AI时代中小银行遭遇数据库迭代难题，外滩大会报告给出三大建议

　　“数据库怎么换？”面对AI时代到来，这成为不少中小银行首席信息官上任后的第一道难题。相比大型银行拥有雄厚的资金和技术储备，中小银行在客户基础与资本实力上相对弱势，数字化转型既是机遇，也是压力。

　　9月11日，在“2025·外滩大会inclusion”期间举行的“金融CIO数智越迁闭门会”上，来自全国20多家中小银行的CIO齐聚一堂，交流各自的焦虑与探索，现场座无虚席。会上，从手工处理到PC时代，再到联网联机、数据大集中，银行业务系统经历了数次重大变革，如今已全面进入AI时代。“在这一过程中，大型银行凭借其雄厚的资金实力和技术积累，数字化转型相对顺利，数字化程度已达到90%以上。然而，中小银行却在这一轮数字化转型中掉队严重，数字化程度仅为50%左右，这与数据库替换问题密切相关。”中国金融传媒集团特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官高峰在现场说。

　　七成中小银行面临数据库转型难题

　　庞大的转型难题背后，是银行业二八分化效应的一个缩影。根据2024年银行业分析数据，国有大行与股份行以八成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。

　　但随着银行智能化程度加深，海量、实时、多模态的数据处理需求激增，传统数据库系统在扩展性、实施性及AI原生支持等方面面临严峻挑战，尤其对于资源相对匮乏的中小银行而言，如何实现“机智”转变至关重要。

　　“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责、数据实时分析、AI应用落地三大难题。”高峰认为，但中小银行也存在优势，例如，业务结构相对简单、决策链条短、转型阻力小，应借助优势选择符合自身定位和特色的数据库，不能做大而全的业务。

　　OceanBase海扬数据库CEO杨冰认为，一方面，银行客户需求正发生深刻转变，已不再满足于传统标准化、渠道割裂的金融服务，转而期望能够获得全天候、全渠道、个性化且响应迅捷的体验；另一方面，同业竞争迫使银行加速提升核心竞争力，数据库作为银行的核心资产，其性能和功能直接影响业务效率和功能体验。

　　而在银行数据库转型的众多难题中，多数银行认为应关注银行业务的连续性，这对客户的信任至关重要。“银行关键业务系统数据库升级的核心目标之一是确保业务能够实现7×24小时不间断运行，即使在系统故障或外部攻击的情况下，也能在极短时间内完成切换，保证数据的完整性和一致性，实现零数据丢失。”一位农商行CIO对表示。

　　运维复杂度和成本指标最受关注

　　对于中小银行而言，选择一款契合自身定位的数据库是其CIO及其团队的关键任务。那么，究竟什么样的数据库才适合中小银行呢？其实，中小银行在选择数据库时，尤为关注以下要素：运维复杂度、成本指标、厂商服务能力、国产支持以及安全性。

　　“中小银行普遍面临客户规模有限、交易峰值较低、技术团队规模小、预算紧张等特点，其数据库建设的核心逻辑是：用最低成本满足核心业务要求，避免过度建设。”杨冰说。

　　二是架构，拒绝复杂，以轻量稳定为主。中小银行的技术团队规模较小，因此在数据库架构设计上应避免复杂性，选择轻量级且稳定的架构。这样可以降低运维难度，减少因架构复杂带来的潜在风险，确保系统的稳定运行。

　　三是运维，用自动化降低人力成本。中小银行的技术团队资源有限，因此应充分利用自动化工具和技术，降低运维的人力成本。通过自动化运维，可以提高运维效率，减少人为错误，确保系统的高效运行。

　　“5年以后，市场格局将基本确定。”高峰说，一是未来3~5年，国产数据库有望实现对国外数据库的全面替代；二是国有银行在数据库建设方面相对顺利，但城商行和农商行仍面临较大挑战；三是分布式数据库将成为未来的发展趋势，但在关键业务领域，中小银行更倾向于选择一体化数据库。