当我们审视中国银行业的演进历程，不难发现，其发展轨迹紧密关联着信息技术的演进。
早在1979年，中国银行香港分行就率先启用了电子化系统，它开启了我国银行业务由传统算盘向键盘迈进的商业计算机系统应用的开篇。
随着时间推移，金融科技在银行业的地位日益凸显。各大行纷纷将目光投向金融科技项目，这不仅提升了客户体验，也带来了诸如跨国使用银行卡、本地存款异地取、本外币在账户间自由转换等极具便利性的服务。这一系列改变不仅为人们带来生活方式的巨大变革，同时也有效降低了银行的经营成本和人力成本。
人行前行长周小川曾明确指出：
“金融业本质上就是一种IT行业。那些投入大量资金开发大型IT系统、积极运用数字新技术的金融机构，不仅能够为客户提供更为便捷、高效的金融服务，还更能够精准地防范和控制风险，从而在竞争中脱颖而出。”
其中，数据库作为基础软件的核心组成部分，在金融业的IT基础设施中占据着举足轻重的地位。
长期以来，国内数据库技术的发展主要经历了国外技术引进和国产数据库研究两个阶段。然而，到了2020年，金融信创元年的到来成为中国金融级数据库发展的推动力，信创要求金融机构加速规模化数据库等基础软件的建设，同时倡导自主可控、自主研发的能力。
尽管在很长一段时间里，像Oracle、IBM等数据库服务一直是各银行的首选，但人们对数据库技术的认知在俄乌战争中迎来了新的思考，尤其是Oracle对俄罗斯实施科技制裁，导致其国内银行系统瘫痪，这引起了世人对数据库技术的深刻关注。
随着数据库技术的不断成熟和国产化的机遇，中国的数据库产业呈现出了多元化的趋势，特别是在金融行业这个更为苛刻的熔炼场中，数据库厂商们展现出了强大的实力——相较其他领域，金融其在应用场景、技术条件和关键诉求等方面都更为严苛——它不仅要面对巨量用户和交易数据的处理，还需满足海量、高并发、低时延的业务需求，每笔事务还都必须同时满足一致性、业务连续性、数据安全合规等多重条件和要求。
除了性能的强大外，金融数据库还面临着更高的要求和更严格的监管，例如对于交易数据的记录和存储必须具备不可篡改性，以保证交易的真实性，同时，金融数据库还需要符合相关法规和合规标准，以确保金融机构在数据管理和交易处理中不违反法规。此外，金融行业的客户还会提出低成本、高弹性等等一系列基于性价比方面的要求。故，随着金融领域的严苛程度和数据库技术的不断创新，金融数据库的概念亦经历了从逐渐崭露头角到备受瞩目的过程。
这中，技术创新是金融数据库发展的关键，尤其随着全球数字化转型，大家都面临着从大数据到快数据再到深数据（关联数据、图数据）的挑战，图数据库区别于过去传统的关系型数据库正在脱颖而出，更加适用于处理金融领域复杂的关联关系和大规模数据的查询，同时赋能金融以精准、实时、科学、智能的决策力和驾驭发掘数据的能力。（什么是关系型数据库？它与图数据库的区别是什么？可延展阅读图数据库知识点1：图数据库与关系型数据库区别）。比如在金融领域，客户、账户、交易等实体之间存在着众多相互关联的关系，使用图数据库能够更高效地处理这些复杂的网络结构，为银行提供更全面、深入的数据洞察。（之所以使用“图”，是因为其天然地具备高维的表达能力，一种是与人脑或神经网络仿生般的能力。详细延展阅读，见图数据库知识点2：图思维方式）。
此外，在金融领域，对图数据库的应用不仅局限于传统的关系查询，其还在欺诈检测、风险评估、客户关系管理等方面发挥着关键作用。如在反欺诈方面，图数据库可以帮助银行分析客户的交易行为，识别异常模式，及时发现潜在的欺诈行为；在风险评估方面，图数据库可以构建全面的关联网络，更准确地评估不同实体之间的风险关系等……（什么是图数据库?图数据库解决什么问题？可延展阅读 图数据库知识点3：图数据库解决了什么问题？）
值得一提的是，图数据库的查询性能是最为瞩目的特点之一,这对于金融机构而言尤为重要，因为他们需要在庞大的数据集中快速定位关键信息，做出迅速而精准的决策——嬴图Graph XAI实时图数据库引擎系统，作为全球唯一可以支持即存即算与分布式存算分离等多架构融合的图数据库产品，可以更佳赋能银行业算的快、算的准、查的全……（更多关于嬴图Graph XAI，请登录官网-文档-图数据结构的进化/ 数据库查询语言的进化/高密度并行图计算/有效可扩展的图系统架构/为什么选择嬴图？）
然而，当前国产数据库的多样性也为银行业带来了一定的挑战，从市场层面看，积极的政策支持导向促使了国内数据库产业的蓬勃发展，但一枚银币的另一面也伴随着鱼龙混杂甚至滥竽充数的问题。在这种情况下，如何选择可靠的厂商成为了重中之重，银行机构需综合地考虑技术、性能、安全性、成本等维度，甚至包括选择成本以及沉没成本等因素，以详细地评估各家数据库产品对自身业务场景需求的适配性，以期去寻找到一个最适合自身业务需求的解决方案。相关的选型问题的思考，可延伸阅读如何去伪存真地看懂一份图数据库的评测报告？一文以参考。
时至今日，随着如GPT系列等大语言模型（Large Language Model）在金融领域的大规模引入，嬴图XAI实时图增强智能计算引擎因其对现有的 AI/ML及 LLM大模型架构起着模型增效、加速、大幅提高预测准确率及可解释性的特点，可以更佳地赋能银行业务层高算力、高精准以及降本增效等超能力（更多内容，点击 LLM+Graph：大语言模型与图数据库技术的协同）（更多关于嬴图Graph XAI，请登录官网-文档-可解释的人工智能与图嵌入）。
综上所述，随着技术的不断创新和政策的积极支持，金融图数据库所具备的强体验、强算力、高性能、高可用性、高安全、高并发、高精准等特点，已成为提高金融服务效率、加强风险控制、推动金融行业健康发展的“核引擎/图引擎”！
[1]《图数据库原理、架构与应用》; 孙宇熙，嬴图团队；2022-8；机械工业出版社.
