报告调研发现，中国银行业数据库国产升级进程在金融业处于领先地位。超50%的银行核心系统已采用分布式数据库，预计未来三年渗透率将突破90%，其中OceanBase以39.1%的市场份额位居首位，这与2025年7月IDC 发布的报告一致——OceanBase 连续两年位列金融行业本地部署市场份额第一。
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在报告解读中指出，政策引导、技术驱动与市场需求三力合一，把银行业推进国产升级“深水区”。城商行步伐明显快于农商行，核心系统“选分布式、用一体化”已是行业共识。他强调，当下，金融业正面临着国产升级加速推进与AI全面迸发的双重浪潮，一体化数据库作为承载金融业务与数据智能的核心底座，战略地位愈发凸显。
而对于众多中小银行来说，推进核心系统国产升级与AI规模化应用时，仍面临三大痛点：关键业务系统的高并发承载压力、实时数据分析能力不足、AI应用落地门槛过高。加之技术人才短缺与预算限制，中小银行亟需高性价比、低门槛的解决方案。
为此，报告指出一体化数据库是破局关键。报告将一体化数据库定义为集单机分布式一体化、TP+AP一体化（HTAP）、多模与检索一体化于一身的数据库系统。它通过一套架构，实现平滑扩容与低成本运维，灵活适配不同规模业务；以“一份数据、一个引擎”实现交易与实时分析同源处理，可支撑毫秒级风控、实时营销决策；通过融合关系型、文档、时序、向量等多种数据模型，大幅降低AI应用门槛。报告认为，其“最低成本最大化满足业务需求”的特点，精准契合了中小银行降本增效与快速智能化的核心需求。
报告以OceanBase海扬数据库为例，展示了一体化数据库在银行核心、关键业务系统的显著成效。
例如，北京银行6个月内平滑迁移40余套业务系统至OceanBase，至今上线系统已超百套，统一技术栈后，采用分布式架构后，硬件成本下降70%；利用“数据库+AI”双向赋能，加速风控、营销等AI模型迭代。四川银行48小时内一次性割接133个关键系统，建成“两地四中心”高可用架构，灾备等级近6级，创行业纪录。OceanBase的准内存架构，可在同一套集群同时兼顾事务（TP）与分析（AP）。以信贷审批为例，其既能实时处理贷款申请交易，又能快速分析客户历史交易与资产负债，显著缩短信贷审批时长，提升效率与服务质量。四川农商联合银行基于同一引擎建成“三地四中心五副本”容灾架构，实现数据库级自动切换，全线上智能信贷系统把助农贷款审批时间从3-5天缩短至最快1分钟，极大提升了普惠金融服务效率。
OceanBase CEO杨冰表示，在AI时代，金融业务正从TB级迈向PB/EB级，业务场景从单一TP或AP转向“实时交易+实时分析+AI推理”融合，并提出降本增效、架构简化及数据安全等要求。一体化数据库将“单机与分布式、TP与AP、多模数据与AI能力”深度整合，恰好契合这一痛点，成为当前最优选。
据了解，作为一体化数据库，OceanBase历经十余年金融场景磨炼，已服务超100家银行，是首个服务全部政策性银行、5/6国有大行及20余家资产超万亿银行的中国数据库。面向AI时代，OceanBase正积极推进“Data ×AI”战略，将混合检索、PowerRAG等AI能力融入一体化数据底座，打通“数据-模型-业务”闭环，加速AI落地。
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