業人才短缺等現實制約，這要求其在轉型過程中必須堅持“小步快跑、重點突破”的策略，避免盲目追求技術先進性而忽視實際業務需求。同時，應強化與外部科技力量的合作，形成“銀行出場景、科技出能力”的協同生態。中小銀行若能以此次AI轉型為契機，以一體化思維前瞻性規劃其數據架構，以開放心態融入國產生態，或許有望實現從“跟跑者”到“并跑者”乃至“換道超車者”的關鍵躍遷。