9 月 11 日，在 2025 Inclusion·外滩大会“金融 CIO 数智跃迁闭门会”上，由国家金融监督管理总局旗下唯一工作日报《中国银行保险报》联合 OceanBase 海扬数据库、19 家银行机构编委单位共同编撰的业内首份中小银行 AI 数据库课题报告——《面向AI时代的中小银行数据库研究与展望》（以下简称“报告”）正式亮相。
报告自外滩大会首发并解读后，迅速引发金融科技界热议，获金融界、中国银行保险报、银行家杂志、金融电子化、新京报、中国经济新闻网、经济参考报、中国日报网、财经网、凤凰网财经等主流头部媒体深度报道。
作为国内首份聚焦 AI 时代中小银行数据库研究的报告，该报告凝聚了来自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、中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛、中国信通院云计算与大数据研究所副所长&金融科技研究中心主任何阳、安徽省数字金融科技协会金融科技专委会主任朱斌等金融行业专家&学者，以及 19 家银行编委单位的共同智慧，旨在为中小型银行提供前瞻、务实的技术路径参考。
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
“中小银行面临的难题较多，尤其是近两年大模型爆发后。中小银行基于‘最低成本最大化满足业务需求’，主要面临着关键业务负载、数据实时分析、AI 应用落地三大难题。”
OceanBase海扬数据库CEO 杨冰
“我们期待通过一体化数据库架构，真正帮助中小银行在 AI 时代实现平滑升级，降本增效，走出符合自身特色的数字化道路。”
该报告分为 7 大章节，从银行业强化数据库建设的时代背景出发，通过广泛调研银行业务系统数据库演进趋势及转型升级现状，指出 AI 时代中小银行业务转型遇到的机遇与挑战，并给出系统的解决方案、参考指南、转型升级方法论。
最后，报告站在 AI 时代进行趋势展望，并遴选出北京银行、四川银行、四川农商联合银行三大优秀案例。
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银行业务系统从手工、PC、“胖核心”到“瘦核心”，现已演进至 AI 融合时代
银行业务系统从手工账簿到 PC 单机，再到“胖核心”集中处理，继而拆分为“瘦核心” 灵活架构，目前正迈入与 AI 全面融合的时代。这个过程伴随着技术的不断进步与业务需求的变化，体现银行不同阶段对效率、灵活性及客户服务的追求。智能决策与实时数据驱动成为新一轮进化的核心特征。
银行业务系统数据库正在沿着集中式、基于分库分表的中间件分布式、原生分布式、 一体化方向演进
集中式数据库将所有数据集中存储在一个中心节点，具有管理简单、数据一致性好等优点。
为解决互联网业务海量数据和高并发带来的压力，在硬件和数据库本身能力不足的背景下，银行采取基于分库分表的中间件分布式作为中间过渡。原生分布式数据库的出现，能够满足银行业务创新、数字化转型、国产升级等多重需求。随着 AI 时代的到来，一体化数据库是目前最前沿的演进方向。它将多种功能和特性集成于一体，为银行提供更为全面、高效、可靠的数据库解决方案，以更低成本满足中小银行数字化转型中的复杂需求。
银行业作为国产升级先锋，数据库市场格局头部效应显现
根据课题组调研，在集中式数据库厂商中，国产厂商表现尤为突出，34.78% 的受访银行采用了某国产集中式数据库解决方案。
在分布式数据库厂商中，根据课题组调研，39.13% 的受访银行使用的分布式数据库厂商为 OceanBase 海扬数据库，占比最高。
AI 时代，中小银行基于“最低成本最大化满足业务需求”，主要面临三大难题: 关键业务负载、数据实时分析、AI 应用落地
银行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。同时，现有数据库架构无法有效满足高速度、高精度的数据处理需求，难以支撑实时数据处理。
随着 AI 技术的快速发展和应用，对银行数据库的性能、功能和安全性提出更高要求。银行需要加快数据库的转型升级，加强数据治理和对 AI 应用的安全防护，采用加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，持续适应新技术和新领域的创新发展。
一体化数据库成为中小银行解决 AI 时代三大业务难题的更优选
关键业务负载需要单机分布式一体化，这种架构允许银行根据业务重要性不同采用不同部署模式。数据实时分析需要 TP 和 AP 一体化，这种架构免除 ETL 过程，一份数据既能支持事务处理(TP)又能支持分析处理(AP)，实现无延时的实时分析。AI 应用落地需 要多模、检索一体化。多模一体化支持对各种类型数据(关系型、文档型、全文、向量等) 的打通存储；检索一体化支持全文检索、向量检索等多种检索方式，同样满足 AI 应用对多样化数据的需求。
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