中國銀行保險報聯合OceanBase及19家編委銀行發布“AI時代中小銀行數據庫報告”

9月11日，在2025Inclusion·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發布業內首份《面向AI時代的中小銀行數據庫研究與展望》報告。報告首次明確指出：一體化數據庫是中小銀行應對國產升級與AI規模化落地的“最優解”，并總結了數據庫未來四大趨勢：一體化數據庫成核心方向；AI與數據庫深度協同推動智能化管理與多模融合；數據庫將突破算力瓶頸進化為“算力引擎”；未來5到10年，OceanBase等中國廠商有望進入全球數據庫的領先行列。

報告調研發現，中國銀行業數據庫國產升級進程在金融業處于領先地位。超50%的銀行核心系統已采用分布式數據庫，預計未來三年滲透率將突破90%，其中OceanBase以39.1%的市場份額位居首位，這與2025年7月IDC 發布的報告一致——OceanBase 連續兩年位列金融行業本地部署市場份額第一。

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報告解讀中指出，政策引導、技術驅動與市場需求三力合一，把銀行業推進國產升級“深水區”。城商行步伐明顯快于農商行，核心系統“選分布式、用一體化”已是行業共識。他強調，當下，金融業正面臨著國產升級加速推進與AI全面迸發的雙重浪潮，一體化數據庫作為承載金融業務與數據智能的核心底座，戰略地位愈發凸顯。

而對于眾多中小銀行來說，推進核心系統國產升級與AI規模化應用時，仍面臨三大痛點：關鍵業務系統的高并發承載壓力、實時數據分析能力不足、AI應用落地門檻過高。加之技術人才短缺與預算限制，中小銀行亟需高性價比、低門檻的解決方案。

為此，報告指出一體化數據庫是破局關鍵。報告將一體化數據庫定義為集單機分布式一體化、TP+AP一體化（HTAP）、多模與檢索一體化于一身的數據庫系統。它通過一套架構，實現平滑擴容與低成本運維，靈活適配不同規模業務；以“一份數據、一個引擎”實現交易與實時分析同源處理，可支撐毫秒級風控、實時營銷決策；通過融合關系型、文檔、時序、向量等多種數據模型，大幅降低AI應用門檻。報告認為，其“最低成本最大化滿足業務需求”的特點，精準契合了中小銀行降本增效與快速智能化的核心需求。

報告以OceanBase海揚數據庫為例，展示了一體化數據庫在銀行核心、關鍵業務系統的顯著成效。

例如，北京銀行6個月內平滑遷移40余套業務系統至OceanBase，至今上線系統已超百套，統一技術棧后，采用分布式架構后，硬件成本下降70%；利用“數據庫+AI”雙向賦能，加速風控、營銷等AI模型迭代。四川銀行48小時內一次性割接133個關鍵系統，建成“兩地四中心”高可用架構，災備等級近6級，創行業紀錄。OceanBase的準內存架構，可在同一套集群同時兼顧事務（TP）與分析（AP）。以信貸審批為例，其既能實時處理貸款申請交易，又能快速分析客戶歷史交易與資產負債，顯著縮短信貸審批時長，提升效率與服務質量。四川農商聯合銀行基于同一引擎建成“三地四中心五副本”容災架構，實現數據庫級自動切換，全線上智能信貸系統把助農貸款審批時間從3-5天縮短至最快1分鐘，極大提升了普惠金融服務效率。

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，成為當前最優選。

據了解，作為一體化數據庫，OceanBase歷經十余年金融場景磨煉，已服務超100家銀行，是首個服務全部政策性銀行、5/6國有大行及20余家資產超萬億銀行的中國數據庫。面向AI時代，OceanBase正積極推進“Data ×AI”戰略，將混合檢索、PowerRAG等AI能力融入一體化數據底座，打通“數據-模型-業務”閉環，加速AI落地。