近年來，監管部門陸續發布多個文件，明確提出“推動安全可靠金融級分布式數據庫研發應用”“提高新技術應用和自主可控能力”“加大數據中心基礎設施彈性供給”等要求。那么，在金融領域，國產數據庫目前的實際應用情況如何？在進一步推廣方面還面臨哪些挑戰？

 

      華東師范大學上海人工智能金融學院院長邵怡蕾在接受《金融時報》記者采訪時表示，國產數據庫在金融行業的應用正逐漸深入。過去，金融行業高度依賴國外數據庫技術，但隨著國家對自主可控技術的重視以及數據安全的關注，國產數據庫開始嶄露頭角。例如，達夢、螞蟻集團的OceanBase、騰訊的TDSQL等，目前已經開始在國內金融領域得到應用。

 

      從技術到份額 市場呈現“頭部強勢”

 

      數據庫對當下金融業發展具有舉足輕重的作用。“當前，銀行業務規模增長、產品快速創新、系統高可用要求且還要進行成本管控以及金融生態變化、金融核心系統自主可靠等因素，推動了金融業數字化轉型。”四川農商聯合銀行相關負責人表示。

 

      在OceanBase首席執行官楊冰看來，數字化轉型的本質是利用數據重塑傳統業務與組織模式，構建企業的新型競爭力。楊冰表示，2024年將進入分布式數據庫大規模部署階段，分布式數據庫廠商需要持續打磨核心功能、擴大生態建設、做好人才培養以及金融行業差異化需求適配等。

 

      金融業因其特殊的行業要求，核心交易系統只能以本地化方式部署，以保障數據的安全性和可控性，本地化部署的應用系統對分布式事務型數據庫的建設標準要求更高。與此同時，數據庫的使用具有長期性，另外，對于金融機構而言，核心資金交易場景普遍對性能、穩定性有很高要求，這意味著數據庫改造、遷移都需謹慎選擇。

 

      目前，國內該領域市場顯示出“頭部強勢”態勢。在金融領域，分布式數據庫的整體市場格局中，頭部廠商（前五名）占據了近九成的市場份額，約為86.9%。以OceanBase為例，2023年，在中國金融行業分布式事務型數據庫本地部署的整體市場規模中，其以23.2%的市場份額排名第一；其金融行業營收規模為2.7億元，在金融行業分布式數據庫市場中位列獨立數據庫廠商首位。同時，TDSQL已助力30余家金融機構完成核心系統替換，其中，在銀行領域已服務前十名中的7家銀行。

 

      與此同時，各大廠商存在差異化的優勢策略。從金融子領域來看，在銀行本地部署市場，金篆信科占據首位，但前三名的市場份額爭奪依然十分膠著；在證券保險領域，OceanBase以超40%份額“霸榜”；在“銀行+公有云”賽道，騰訊云TDSQL獨占三成市場……

 

      “未來，保險及證券行業將成為增長最快的市場。”根據《報告》，銀行子市場在2023年的市場規模約為1.5億美元，在其本地化部署中主要對應銀行內部交易系統，覆蓋銀行A級和A+級核心交易系統。而隨著2024年分布式技術迎來爆發性增長，保險及證券行業將成為增長最快的市場。

 

      從邊緣邁向核心 國產廠商如何追趕

 

      放眼整個金融領域的數據庫應用，國產廠商們還處在追趕階段。邵怡蕾告訴記者，目前，國產數據庫還主要應用在金融機構的邊緣領域，核心系統主要還是由Oracle等國外廠商提供。

 

      對此，一些業內人士認為，相較于國際頭部數據庫Oracle，國內數據庫廠商起步較晚，目前在性能上還有所差距，但在結構等方面進行了創新。

 

      楊冰介紹，大多數金融機構在信息化系統數據庫升級時，通常采取循序漸進、風險可控的策略，即先邊緣系統再核心系統。基于長期服務金融機構的經驗，他認為，從核心系統開始升級，或許更有利于徹底拋棄原有的陳舊數據架構，更快地使用新數據庫技術滿足現代金融業務發展。

 

      邵怡蕾則強調了金融數據庫的特點及目前國產數據庫廠商面臨的具體挑戰。“金融行業對穩定性和安全性的要求極高，因為其直接關系到國家金融體系的穩定。此外，金融數據的遷移極其復雜，不僅技術層面存在挑戰，還涉及工程實施、多方協調以及組織管理等多個方面的困難。Oracle等國外數據庫經過多年發展和實踐驗證，系統成熟度和穩定性更高，特別是在處理大規模金融交易時表現出色。”邵怡蕾說。

 

      具體來看，金融數據庫與一般商業數據庫相比，具有幾個顯著的特點：首先，高并發性與低延遲性。金融交易的關鍵時刻往往在秒甚至毫秒之間，這就要求數據庫具有極低的延遲和極高的瞬時處理能力。例如，股市開盤時的交易高峰，就需要數據庫能夠迅速響應。

 

      其次，金融數據庫必須具備高可用性與強大的容災能力。一旦主要數據中心出現問題，備用數據中心必須能夠立即接管，確保服務“7×24小時”無間斷運行。這種能力對于小公司來說難以實現。

 

      此外，對于多備份和分布式系統，保持數據的一致性也是一個挑戰。“必須確保所有數據實時保持一致。”邵怡蕾表示，金融交易對數據精確度的要求極高，任何微小的誤差都可能導致嚴重的財務問題和法律問題，例如，造成銀行結算無法完成。這些特性構成了金融數據庫的主要難點，且在常規數據庫應用中不常見。我國企業在這些領域的研發起步較晚，還有很大的追趕空間。

 

      從能用到好用 多方共同發力

 

      當然，國產數據庫得到更為廣泛的應用不可能一蹴而就，更需多方協同。其中，廠商自身的精進是必要條件?！秷蟾妗诽岢觯?024年將進入分布式數據庫大規模部署階段，分布式數據庫廠商需要持續優化產品性能、確保數據一致性、提高可用性等核心能力，增強產品成熟度。同時，擴大人才儲備，培養專業團隊，強化長期服務能力。根據不同子市場的市場特征以及金融機構數據庫環境、技術能力、服務生態等自身條件，提供差異化方案，滿足個性化需求。

 

      此外，一些受訪專家提到了市場信任度的問題。“我們的技術體系尚未經歷過像2008年國際金融危機那樣的極端情況，加之中國的股市規模相較于國際上一些成熟市場仍然較小，國產數據庫在應對一些極端情況時的經驗不足。這需要國產數據庫廠商通過長期穩定的服務來逐步建立信任。”邵怡蕾表示。

 

      在此過程中，金融機構與廠商們的深度合作備受期待。“數據庫數字化轉型不是單靠廠商或用戶就能獨立閉環完成的。”中國太平洋保險數智研究院首席數據庫專家林春認為，頭部金融企業需要提供核心金融場景，廠商需要有能對數據庫內核代碼研發掌控的能力，應用改造和產品改造需要從穩定性和成本角度合理化權衡。此外，林春提示，數據庫數字化轉型替代不是數據庫產品層面1∶1的替代，需要合理拆解。

 

      對于國產數據庫，業內抱有很高的期待。“隨著技術的不斷進步和經驗的積累，國產數據庫在處理大規模、高集中度數據時的經驗也會日益豐富，有望逐步克服挑戰，滿足金融行業對高性能和高可靠性的需求，國產數據庫有望發揮更大作用，但這一過程不會一蹴而就。”邵怡蕾表示。