9 月 11 日，在 2025Inclusion · 外滩大会上，中国银行保险报联合 OceanBase 海扬数据库，与 19 家银行机构编委单位发布业内首份《面向 AI 时代的中小银行数据库研究与展望》报告。报告首次明确指出：一体化数据库是中小银行应对国产升级与 AI 规模化落地的 " 最优解 "，并总结了数据库未来四大趋势：一体化数据库成核心方向；AI 与数据库深度协同推动智能化管理与多模融合；数据库将突破算力瓶颈进化为 " 算力引擎 "；未来 5 到 10 年，OceanBase 等中国厂商有望进入全球数据库的领先行列。

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。