2025年金融科技AI+Agent技术金融应用探索与实践报告：市场规模、专利与财富管理革新|附400+份报告
原文链接：https://tecdat.cn/?p=44958原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat金融科技与AI的深度融合正重塑全球金融生态，从支付结算到财富管理，从风险控制到跨境服务，技术革新已渗透至金融产业链的每一个环节。2025年，这一趋势呈现加速态势——AI技术占金融科技企业技术要素比例突破90%，金融AI市场规模预计四年内实现翻倍增长，专利竞争从单一技术布局转向多维度协同创新。本报告洞察基于《毕马威：2025毕马威中国金融科技企业双50报告》《清华五道口：金融人工智能发展与安全白皮书（2025）》《复旦大学金融科技研究院：中国金融科技专利技术白皮书（2025）》《清华五道口&蚂蚁集团研究院：AI财富管理服务现状与趋势研究（2025）》和《埃德加-邓恩公司：2026年高级支付与金融科技报告》等行业研究报告及数据，本文完整报告数据图表和文末400+份最新参考报告合集已分享在交流群，阅读原文查看、进群咨询，定制数据、报告和800+行业人士共同交流和成长。作为产业经济与商业分析从业者，我们将从市场规模、专利格局、场景应用、区域分布、人才需求五大维度，拆解金融AI的发展脉络与实践价值，既追溯技术演进的“前世今生”，也为创业者、金融机构从业者、投资者提供可落地的行动指引。一、市场规模爆发：AI成金融科技核心增长引擎2025年，中国金融AI行业正迎来规模化落地与价值兑现的关键节点。成本端，大模型API调用成本较2024年下降超50%；应用端，AI从智能客服等外围环节，深度渗透至信贷审批、投资决策等核心场景，30%以上的金融机构已实现AI规模化应用。核心数据可视化：市场规模双重增长图表4：中国金融行业AI投资规模预测 -折线图中国金融行业AI投资规模预测折线图表4数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年投资规模196.94亿元，2027年将达415.48亿元，四年增幅111%，年复合增长率超30%。对应人群行动建议：金融机构可加大2025-2026年AI投入，聚焦高ROI场景；创业者可瞄准中小金融机构AI转型缺口，提供轻量化解决方案。图表9：中国金融大模型市场规模 - 折线图中国金融大模型市场规模折线图表9数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年市场规模28.66亿元，同比增长80%，2025年预计突破50亿元，成为金融AI增长最快的细分领域。对应人群行动建议：技术服务商可深耕金融大模型垂直场景优化；投资者可关注大模型训练、行业适配等产业链环节。图表7：中国金融科技市场规模预测 - 折线图中国金融科技市场规模预测折线图表7数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2024年市场规模3949.6亿元，2028年有望突破6500亿元，AI技术贡献核心增长动力。对应人群行动建议：传统金融机构可将AI投入纳入长期预算；地方政府可围绕金融科技园区布局AI基础设施。这一增长背后，是政策与市场的双重驱动。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确2027年AI与金融领域深度融合目标，而金融机构对降本增效、精准服务的需求，进一步加速了AI落地。目前，超七成金融机构已从AI项目中获得投资回报，三成企业实现收入增长超10%，证明技术落地的商业价值已充分显现。相关文章2025金融服务行业的数据和AI现状报告330+份汇总解读|附PDF下载原文链接：https://tecdat.cn/?p=41584二、专利竞争：中国领跑全球，技术布局多元化专利作为技术创新的核心指标，清晰反映了全球金融科技的竞争格局。2025年，中国金融科技专利申请量以46419件位居全球第一，超越美国成为行业创新高地，但授权率22.18%仍低于全球平均水平，多数专利尚处于审查阶段。核心数据可视化：专利格局三大特征图表6：各国金融科技专利申请量 - 条形图各国金融科技专利申请量条形图表6数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：中国以46419件申请量领跑，美国41464件紧随其后，韩国、日本分别以15269件、12063件位列第三、四位。对应人群行动建议：跨国企业可加强中美技术合作；国内企业需提升专利质量，加快授权转化。图表12：核心技术领域金融科技专利申请量 - 条形图核心技术领域金融科技专利申请量条形图表12数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：人工智能以11万件专利主导布局，区块链61618件、大数据16915件、云计算16609件紧随其后，技术融合趋势明显。对应人群行动建议：技术研发团队可聚焦AI与区块链、隐私计算的交叉领域；专利服务商可推出金融科技专利组合服务。图表11：人工智能在金融科技企业中的技术要素占比 - 折线图人工智能在金融科技中技术要素占比折线图表11数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：AI技术要素占比从2021年72%升至2025年92%，连续两年位居技术要素首位，成为金融科技创新核心动力。对应人群行动建议：金融科技企业可将AI技术投入占比提升至研发预算的50%以上；高校可加强金融AI复合型人才培养。图表2：腾讯云操作系统性能提升刻度线图腾讯云操作系统性能提升刻度线图表2数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：腾讯云操作系统在核心性能指标上实现显著突破，其中事务处理延迟降低35%，并发连接数提升42%，资源利用率优化28%，为金融AI大规模部署提供稳定底层支撑。对应人群行动建议：金融机构可优先选择高性能云操作系统部署AI核心业务；技术服务商可参考其优化路径提升产品兼容性与效率。从企业布局来看，中国工商银行以3353件专利申请量位居全球首位，中国银行、三星电子分列二、三位，传统金融机构与科技巨头共同主导专利竞争。区域分布上，北京、广东、上海位居国内前三，分别以12410件、7745件、3492件专利申请量形成“三极格局”，长三角、粤港澳大湾区的创新集聚效应显著。三、场景革新：AI重塑财富管理全链条财富管理是AI落地最成熟的金融场景之一，正经历从“工具辅助”到“智能伙伴”的跃迁。AI财富管理2.0凭借生成式AI的交互优势与非结构化数据处理能力，在个人理财与机构投研两端均实现价值突破。核心数据可视化：财富管理AI应用深度渗透图表1：AI在财富管理中的期望角色分布 - 横向比例条形图AI财富管理期望角色分布横向条形图表1数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：个人投资者最期望AI成为“深度剖析市场的分析师”（26.76%），其次是“规划家庭财务的规划师”（22%）和“纠正投资行为的教练”（19%）。对应人群行动建议：理财平台可优化AI分析师功能，强化市场洞察输出；财富管理机构可推出AI+人工的混合服务模式。图表13：AI在金融场景中的采用率 - 横向条形图AI在金融场景中的采用率横向条形图表13数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：53%的金融机构已使用AI Agent，43%应用于欺诈管理，42%用于风险管理，AI在风控领域的渗透率领先。对应人群行动建议：风控团队可扩大AI Agent应用范围；合规部门可制定AI风控的标准化流程。图表14：微信公众号关键运营数据柱状图微信公众号关键运营数据柱状图表14数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：微信公众号月活跃账号达350万个，月活跃粉丝近8亿，但单篇最高阅读量仅10万，用户基数与内容传播效率存在明显落差。对应人群行动建议：内容创作者可优化选题与传播策略，聚焦垂直金融领域痛点；金融机构可借助公众号粉丝基数开展精准触达，结合AI工具提升内容互动性。从实际应用来看，个人投资者使用AI工具的核心场景集中在“寻找和比较理财产品”（22.39%）、“学习理财知识”（21.48%）和“获取市场资讯”（21.4%），但仍有52.11%的个人投资者尚未使用AI工具，市场渗透空间巨大。机构端，超七成用户已接触AI工具，但63.7%仅停留在“偶尔使用”阶段，数据处理、报告生成等重复性工作是AI替代的核心方向。这一现状背后，是用户对AI服务的双重诉求：一方面认可其普惠性（24.14%认为“随时随地提供服务”是核心价值）和个性化（20.69%认可“个性化投资建议”）；另一方面，“不实用”（23.72%）、“不中立”（20.97%）、“缺乏共情”（12.83%）成为主要痛点。四、区域与企业：集聚效应凸显，生态协同成趋势2025年，金融科技AI企业的区域分布与生态布局呈现鲜明特征，头部城市集聚效应显著，企业间协同合作成为主流。核心数据可视化：区域与企业布局特征图表10：毕马威中国金融科技榜单企业城市分布 - 条形图毕马威金融科技榜单企业城市分布条形图表10数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：北京以31家企业位居毕马威双50榜单首位，上海24家、深圳19家紧随其后，广州、杭州各5家，形成“北上深”第一梯队。对应人群行动建议：创业者可优先布局第一梯队城市，获取政策与资源红利；地方政府可针对第二梯队城市出台差异化招商政策。图表3：计算机板块涨幅前五公司 - 灰底比例条形图计算机板块涨幅前五公司灰底条形图表3数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：2025年初至今，*ST迪威（103.51%）、鸿泉物联（88.63%）等AI金融相关企业涨幅领先，市场对AI+金融科技概念高度认可。对应人群行动建议：投资者可关注中小盘AI金融科技企业；企业可加强AI业务披露，提升资本市场认可度。图表8：计算机板块各市值区间涨跌幅 - 条形图计算机板块各市值区间涨跌幅条形图表8数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：小市值企业涨幅显著高于大市值企业，市值30亿以下企业涨跌幅达18.87%，AI投资向中小盘扩散。对应人群行动建议：中小企业可聚焦细分场景AI创新；投资机构可加大对中小AI金融科技企业的调研覆盖。图表17：最具影响力的支付趋势占比条形图最具影响力的支付趋势占比条形图表17数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：66%的专家认可实时和即时支付为核心趋势，55%看好移动钱包和数字支付，51%关注跨境互操作性，AI与机器学习应用占比45%，支付行业向高速、数字化、全球化演进。对应人群行动建议：支付机构可加大实时支付技术投入；跨境企业可布局跨境互操作性解决方案，抓住全球化支付机遇。图表18：东南亚互联网信贷贷款余额折线图东南亚互联网信贷贷款余额折线图表18数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：东南亚互联网信贷余额从2022年480亿美元增至2024年710亿美元，2030年预计达2500亿美元，年复合增长率23%，市场潜力巨大。对应人群行动建议：跨境金融机构可布局东南亚市场，聚焦普惠信贷需求；投资者可关注当地头部信贷科技企业，把握增长红利。图表19：东南亚保险科技保费规模条形图东南亚保险科技保费规模条形图表19数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：东南亚保险科技保费规模2022年18亿美元，2024年24亿美元，2030年预计达75亿美元，年复合增长率21%，但渗透率仅1.5-3.1%，处于发展初期。对应人群行动建议：保险科技企业可深耕东南亚市场，推出本土化产品；政策制定者可完善监管框架，助力市场规范发展。从生态合作来看，金融科技企业与传统金融机构的协同成为主流。90%的支付专家认为， fintechs将与传统 providers互补或合作，而非替代。例如，在跨境支付领域，fintechs凭借敏捷性优化用户体验，传统银行依托全球网络保障合规与清算，形成“敏捷创新+稳健基础”的 hybrid 模式。五、人才与风险：软技能成招聘核心，安全治理为发展底线随着金融AI的深度落地，人才需求与风险防控成为行业关注的焦点。2025年，金融科技行业的人才招聘与风险治理呈现新特征。核心数据可视化：人才需求与风险防控图表15：计划招聘的关键角色占比 - 条形图计划招聘的关键角色占比条形图表15数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：金融科技公司招聘需求中，领导/管理角色占比32%，商业角色与技术角色各占29%，产品角色26%，支持/运营角色18%，战略型与实干型人才需求并重。对应人群行动建议：求职者可强化“技术+商业”复合能力，瞄准高需求角色；企业可优化人才结构，平衡管理、技术与产品团队配置。图表16：招聘经理优先品质占比 - 条形图招聘经理优先品质占比条形图表16数据及PDF模板已分享到会员群3秒解读：92%的招聘经理将软技能列为核心考察项，85%重视适应性与学习敏捷性，仅8%关注正式认证，实战能力成为核心招聘标准。对应人群行动建议：职场人可重点提升沟通协作、快速学习能力；培训机构可调整课程体系，强化实操训练与软技能培养。风险提示与应对方案模型安全风险：对抗性攻击、后门攻击等技术漏洞可能导致决策失误，例如信贷审批中高风险申请被误判。具体应对方案：采用对抗性训练加固模型，建立模型全生命周期安全审计机制；社群提供AI模型安全检测工具包，组织行业专家线上答疑。数据隐私风险：金融AI处理海量敏感数据，存在数据泄露与滥用风险，尤其是跨境数据流动场景。具体应对方案：部署隐私增强技术（如联邦学习、差分隐私），严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》；社群提供数据合规自查清单，定期开展合规培训。算法偏见风险：训练数据偏差可能导致AI决策歧视，加剧金融排斥，例如对小微企业的信贷审批偏见。具体应对方案：建立算法公平性评估体系，多元化训练数据来源；社群分享算法偏见案例库，提供公平性优化工具推荐。六、核心对比与行动清单不同报告核心数据对比表对比主题报告1：《金融人工智能发展与安全白皮书（2025）》报告2：《2025毕马威中国金融科技企业双50报告》数据差异原因分析金融AI技术占比未明确提及具体占比，强调AI从辅助到决策的转型AI技术要素占比2025年达92%无直接冲突，报告2提供具体数据报告1侧重安全与治理，报告2侧重企业技术布局统计金融AI市场规模2024年196.94亿元，2027年415.48亿元未明确市场规模，提及双50企业布局数据维度不同，无冲突报告1聚焦整体市场，报告2聚焦头部企业区域分布未明确区域数据北京31家、上海24家、深圳19家上榜报告2提供具体城市分布报告2基于榜单企业统计，报告1侧重全局趋势可落地的3件事金融机构：下周启动AI风控场景盘点，优先覆盖信贷审批、反欺诈两大高价值场景，参考行业标杆企业的技术架构（如“大小模型协同”模式）。创业者：本月完成中小金融机构AI需求调研，聚焦“低成本、易部署”的轻量化解决方案，重点突破理财知识普及、市场资讯解读等用户痛点。投资者：下月重点调研AI金融细分赛道，关注金融大模型训练、隐私计算、AI Agent应用三大方向，优先考察专利布局（尤其是人工智能、区块链领域）丰富的企业。七、附录核心数据表格汇总表1：中国金融AI市场规模相关数据年份金融行业AI投资规模（亿元）金融大模型市场规模（亿元）金融科技整体市场规模（亿元）2023-15.92-2024196.9428.663949.62025（预测）262.5851.5944712026（预测）350.11-50662027（预测）415.48-57402028（预测）--6500表2：金融科技专利核心数据国家/地区专利申请量（件）授权率国内TOP3省市（件）中国4641922.18%北京（12410）、广东（7745）、上海（3492）美国4146455.24%-韩国1526944.96%-日本1206330.93%-表3：AI财富管理应用相关数据应用场景个人用户占比机构用户核心需求AI期望角色占比（个人用户）寻找和比较理财产品22.39%自动化数据处理深度剖析市场的分析师（26.76%）学习理财知识21.48%报告生成与会议纪要整理规划家庭财务的规划师（22%）获取市场资讯21.40%精准数据调取纠正投资行为的教练（19%）数据图表列表AI财富管理期望角色分布横向条形图表1腾讯云操作系统性能提升刻度线图表2计算机板块涨幅前五公司灰底条形图表3中国金融行业AI投资规模预测折线图表4AI项目关键绩效指标华夫图表5各国金融科技专利申请量条形图表6中国金融科技市场规模预测折线图表7计算机板块各市值区间涨跌幅条形图表8中国金融大模型市场规模折线图表9毕马威金融科技榜单企业城市分布条形图表10人工智能在金融科技中技术要素占比折线图表11核心技术领域金融科技专利申请量条形图表12AI在金融场景中的采用率横向条形图表13微信公众号关键运营数据柱状图表14计划招聘的关键角色占比条形图表15招聘经理优先品质占比条形图表16最具影响力的支付趋势占比条形图表17东南亚互联网信贷贷款余额折线图表18东南亚保险科技保费规模条形图表19本专题内的参考报告（PDF）目录财新智库：2025年低利率时期的绿色金融新理念研究报告.pdf2026-02-08 10:16联想：2026年联想算力基础设施产品集白皮书-金融行业解决方案.pdf2026-02-08 10:04华源证券-AI行业2026年海外策略报告：AI时代的能源重构与金融基础设施升级.pdf2026-02-08 09:56银行业：毕马威金融服务2026年十大趋势.pdf2026-02-05 17:31北京绿金院：2026城市更新既有建筑可持续改造路径与金融支持研究报告.pdf2026-02-04 16:35北京金融科技产业联盟：金融业数据应用发展报告（2024-2025年）.pdf2026-02-01 13:34金融行业内部审计监管政策及活动在中国大陆和香港-2025年第四季度.pdf2026-02-01 13:30金科创新社：2025年度金融数据管理案例集.pdf2026-02-01 13:22金科创新社：2025年金融数据管理实践洞察报告.pdf2026-02-01 13:22知识产权出版社：金融科技行业2025年专利分析白皮书.pdf2026-02-01 13:21毕马威：2026年全球视野-金融监管新动向与风险展望报告.pdf2026-01-29 14:45“乘风破浪 开拓未来”2026年金融公司年终盛典暨优秀员工表彰大会.pdf2026-01-29 14:412026年TEZ引擎+LAKEHOUSE金融级数据中台重构创新实践报告.pdf2026-01-28 16:012025年为充满生物多样性的未来投融资-金融机构停止并逆转生物多样性损失的关键考量报告.pdf2026-01-28 15:59谷歌云：2025年智能体时代：重塑企业未来报告-金融服务.pdf2026-01-28 15:58金融监管系列研究(二)：探寻本轮公募基金监管改革的深层逻辑.pdf2026-01-28 15:52非银金融行业深度报告：金融IT的三大驱动力与投资逻辑总览.pdf2026-01-28 15:51非银金融行业深度报告：海南全岛封关运作，跨境资管空间广阔.pdf2026-01-28 15:502026年中国金融担保行业信用风险展望.pdf2026-01-27 15:532025年四季度内地与香港地区金融行业内部审计相关监管政策与动态.pdf2026-01-27 15:532025金融行业薪酬报告.pdf2026-01-27 15:525G环境下供应链金融解决方案.pdf2026-01-27 15:51金融领域数据安全运营体系化建设研究.pdf2026-01-27 15:51碳市场系列研究报告之六：转型金融助力高碳企业低碳发展.pdf2026-01-27 15:47中国银行：2026中国银行个人金融全球资产配置白皮书.pdf2026-01-25 12:40上海金融与发展实验室：2026年银行业科技金融创新与发展报告.pdf2026-01-25 12:33上海金融与发展实验室：2026不良贷款转让法律问题研究报告.pdf2026-01-25 12:30申万宏源证券：碳市场系列研究报告之六：转型金融助力高碳企业低碳发展.pdf2026-01-23 15:342024年提前逐步淘汰燃煤电厂-开发性金融机构的作用报告.pdf2026-01-22 19:52开放金融开启新时代.pdf2026-01-21 17:43EY安永：2025年四季度金融行业监管政策与处罚分析报告.pdf2026-01-21 17:37绿色金融发展报告—2025年复盘与2026年投资新逻辑.pdf2026-01-21 16:16和讯财经研究院：2026年绿色金融发展报告.pdf2026-01-21 15:25提前逐步淘汰燃煤电厂—开发性金融机构的作用.pdf2026-01-20 16:31消费金融行业2026年信用风险展望.pdf2026-01-20 16:31人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告.pdf2026-01-20 16:30上海金司南金融研究院：2025年中小银行可持续信息披露能力提升研究报告.pdf2026-01-20 12:54上海金司南金融研究院：2025年中小银行可持续信息披露能力提升研究报告.pdf2026-01-19 16:57谷歌云：2025年AI的投资回报-金融服务领域白皮书.pdf2026-01-13 16:14毕马威：2025年毕马威中国金融科技企业双50报告.pdf2026-01-13 16:12工银亚洲研究：2026年全球金融市场展望：分化与聚焦报告.pdf2026-01-11 09:312025年蓝色金融指引2.0-基于绿色债券原则和绿色贷款原则的蓝色经济投资指南.pdf2026-01-11 09:30“对等关税”后亚太经济怎么看？-RCEP国家2025年经济金融回顾及2026年展望报告.pdf2026-01-11 09:30中国银河证券：生物多样性金融图谱：解锁自然财富，重塑增长价值.pdf2026-01-09 16:58中国人工智能产业发展联盟：金融智能体技术与应用研究报告（2025年）.pdf2026-01-08 21:45埃德加-邓恩公司（EDC）：2026年高级支付与金融科技报告（英文版）.pdf2026-01-07 10:30中国银行全球经济金融展望报告（2026年）：全球经济延续低增长态势，货币政策调整步伐出现转变.pdf2026-01-07 10:20中国银行中国经济金融展望报告（2026年）：中国经济总体运行平稳，宏观政策仍需加力提效.pdf2026-01-07 10:20绿色金融简明知识.pdf2026-01-06 15:20生物多样性金融图谱：解锁自然财富，重塑增长价值.pdf2026-01-06 15:16北京金融科技产业联盟：2025年AI+Agent技术金融应用探索与实践报告.pdf2026-01-06 08:43PQC-X实验室：全球金融银行业后量子安全迁移白皮书（2025）.pdf2026-01-05 20:34中国信托业协会：中国信托业金融科技应用发展报告（2024）.pdf2026-01-03 10:43中国信托业协会：中国信托业金融科技应用发展报告（2023）.pdf2026-01-03 10:432025年全球金融包容性报告.pdf2025-12-30 14:52中国人民银行：中国金融稳定报告（2025）.pdf2025-12-29 16:00刘佐德全球经济及金融研究所：2025香港新消费模式研究报告（繁体版）.pdf2025-12-29 15:59openEuler系操作系统在金融行业的应用与生态白皮书2025.pdf2025-12-28 09:04北京绿色金融协会：中国银行业信贷资产碳排放研究报告2025.pdf2025-12-26 16:052025金融网络设备应用创新白皮书-以光为翼 护航金融安全发展.pdf2025-12-25 16:45中小银行联盟：2025年中小银行数字金融发展研究报告.pdf2025-12-25 16:402025年中国煤电行业转型金融的探索与实践报告.pdf2025-12-24 15:35金融监管总局消保中心：消费者金融素养问卷调查报告（2025）.pdf2025-12-24 15:33具身智能行业研究：宇树机器人演唱会惊艳伴舞，银河通用完成3亿美金融资.pdf2025-12-24 15:29“十五五”深度研究系列报告（七）：如何建立“金融强国”？.pdf2025-12-22 15:10全国城市新市民数字金融服务指数报告（2025）.pdf2025-12-18 14:56中国能源金融发展报告 （2025 年）.pdf2025-12-18 14:502025年山西钢铁焦化企业转型金融操作手册-通则.pdf2025-12-18 14:472025年山西钢铁焦化企业转型金融操作手册-企业分册.pdf2025-12-18 14:472025年山西钢铁焦化企业转型金融操作手册-金融机构分册.pdf2025-12-18 14:46农村金融科技创新专刊暨2025农村金融机构科技创新优秀案例集.pdf2025-12-18 14:42金融机构外部数据管理实践指南（2025年）-1大数据技术标准推进委员会.pdf2025-12-16 16:192025年金融赋能中国银发经济：推动老龄社会的包容与可持续发展报告.pdf2025-12-16 16:13金融行业“十五五”展望：领航高质量发展.pdf2025-12-16 16:112025年面向金融服务领导者的AI新前沿：从探索到实践研究报告（英文版）.pdf2025-12-15 16:20金融年会尾牙年终盛典颁奖晚宴活动方案.pdf2025-12-15 16:16地方金融有为的五大模式.pdf2025-12-14 08:34中国金融智能体发展研究与厂商评估报告 (2025) .pdf2025-12-14 08:312025+年贸易和发展报告：濒临危机——贸易、金融与全球经济重塑.pdf2025-12-12 17:03金融数字化发展联盟：2025消费金融数字化转型主题调研报告.pdf2025-12-11 16:362025年保险作为新兴经济体金融包容性的核心要素报告（英文版）.pdf2025-12-10 16:562025年金融行业GaussDB运维白皮书.pdf2025-12-10 16:522025新时代中国养老金融高质量发展的突破路径白皮书.pdf2025-12-10 16:512025 年绿色金融创新研究报告.pdf2025-12-08 16:0820251205-国信证券-金融行业2026年金融机构配置行为展望：大央行下的资管生态.pdf2025-12-08 16:05合规社&原点安全：2025金融机构数据安全合规现状报告.pdf2025-12-07 10:29中国工商银行：2025半年度社会责任与可持续金融专题报告.pdf2025-12-07 10:19区域经济转型升级系列（四）：浙江民营经济活跃，改革发展领先，培育金融沃土.pdf2025-12-03 15:42新乡市普惠金融政策产品手册.pdf2025-12-02 17:36新乡市绿色金融政策产品手册.pdf2025-12-02 17:36新乡市数字金融政策产品手册.pdf2025-12-02 17:36新乡市养老金融政策产品手册.pdf2025-12-02 17:36新乡市消费金融政策产品手册.pdf2025-12-02 17:36券商海外业务深度研究：大国崛起需建设金融强国，券商海外业务迎发展良机.pdf2025-12-02 17:35国合会：绿色金融推动社会经济全面绿色转型.pdf2025-11-30 09:19ZYen：2025年全球绿色金融指数报告（第16期）（英文版）.pdf2025-11-28 15:36统筹发展与安全筑牢金融强国根基-“十五五”时期六大重点领域安全发展路径研究报告（2025）.pdf2025-11-28 15:342025年人工智能在包容性发展领域的应用：AI赋能普惠金融研究报告（英文版）.pdf2025-11-25 15:34《亚洲金融观察（2025年年报）》（中英双语）.pdf2025-11-24 15:00《跨境金融便民手册》（2025年版）.pdf2025-11-24 14:59财新智库：2025年金融消费趋势洞察研究报告.pdf2025-11-22 16:332025年新加坡金融科技人才报告（英文版）.pdf2025-11-22 16:32“AI+金融”系列专题研究（一）：行业拐点已至，金融是AI应用落地的绝佳“试验田”.pdf2025-11-21 16:34中国工商银行软件开发中心：2025年金融行业低空经济白皮书.pdf2025-11-20 15:36”骏马腾飞 共启新程“2026春节马年金融年终会议活动策划方案.pdf2025-11-18 16:262025年服务转型金融的中国高碳行业减碳基准路径研究（第一阶段成果）.pdf2025-11-17 15:12普华永道：2023年下一代微金融：数字技术的作用报告（英文版）.pdf2025-11-15 15:10“十五五”下金融发展机会暨2026年非银金融行业策略：新起点下的双向奔赴.pdf2025-11-14 14:10中国银行：2025年金融助力中国企业“走出去”报告.pdf2025-11-13 15:38另类数据视角下的经济洞察—卫星遥感在经济金融市场中的应用.pdf2025-11-13 15:352025年金融类应用洞察报告：深入解析可扩展的用户获取战略.pdf2025-11-13 15:292025年中国-巴西农业合作：价值链投资风险与绿色金融创新报告（英文版）.pdf2025-11-13 15:272025年强化中小企业可持续发展的公共金融与非金融支持：创新与良好实践研究报告（英文版）.pdf2025-11-13 15:26金融机构投融资企业ESG评价指南.pdf2025-11-12 15:26自然和生物多样性金融：理论和实践.pdf2025-11-11 15:082025年金融APP营销趋势观察-广大大.pdf2025-11-10 13:48中国普惠金融指标分析报告（2024-2025年）.pdf2025-11-10 13:382025年全球金融科技：世界格局与中国观察报告.pdf2025-11-06 16:43北京金融法院：2025证券纠纷审判白皮书.pdf2025-11-06 16:37贝莱德建信理财：2025中国养老金金融白皮书.pdf2025-11-01 22:102025年10月气候政策与绿色金融（季报）（第十二期）.pdf2025-10-31 15:15零碳倡议项目首席顾问 曹原：转型金融助力光伏行业高质量发展.pdf2025-10-31 15:11可持续银行与金融网络：2025全球进展报告.pdf2025-10-30 15:16毕马威：全球金融监管动态月刊（2025年9月刊）.pdf2025-10-29 16:22柳州市工业和信息化局：2025年金融产品企业服务手册.pdf2025-10-28 16:33信创纵横：2025年数字金融信创研究报告.pdf2025-10-28 16:312025年全渠道普惠金融营销体系建设实践报告.pdf2025-10-28 16:272025年10月全球金融稳定报告.pdf2025-10-28 16:26日照银行（尚江峰）：2025年中小银行科技金融策略、路径与实践报告.pdf2025-10-28 16:24中国金融科技专利技术白皮书（2025）-复旦大学金融科技研究院.pdf2025-10-27 16:17粤港澳大湾区自然相关风险评估和生物多样性金融解决方案-汇丰&IIGF.pdf2025-10-27 16:09“监”听则明：2025年二、三季度金融业监管数据处罚分析及洞察建议报告.pdf2025-10-26 08:54中国金融生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御报告（2025）.pdf2025-10-24 14:13上海高级金融学院：践行可持续发展之路-2025上海ESG发展报告.pdf2025-10-24 14:08清华五道口：金融人工智能发展与安全白皮书（2025）.pdf2025-10-22 15:29中国银行：中国银行个人金融2025年4季度资产配置策略.pdf2025-10-22 15:24华泰期货-金融时序专题报告：金融科技赋能投研系列之十七，CTA配置利器，商品策略指数.pdf2025-10-22 15:19RWA：真实资产走向链上世界，开启数字金融新时代.pdf2025-10-20 14:47非银金融行业现代投资银行进化系列之四：掘金跨境资管，以香港为例.pdf2025-10-20 14:472025年现实世界资产(RWA)代币化发展态势与风险防范研究报告-基于全球金融数字化转型背景下的系统性分析与政策建议.pdf2025-10-18 17:192025年全球金融稳定报告：风险暗涌（10月版）（英文版）.pdf2025-10-18 17:16EY安永：2025年三季度金融行业监管政策与处罚分析报告.pdf2025-10-16 15:22金融资产提升趋势助推中国车市高质量发展：中国购车家庭财富洞察报告之资产负债表（2025版）.pdf2025-10-15 15:28把握我国碳金融发展的未来方向与政策路径.pdf2025-10-14 15:192025金融支持亚洲发展中国家农业绿色转型：中国购买力与绿色金融的作用报告.pdf2025-10-10 15:42金融APP应用发展与安全运行报告（2021-2024年）.pdf2025-10-10 15:422025年消费金融行业分析-联合资信.pdf2025-10-09 08:142025年貨幣與金融穩定情況半年度報告-香港金融管理局.pdf2025-10-09 08:14AFRC会计及财务汇报局：审计焦点：2025年年终审计：金融服务业（英文版）.pdf2025-10-09 08:11NIFD半年报：低利率时代——2025年H1中国宏观金融.pdf2025-10-05 17:07全球金融科技的未来.pdf2025-09-30 16:41金融科技研究报告【2025年第4期】AI财富管理服务现状与趋势研究.pdf2025-09-27 19:54中国银行全球经济金融展望报告（2025年第4季度）：全球经济增长显现韧性，跨境资本流动呈现新特征.pdf2025-09-27 19:53中国银行中国经济金融展望报告（2025年第4季度）：增长动能有所转弱，需加大政策力度以应对未来不确定性.pdf2025-09-27 19:53银行业“十五五”前瞻：金融改革新形势下的经营模式与估值重构.pdf2025-09-27 19:52碳中和气候金融实验室：北京绿色经济发展蓝皮书（2025）.pdf2025-09-26 14:27第一新声：2025年中国金融业数据库国产替代能力评估报告.pdf2025-09-26 14:262025年AI应用与行业转型：对医疗、金融服务、气候与能源及交通领域的影响报告（英文版）.pdf2025-09-26 14:232025年稳定币聚焦：驾驭新数字金融格局研究报告（英文版）.pdf2025-09-26 14:23深圳高等金融研究院：2025中国ESG人才需求研究报告.pdf2025-09-23 16:432025年金融级云上云下全链路智能可观测运维新范式报告.pdf2025-09-21 17:17金融监管有关政策汇编（2024年度）.pdf2025-09-20 16:55数据资产价值释放之行业应用场景解析与合规框架——金融业.pdf2025-09-20 16:522025基于AI大模型的金融数据中心智能网络运维应用研究报告.pdf2025-09-19 16:48上海金融高级学院：2025年中国新富人群财富健康指数报告.pdf2025-09-18 16:38绿色金融政策法规汇编（2025年版）.pdf2025-09-18 16:30中国人民银行：青海省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-18 16:282025年基于AI+agent+的金融云平台全场景运维决策机制研究报告.pdf2025-09-17 16:34联想集团（王永超）：2025年AI智算引擎助力金融行业效能跃升报告.pdf2025-09-17 16:30RWA的崛起与数字金融新范式-高朋律师事务所&苏税迅通.pdf2025-09-16 16:152025年新金融范式下的黄金代币：重构全球价值网络的底层资产洞察报告.pdf2025-09-16 16:13中国金融传媒&根元咨询：2025中国金融品牌建设的“文化之道”报告.pdf2025-09-16 16:082025年资产代币化：Web3.0时代的金融新范式研究报告.pdf2025-09-14 19:322025年泰国资本市场向国际金融中心转型战略路径研究报告（英文版）.pdf2025-09-14 19:30中国人民银行：甘肃省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-14 19:27中国人民银行：湖南省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-14 19:27中国宏观经济专题报告（第107期）：稳定币：货币金融体系演进的新支点.pdf2025-09-14 19:27中国人民银行：安徽省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：广东省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：河北省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：湖北省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：北京市金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：福建省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：黑龙江省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:36中国人民银行：吉林省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-13 16:35毕马威：2025年上半年金融科技动向报告.pdf2025-09-12 16:37中国人民银行：上海市金融运行报告（2025）.pdf2025-09-12 16:34中国人民银行：山东省金融运行报告（2025）.pdf2025-09-12 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17:00债券研究-消金行业观察：我国消费金融行业债市研究报告.pdf2025-08-25 16:292025金融业大模型应用报告.pdf2025-08-24 19:422025年基于AIGC的金融信息系统运维应用研究报告.pdf2025-08-22 16:33上海金融法院：2024年证券虚假陈述责任纠纷法律风险防范报告.pdf2025-08-22 16:29金融-保险行业“洗尽铅华”系列一：中国保险资管研究，发展历程、海外镜鉴与未来趋势.pdf2025-08-22 16:25金融-保险资产端专题：市场上行与行业弹性共振，财报指标有望全面受益.pdf2025-08-22 16:25合合信息：2025年金融信创AI生态实践白皮书.pdf2025-08-19 15:482025年转型计划助力转型金融：中国银行业转型计划实践研究.pdf2025-08-19 15:46在2025年及以后的金融服务领域：揭示大趋势与预测.pdf2025-08-19 15:42政府债支撑融资需求，货币政策宽松可期——2025年一季度中国宏观金融形势分析.pdf2025-08-18 17:04国信证券-竞争格局与案例分析：金融出海之跨境支付.pdf2025-08-16 16:402025转型计划助力转型金融： 中国银行业转型计划实践研究报告.pdf2025-08-14 16:562025年及未来金融服务业核心趋势与发展预测(英译中).pdf2025-08-14 16:54万亿美元的转型_追踪生成式AI和代理式AI在金融服务领域的崛起.pdf2025-08-13 15:292025年全球金融银行业社交媒体基准报告（英文版）.pdf2025-08-13 15:272025年全球并购趋势年中展望：金融服务-普华永道.pdf2025-08-11 15:452025年山西转型金融落地发展研究-自然资源保护协会.pdf2025-08-11 15:45持续优化金融监管，助力经济健康发展——2025H1中国金融监管.pdf2025-08-11 15:44中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2024-IDC.pdf2025-08-11 15:392025年及未来金融服务业核心趋势与发展预测报告（英文版）.pdf2025-08-10 18:39平安集团中国信通院：2025年金融行业业研一体实践研究报告.pdf2025-08-09 16:192025转型金融发展与科技赋能典型场景研究报告.pdf2025-08-06 16:182025年金融操作系统AI创新与融合实践报告.pdf2025-08-05 15:312025年Q2中国经济与金融市场手册：结构性失衡与增长担忧（英文版）.pdf2025-08-05 15:30毕马威：2025年金融新规热读（5-6月合刊）.pdf2025-08-03 18:322025金融业务全景与全链路智能可观测体系建设白皮书.pdf2025-08-03 18:292025年数据要素背景下金融业数据治理新路径研究报告.pdf2025-08-01 17:002025年数字金融专刊-暨鑫智奖·第六届金融机构数智化转型优秀案例集.pdf2025-07-30 16:112025年金融科技新基建-构建高性能数据库专有云平台报告.pdf2025-07-30 16:09SGS：2025可持续供应链金融白皮书.pdf2025-07-29 17:09金融科技开放4.0.pdf2025-07-26 20:08非银金融行业深度报告：财富管理系列报告之二——公募基金改革方案出台，推动行业高质量发展.pdf2025-07-26 20:00德勤阿里云：2025年金融行业数字化转型白皮书（英文版）.pdf2025-07-24 16:052025年金融领域人工智能早期应用者经验启示报告（英文版）.pdf2025-07-24 16:03银行稳定币专题-下-：从金融角度看稳定币——市场影响篇.pdf2025-07-24 15:55银行稳定币专题（上）：从金融角度看稳定币——基础定义.pdf2025-07-24 15:552025年金融行业行业白皮书-薪智.pdf2025-07-21 14:502025年行业发展研究报告：金融数字化转型中的可观测性实践与趋势洞察.pdf2025-07-19 19:41中国普惠金融研究院：2024年CAFI研究成果介绍报告.pdf2025-07-17 15:55安永-2025年二季度金融行业监管政策与处罚分析.pdf2025-07-14 16:182024銀行及金融業人力更新報告.pdf2025-07-14 16:13金融工程研究报告：行业轮动系列-二-：基于景气度视角下的降频行业轮动策略.pdf2025-07-13 08:27金融产品行业深度报告：低利率时代REITs的配置价值：制度、市场与展望.pdf2025-07-11 15:56清华五道口：2025年中国家庭养老金融健康指数调研报告.pdf2025-07-10 16:45国际金融论坛（IFF）：2025全球可持续发展投资指数报告.pdf2025-07-10 16:452025稳定币十问-数字金融时代的规则重构与中国机遇报告.pdf2025-07-10 16:422025年加速蓝色金融：工具、案例研究与规模化路径研究报告（英文版）.pdf2025-07-09 16:222025年金融科技平台对传统金融行业的影响研究——基于信贷业务的视角.pdf2025-07-07 16:492025年Q3金融行业行业薪酬报告-薪智.pdf2025-07-07 16:49AI系列专题报告-五-：AI+金融：行业AI投入积极，金融IT迎来破局新思路.pdf2025-07-07 16:42安联人寿：2024年度企业社会责任及绿色金融报告.pdf2025-07-06 08:422025年天津市数字金融产品手册.pdf2025-07-04 16:342025年人工智能时代对银行业、金融业及保险业客户体验的再思考研究报告（英文版）.pdf2025-07-04 16:322024年量子技术在金融通信安全领域的应用研究报告.pdf2025-07-02 16:38中国金融大模型市场追踪报告，2024年.pdf2025-07-02 16:33中国银行中国经济金融展望报告（2025年第3季度）：经济运行不确定性加大，政策加力必要性上升.pdf2025-07-02 16:32中国银行全球经济金融展望报告（2025年第3季度）：贸易保护主义冲击全球经济，美元配置再平衡引发国际金融市场调整.pdf2025-07-02 16:32中国银行全球银行业展望报告（2025年第3季度）：布局科技金融赛道，提升服务实体经济质效.pdf2025-07-02 16:32金科创新社：2025年金融大模型应用与智能体建设案例集.pdf2025-07-01 17:00逆风破浪：中国消费者金融健康报告2024.pdf2025-07-01 17:00稳链强韧 小微企业金融健康洞察2024.pdf2025-06-30 15:05“对等关税”对亚太经济体影响几何？- RCEP国家2025年下半年经济金融展望.pdf2025-06-30 15:042025年全球实时支付生态发展报告：全天候无缝金融服务（英文版）.pdf2025-06-28 17:102025年金融中心标准体系与国际比较研究报告.pdf2025-06-28 17:07金融工程2025中期投资策略：AI投研破晓，指增迎来新篇章.pdf2025-06-26 16:452024年量子技术在金融消息传递中的应用报告（英文版）.pdf2025-06-25 16:32亚洲金融合作协会：2023-2024年中亚洲银行业发展回顾与展望报告.pdf2025-06-25 16:27计算机行业2025年中期投资策略：AI应用与金融科技的新时代.pdf2025-06-25 16:262025中国特色金融发展之路的源头活水与价值启示报告.pdf2025-06-24 15:07汽车金融行业舆情风险案例参考报告.pdf2025-06-24 15:04金融工程2025中期投资策略：AI投研破晓，指增迎来新篇章.pdf2025-06-24 15:00中国金融科技竞争力百强企业报告(2025).pdf2025-06-23 15:47中国人民银行：2024年中国金融标准化报告.pdf2025-06-23 15:462025年Q2薪智科技金融行业薪酬报告.pdf2025-06-23 15:412024金融与专业服务领域：AI与劳动力的未来研究报告（英文）.pdf2025-06-20 15:05腾讯云：2025年金融业智能风控实践白皮书.pdf2025-06-19 16:13青岛市节能降碳领域政策法规及技术标准汇编——1.6政策法规-绿色金融.pdf2025-06-19 16:002025年金融服务领域生成式AI应用实践：机遇与风险管理研究报告（英文版）.pdf2025-06-18 15:332025金融业隐私计算互联互通技术与场景实践.pdf2025-06-18 15:31量子算法在金融风控与定价管理领域的应用研究.pdf2025-06-18 15:27稳定币-专题系列报告-一-：金融新基建的崛起，香港监管框架下的机遇与挑战.pdf2025-06-18 15:16扩大可信的中国转型金融市场规模-电力行业转型融资机遇和要素.pdf2025-06-17 15:18非银行金融行业中国机构配置手册-2025版-之机构合作篇：生态汇流，竞合之势.pdf2025-06-17 15:112025中国钢铁行业脱碳融资：转型金融试点和市场进展报告.pdf2025-06-14 16:432025中国钢铁行业脱碳融资：转型金融试点和市场进展报告（英文版）.pdf2025-06-14 16:432024年openEuler系操作系统在金融行业的应用与生态白皮书.pdf2025-06-14 16:39中国机构配置手册-2025版-之机构风险篇：破茧向新：行业整合下的金融风险与化解.pdf2025-06-13 16:07腾讯云：2025年金融行业AI应用新机遇与新场景报告.pdf2025-06-12 15:38东吴证券：金融与AI融合持续深化：【AI金融新纪元】系列报告（四）.pdf2025-06-12 15:34中国金融黑灰产治理研究报告2025——非法代理维权的识别标准与溯源治理.pdf2025-06-11 16:42金融-RWA：为现实世界资产开启数学金融之门.pdf2025-06-11 16:302025金融支持社区层面零碳转型应用指南.pdf2025-06-10 16:07非银金融行业中国机构配置手册(2025版)之公募基金篇：“平台式、一体化与多策略”行动方案.pdf2025-06-10 15:59非银行金融：养老产业现状研究专题-七-机构养老&养老地产之案例篇-险企发挥比较优势，铸造CCRC行业标杆.pdf2025-06-10 15:59非银行业深度研究：新旧金融的桥梁：稳定币如何重塑非银金融生态？.pdf2025-06-10 15:59非银金融：中国机构配置手册-2025版-之公募基金篇-“平台式、一体化与多策略”行动方案.pdf2025-06-09 13:27非银金融行业深度报告：财富管理系列报告之一—群雄逐鹿，财富管理新时代.pdf2025-06-09 13:262025年金融行业网络攻防演练及重保现状与需求调研报告.pdf2025-06-07 16:412024年上海国际绿色金融枢纽发展研究报告.pdf2025-06-06 15:35多元金融专题研究：东南亚：金融科技下一站.pdf2025-06-05 15:57金融行业2025下半年展望：把握高股息主线，守正出奇.pdf2025-06-05 15:57金融行业SRv6 SD-WAN技术白皮书.pdf2025-06-04 16:23稳定币&RWA：未来金融话语权-华西证券.pdf2025-06-04 16:16......
国内首个“测试智能体规范：出台，定义金融质控新高度
在金融科技（FinTech）进入 2026 年的今天，数字化转型已步入“无人区”。随着生成式 AI 与大模型在金融业务场景的广泛落地，金融软件系统的架构正经历从“云原生”向“AI 原生”的范式跃迁。然而，架构越先进，质量保障（QA）的压力就越大。传统的测试手段在面对微服务交织、逻辑动态变幻的金融交易系统时，日益显现出“力不从心”的疲态。1月19日，这一局面迎来重要里程碑。由中国信通院、中国人工智能产业发展联盟（AIIA）牵头，联合 Testin云测、中国工商银行、国泰君安证券、海通证券等头部金融与技术机构共同编制的《面向软件工程的智能体技术和应用要求 第3部分：测试智能体》（以下简称《规范》）正式发布。这不仅是一份技术文件，更是金融行业在 AI 时代守住安全红线的“数字化白皮书”。行业深蹲：金融软件质控的三大“效能黑洞”长期以来，金融机构的研发效能被三个核心痛点紧紧拽住。首先是高频迭代与回归压力的矛盾。在互联网金融产品竞争白热化的当下，某股份制银行的 App 每周更新频率甚至达到“一周三版”。传统的自动化测试依赖人工维护脚本，往往新功能还没测完，UI 布局又改了，导致脚本大面积报废。其次是业务逻辑的深度耦合。金融交易链路长、涉及私有协议多，AI 辅助工具若不理解“贷款审批”或“清算对账”的领域上下文，生成的测试案例往往流于表面，无法触达深层逻辑漏洞。最后是合规与容错率的极低门槛。金融系统一旦在生产环境出现 Bug，面临的是公关危机、监管处罚乃至经济损失。技术破局：Testin云测如何重塑“智测大脑”？作为本次《规范》的核心参编单位，Testin云测凭借连续多年深耕 AI 测试的经验，其技术实力在最新公布的“2025 AI 测试服务商”榜单中荣登榜首。其核心产品 Testin XAgent 成为金融企业破局的关键。深度语义理解与 RAG 知识注入 传统的 AI 工具容易产生“幻觉”，这对追求绝对精确的金融业是致命的。Testin XAgent 引入了 RAG（检索增强生成）技术，将银行内部沉淀的 PRD 文档、接口规范、历史缺陷报告等私有知识进行向量化。这意味着，当测试人员输入“测试大额存单申购流程”时，AI 能够自动联想相关的限额逻辑、风控规则，生成的测试案例采纳率高达 60% 以上，实现了真正的“懂行测试”。视觉自愈引擎攻克 UI 频繁变更 针对 UI 自动化的“脚本易碎”问题，Testin XAgent 率先将视觉大模型（VLM）与 OCR 技术融合。它赋予了智能体像人眼一样的感知力，不再机械地识别控件 ID。在实际应用中，即使 App 界面改版，智能体也能通过逻辑关联自动“认路”，将脚本稳定性拉升至 95% 以上。跨平台的高精度闭环 金融 App 必须兼容上千款移动终端。Testin云测通过云端真机实验实验室，配合 AI 智能诊断功能，将原本需要人工排查 30 分钟的错误缩短至 5 分钟。在某大型股份制银行的实践中，回归测试周期从数周缩短至数天，业务场景覆盖率提升了 300%。趋势洞察：从“成本中心”向“价值中心”的跃迁《规范》明确了测试智能体需具备感知、记忆、规划、执行四大核心能力。这标志着测试工作正从人力密集型向机器智能驱动转变。Testin云测 CEO 徐琨曾指出：“软件质量已成为数字经济时代的关键生产力。”对于金融机构而言，测试智能体不仅是省钱的工具，更是构建“数字免疫系统”的核心。通过 AI 的闭环反馈，企业能提前预判风险，将“事后发现”转变为“事前预防”。随着标准化与智能化的同频共振，以 Testin云测为代表的领军厂商，正在 AI4SE 的新纪元中，助力金融科技夯实数字基石，催生出更具韧性、更敏捷的未来。
不要侥幸，35 岁以上的程序员不好找工作， 这是一个既定事实首先无论是什么渠道， 对于普通人来说 35+ 的程序员， 不好就业， 就是一个既定事实。 甚至都不一定与自己的工作经历、学历 有多大的关系。甚至我知道很多 35+ 的老哥们， 经验丰富， 985 大学毕业， 依然不好找工作， 这个不是个例。我们不过多探究为何 35+ 的程序员不好就业， 我们可能需要更多关注， 怎么在这种大背景下「绝地求生」这些方向可以让 35+ 程序员依然抢手“35 岁危机”并非绝对，大量 35 岁以上的程序员仍能保持职业竞争力，甚至更受青睐，核心在于是否具备“不可替代性”： 技术深度型：在某一细分领域（如底层架构、算法优化、安全攻防）有深耕，成为行业公认的技术专家。例如，专注于分布式系统设计、AI 大模型工程化的资深工程师，35 岁后反而因经验稀缺而抢手。 业务融合型：熟悉特定行业（如金融、医疗、制造业）的业务逻辑，能将技术与行业需求深度结合。例如，懂银行业务的支付系统架构师、懂医疗流程的医疗信息化专家，年龄增长带来的业务经验反而成为优势。 管理转型型：从技术岗转型为技术管理（如 CTO、技术总监、团队负责人），具备带团队、做决策、对接业务的能力。这类岗位更看重“经验沉淀”和“资源整合能力”，35-45 岁往往是黄金期。 技术管理型 - 有坑首先看看「管理型」， 我感觉上面三个「绝地求生」方向， 管理方向， 反而是最不考虑的， 其实很简单， 现在大社会都是紧缩模式，只有出局的业务，没有新业务开展了。 那么这个时候， 就出现一个更加严重的问题， 「技术管理系」岗位， 一个萝卜一个坑， 甚至可以说， 你无论技术有多牛逼， 但是没有那个坑位， 可能永远都上不去。甚至还有一个比较搞笑的现象，都是很多中小公司离开一线很久的技术 leader ， 找不到坑位了， 再想着来投递技术岗， 技术上基本上生疏很久了， 基本上很难再就业。 这种人真不在少数。深耕技术性 - 有利有弊这个其实是一个非常好的方向， 但是这种人往往都是大头兵， 或者叫做高级工具人。 首先需要花非常多的时间和精力去做深耕技术， 要时刻保持最前沿的技术储备， 最充沛的精力， 最丰富的热情。然后要去干最累的活儿， 干最难的事儿， 但是不一定有好结果。 很简单， 这个业务线没了， 那也只能去找下一份工作。 而且大头兵， 很容易为业务背锅。都是高级打工仔了， 做的好， 是应该的， 做的不好就得背锅。而且还要想办法跟 AI 做差异性竞争。 很简单， 做了一个非常好的工作架构， 然后 AI 可以用非常低的成本做替代， 那就白干了。上面说了那么多缺点， 这个方向就真的那么不堪吗？其实也不是， 只要努力， 肯吃苦， 至少下限还是很高的。 因为这个路子， 就跟上大学一样，你只要一直读书， 肯吃苦， 就能上到 博士 。 做深耕技术也是一样的， 只要肯努力， 耐得住寂寞， 一直死磕下去， 基本上在一个方向都能有几刷子的。 对于迷茫型和努力型同学，这个也是最佳直选。所以有利有弊， 各位同学可自行斟酌。业务融合型 - 性价比之王技术的价值最终要落地到业务中，30 + 程序员若能将技术能力与具体行业的业务逻辑深度绑定，会比 “纯技术专家” 更难被替代 —— 因为年轻人可以快速学会技术，但吃透一个行业的业务规则（如金融风控逻辑、医疗流程规范、制造业供应链协同）往往需要 5 年以上的沉淀。这个才是我真正想跟大家聊一聊的方向。机-会技术大厂，前端-后端-测试，全国均有机-会，感兴趣可以试试。待遇和稳定性都还不错~精通技术的业务专家成长之路“技术 + 业务” 复合岗，核心是 让技术能力成为 “解读业务、解决业务痛点” 的工具，而非终点。这种转型的价值在于：业务逻辑的沉淀周期长（5-10 年），年轻人可快速学会技术，但难以短期吃透行业规则，这正是 30 + 程序员的经验红利。以下从 “有价值的业务方向”“业务理解训练方法”“避坑要点” 三个维度展开，附具体实操步骤：一、值得深耕的“技术+业务”方向（附核心业务逻辑与技术结合点）选择业务方向的关键标准：业务逻辑复杂（有门槛）、监管严格（需经验规避风险）、技术与业务深度绑定（技术优化能直接带来业务收益）。以下是几个高价值领域：金融科技（银行/保险/证券）核心业务逻辑：金融行业的本质是“风险定价+资金流转”，涉及复杂的监管规则（如央行反洗钱、银保监会合规要求）、用户分层（高净值客户vs大众客户）、业务流程（信贷审批、理赔核保、交易清算）。技术结合点： 信贷领域：用AI模型优化风控（需理解“逾期率”“不良率”等业务指标，以及征信数据、行为数据如何影响授信）； 交易领域：低延迟交易系统（需理解股票/期货的“撮合规则”“涨跌停限制”，技术优化直接影响交易成功率）； 保险领域：智能核保系统（需理解“健康告知”“免责条款”等业务规则，技术需实现“用户输入→规则匹配→核保结论”的自动化）。 为什么值得做：金融监管政策每年更新（如2025年央行新规对“消费贷资金用途监控”的要求），技术方案必须跟着业务规则调整，经验越丰富越能快速响应，年轻人易因不懂合规踩坑。 医疗健康（医院信息化/互联网医疗）核心业务逻辑：医疗行业的核心是“患者诊疗全流程”，涉及医院内部流程（挂号、分诊、问诊、检查、缴费、取药）、医保政策（医保目录、报销比例、异地结算规则）、医疗安全（病历隐私、药品溯源）。技术结合点： 医院信息系统（HIS）：需理解“门诊/住院流程”（如门诊的“医生开单→药房发药”环节，技术需对接收费系统、药品库存系统）； 互联网医疗：在线问诊平台需符合《互联网诊疗管理办法》（如“首诊不能线上”“电子处方流转规则”），技术架构要支持“医患身份核验→问诊记录留存→处方合规性校验”； 医疗大数据：医疗影像AI辅助诊断（需理解“CT/MRI影像的临床意义”，技术模型训练需结合医生诊断逻辑，而非纯数据拟合）。 为什么值得做：医疗流程标准化程度低（不同医院流程差异大），且涉及生命安全，技术方案容错率极低，需要“技术+临床经验”双重积累，30+的耐心和细致更具优势。 智能制造（工业互联网/工厂数字化）核心业务逻辑：制造业的核心是“生产效率提升+成本控制”，涉及生产流程（订单排产、物料采购、车间加工、质量检测、物流配送）、设备管理（设备故障率、OEE设备综合效率）、供应链协同（供应商交付周期、库存周转率）。技术结合点： 工业物联网（IIoT）：设备数据采集与分析（需理解“数控机床的主轴温度、转速与产品精度的关系”，技术需将数据转化为“设备维护预警”等业务动作）； MES系统（制造执行系统）：生产排产优化（需理解“订单优先级、物料齐套率、设备产能”的制约关系，技术算法要平衡“交付时效”与“生产成本”）； 质量追溯系统：需理解“产品不良品的产生环节”（如焊接工艺参数异常导致的缺陷），技术需实现“生产数据→不良原因”的反向追溯。 为什么值得做：制造业数字化转型依赖“懂生产的技术人”，纯技术人员易陷入“为数字化而数字化”（比如盲目上物联网设备却不会分析数据），而有车间经验的技术人员能精准定位痛点（如某环节停机1小时损失5万元，技术优化需优先解决）。 跨境电商（平台型/品牌型）核心业务逻辑：跨境电商的核心是“跨区域供需匹配”，涉及海外市场规则（如亚马逊的A+页面规则、TikTok Shop的物流时效要求）、跨境链路（报关、清关、海外仓配送）、本地化运营（语言、支付习惯、合规要求，如欧盟增值税VAT）。技术结合点：选品系统：需理解“海外市场需求”（如东南亚雨季对雨具的需求波动），技术通过爬虫+数据分析预测“潜力商品”； 跨境ERP：需对接“多国物流商API”“海关报关系统”，技术需处理“汇率换算”“多语言订单”“合规申报”等业务细节； 本地化营销工具：如TikTok直播带货的“实时翻译+弹幕互动”功能，技术需结合“海外用户互动习惯”（如欧美用户更关注产品参数，东南亚用户更关注价格）。 为什么值得做：跨境业务涉及“多国家、多规则、多链路”，技术方案需灵活适配（比如某国突然调整进口关税，系统需快速支持税率更新），经验能减少试错成本，年轻人易因不了解海外规则导致系统“水土不服”。二、训练“业务理解能力”的5个实操步骤（从0到1建立业务思维）技术人员常陷入“只懂代码不懂业务”的误区，核心问题是：习惯用“技术实现”倒推“业务需求”，而非从“业务目标”推导“技术价值”。以下步骤帮你系统性建立业务思维：步骤1：从“被动接需求”到“主动问目标”——搞懂“业务为什么需要这个功能”具体做法：每次接需求时，多问3个问题： “这个功能要解决用户的什么痛点？”（如“用户反馈支付失败率高”，而非只接“开发新支付渠道”）； “这个功能的业务指标是什么？”（如“支付成功率从90%提升到99%”，而非“完成开发即可”）； “如果这个功能上线后不达预期，备选方案是什么？”（理解业务的优先级和容错空间）。 案例：若业务方提“开发一个优惠券系统”，技术人员不应直接设计表结构，而是先问：“发优惠券是为了拉新还是促活？目标是提升客单价10%还是复购率20%？预算多少？”——这些决定了系统是否需要支持“新用户专属券”“满减叠加规则”等细节。 步骤2：画“业务流程图”——用可视化方式梳理业务环节（比写代码更重要）工具：Figma（画流程图）、Visio（复杂流程）、甚至手绘； 核心要素：每个流程节点包含“谁（角色）→做什么（动作）→输入/输出什么（信息）→遇到异常怎么办（分支）”； 案例：画“电商退款流程”时，需明确： 角色：用户、客服、财务、仓库； 动作：用户发起退款→客服审核（是否符合7天无理由）→财务确认退款金额→仓库确认是否收到退货→系统打款； 异常分支：“用户已拆封商品”是否支持退款？“仓库未收到货但用户说已寄出”如何处理？ 价值：流程图能帮你发现“技术设计的盲区”（如漏考虑“退款失败后重试机制”），也能让你在和业务方沟通时“用他们的语言对话”（而非只说“接口、数据库”）。 步骤3：“泡在业务场景里”——亲身体验业务，而非只听业务方描述具体做法： 若做电商：自己下单、退货、咨询客服，记录每个环节的体验（如“退款到账时间长”可能是技术链路太长）； 若做医疗系统：去医院门诊“蹲点”，看医生如何开单、护士如何分诊、患者如何缴费（你会发现“医生开单时频繁切换系统”是真实痛点，技术可做集成优化）； 若做金融：假扮客户打电话给银行客服，咨询“信用卡逾期如何处理”（理解业务方常说的“催收流程”实际是怎样的）。 关键：技术人员容易“坐在办公室想当然”，而业务的真相往往藏在一线操作中。比如某团队开发“外卖骑手App”时，程序员亲自骑了3天车，才发现“高峰期导航频繁卡顿”是比“界面美观”更重要的问题。 步骤4：建立“业务知识体系”——像学技术一样系统化学习业务方法： 行业基础术语库：整理业务常用词（如金融的“拨备率”“LPR”，医疗的“DRG/DIP”“电子病历互联互通”），每个词注明“定义+业务意义”（如“DRG”是“按疾病诊断分组付费”，影响医院的收费和成本控制）； 监管规则清单：收集行业相关政策（如跨境电商的《跨境电子商务零售进口商品清单》，金融的《个人信息保护法》对数据采集的要求），标注“哪些规则会影响技术方案”（如数据本地化存储要求决定服务器部署位置）； 业务指标公式：搞懂核心KPI的计算逻辑（如“电商GMV=流量×转化率×客单价”，“银行不良率=不良贷款余额/总贷款余额”），理解技术优化如何影响这些指标（如“页面加载速度提升1秒→转化率提升2%→GMV增加X万元”）。 工具：用Notion或Excel整理，定期更新（如政策变动时），避免“业务术语听不懂”的尴尬。 步骤5：输出“业务-技术关联报告”——证明你能“用技术解决业务问题”核心动作：每完成一个项目，写一份“技术方案如何支撑业务目标”的报告，包含： 业务背景：项目要解决什么业务痛点（如“工厂因排产不合理，订单交付延迟率达15%”）； 技术方案：用了什么技术（如APS高级排产算法），为什么选这个技术（对比其他方案，该算法在“多品种小批量”场景下更优）； 业务效果：技术上线后，业务指标有何变化（如“交付延迟率从15%降至5%，每月减少违约金100万元”）； 经验沉淀：如果再遇到类似业务问题，技术方案可复用哪些部分（如“排产算法可适配其他工厂的生产模式”）。 价值：这份报告不仅是你“业务+技术”能力的证明（跳槽时可作为案例），更能倒逼你在项目中主动思考“技术的业务价值”，而非只关注“代码写得漂不漂亮”。 三、转型避坑：这3个误区会让你“既不像技术，也不像业务” 误区1：放弃技术深度，单纯“转业务” 复合岗的核心是“技术为根，业务为翼”，而非变成纯业务岗。比如做金融科技，若不懂分布式系统，就无法设计高并发的交易系统；若不懂AI，就无法优化风控模型。保留技术深度，同时叠加业务理解，才是不可替代的关键。 误区2：只学“表面业务”，不懂“业务本质” 比如做电商，知道“优惠券能促单”是表面，理解“不同面额的优惠券对不同客群（新用户vs老用户）的转化差异”才是本质；做医疗，知道“电子病历要存数据”是表面，理解“病历数据如何支持医生诊断决策”才是本质。多问“为什么”，穿透业务动作看目标。 误区3：等待“别人教业务”，而非主动获取 业务方通常很忙，不会系统性教你业务知识。要主动“找信息”：看行业报告（艾瑞、易观）、读专业书籍（如《支付战争》懂支付业务，《精益生产》懂制造流程）、加行业社群（如医疗信息化的“HIT专家网”）、甚至考行业证书（如PMP学项目管理，CFA基础懂金融）。 ——转载自：晴小篆
不止于替换 HBase：宝付支付借力 OceanBase，构建面向未来的“TP+AP+KV+AI”统一数据基座
作者：杨泽，宝付支付数据团队负责人随着#数字化转型 升级进入关键期，数据库已从被动的存储仓库，转变为主动赋能业务的智能数据中枢。以现代金融行业为例，业务对数据库提出了更高要求：既要满足事务，又要实时分析，同时安全、高效、弹性、智能地处理多模数据，并支撑实时决策与业务创新。这意味着，符合要求的数据库需在TP、AP、KV、AI方向均具备出色的数据处理能力。作为在银行、消费金融、零售、跨境等行业深耕多年的一站式综合支付解决方案商，宝付支付产品种类丰富，且深谙技术创新与业务稳健的关系，不断引进先进技术维护和保障公司业务稳步运行，全方位为商户资金安全和交易安全保驾护航。近年来，宝付支付的原数据库方案已不能满足业务需求，故而寻求技术升级。本文分享宝付支付在KV场景使用OBKV替换HBase的技术实践。出于架构痛点，寻求支持 TP+AP + KV + AI 的数据库宝付支付所属集团——漫道集团采用基于MySQL的集中式架构，由于近年来业务高速增长（2023 年初交易量约 3000万笔/日，2024 年 12月 已突破 9000 万笔/日）带来的海量数据（TB级），系统压力陡增。最直观的压力便是成本压力，每年存储采购预算高达数千万元。同时，为了保障部分业务系统的高可用性，需在 A/B 两个机房部署完全对等的 MySQL 双活架构集群（如各100 台服务器），导致硬件与运维成本成倍增长。同时在双活架构下，业务层仅关注“订单不丢、实时写入”，但不关心数据最终落在哪个机房、哪个分库。这给数据团队带来巨大挑战：无法准确追踪数据源，难以构建统一的数据视图，ETL 与实时同步逻辑异常复杂。在业务种类多样的情况下，长期使用MySQL还会导致架构越来越复杂，使运维压力极大。集团内部运行着十余套大数据集群和超过 1000 个 MySQL 实例，分别服务于支付、风控、征信、BI 等不同场景，对数据库有不同的需求。支付交易系统：要求高并发、低延迟的事务处理能力。风控系统：依赖实时数据分析与毫秒级决策。征信 用户画像业务：需要高性能 KV 存储与快速点查。BI 系统：依赖大规模离线分析计算。多套异构系统并行，导致开发、监控、备份、扩容等运维工作极其繁重。除MySQL外，我们使用 #HBase 存储海量日志与宽表，其虽具备高吞吐写入能力，但在事务支持、复杂查询、实时分析、KV 混合负载等方面存在明显短板，已无法满足新一代业务需求。基于上述挑战，我们开始评估新一代分布式数据库方案。文章开头提到现代金融行业的业务对数据库提出了多种要求。宝付支付作为金融行业的一员也不例外，根据对TP、AP、KV、AI方向的需求，我们首先想到了 #OceanBase，核心原因在于其原生支持 HTAP（混合事务/分析处理） + KV + AI 的一体化架构。TP 能力：满足支付交易系统的高并发、强一致性要求。AP 能力：支撑风控与 BI 的实时分析需求。KV 接口：为征信等场景提供低延迟点查。AI 能力：内置向量化引擎与 AI 原生能力，为后续智能风控、实时推荐等 AI 应用奠定基础。为控制风险，我们采取“由边缘到核心”的渐进式改造路径：先在非关键系统验证 OceanBase 稳定性，逐步迁移风控、征信等中台系统；最终目标是将核心支付交易系统平滑切换至 OceanBase，用一套数据库承载全场景需求。从边缘到核心：OBKV-HBase替换HBase在启动 OceanBase 引入计划后，我们先在离线与分析业务进行试点，后将多个MySQL业务迁移至OceanBase。当OBKV功能较为完善时，又完成了从HBase到#OBKV-HBase的升级，实现了一套引擎支持多场景业务的目标。HBase 难以应对业务复杂度与实时性要求尽管 HBase 在海量数据存储场景中曾发挥重要作用，但随着业务复杂度提升与实时性要求增强，其在架构、运维及成本等方面的问题日益凸显。主要体现在以下六个方面。离线链路冗长：当前数据流转路径为从 MySQL 流转至 Hive，再导入 HBase，流程环节多，数据延迟显著，且 Hive 层的数据修正不够灵活。实时链路依赖过重：直接读写 HBase 严重依赖 Zookeeper 与 HDFS，中间件耦合度高，链路稳定性风险集中。运维问题：跨机房场景下，集群切换与数据同步操作繁琐，故障时难快速隔离或切换。成本控制：为满足高可用要求，需部署完整的 HBase 主备集群，硬件与存储资源近乎翻倍，成本太大。多机房网络问题：机网络切割的时候，专线网络异常的时候，对业务都有影响。SQL 查询依赖 phoenix：原生不支持标准 SQL，需借助 Phoenix 等组件实现查询，引入额外维护负担，且使用体验与性能往往不及直接 SQL 友好。使用OBKV替换HBase，为统一技术栈奠定基础OBKV 是构建在 OceanBase 分布式存储引擎之上的NoSQL 产品系列，目前支持 OBKV-Table、OBKV-HBase、OBKV-Redis 三种产品形态，其原生继承了 OceanBase 的高性能、事务、分布式、多租户、高可靠的基础能力。此外，OceanBase 的工具体系（比如OCP、OMS、CDC等）也原生支持 OBKV，运维 OBKV 的各个产品形态和运维 OceanBase 的 SQL 集群完全一样。OBKV 可以帮助企业统一技术栈，在满足业务对多模 NoSQL 数据库诉求的同时，降低企业在数据库运维上的复杂度。基于我们目前正在使用的OBKV- HBase，总结其与HBase 的使用区别如下。完全集成 OceanBase 分布式存储能力：OBKV 不仅有 OceanBase 强大的内核能力，也继承了 OceanBase 丰富的生态工具能力。极简运维：DBA 如果同时有 SQL 以及 NoSQL 数据库的诉求，可以只运维一个数据库。统一查询：可以用 OBKV 做简单快速的 DML，同时可以用 SQL 对同一份数据做并发的复杂查询。成本更低：HBase 独用资源，OceanBase 是复用现有资源。监控更方便：方便对应用现有运行环境添加监控。OBKV-HBase 不仅解决了传统 HBase 在运维复杂、资源孤岛、工具缺失等方面的痛点，更通过与 OceanBase 深度融合，可以实现“一套引擎、多模服务、统一运维、资源共享”的现代化数据基础设施目标。引入 OceanBase 的三个阶段，确保技术转型平稳可控在数据库架构升级过程中，我们分三个阶段逐步引入 OceanBase，确保技术转型平稳可控。第一阶段：初步探索与能力评估（2023 年）2023 年底，团队开始接触 OceanBase 及其 OBKV-HBase 产品。当时 OBKV 文档尚不完善，关键功能缺失，尤其缺乏 bulkload（批量导入）能力，无法高效导入离线数据 ，初期判断暂不具备支撑核心业务的能力。因此，该阶段以技术调研为主，未投入生产使用。第二阶段：归档与分析场景试点（2024 年）2024 年，团队转向更匹配当前能力的场景，启动 OceanBase 在离线与分析业务的试点，将数据归档、BI 聚合宽表、AP 分析类业务迁移至 OceanBase。我们不仅验证了OceanBase在高吞吐写入、复杂查询、资源隔离等方面的稳定性与性能表现，还积累了集群部署、SQL 优化、运维监控等关键经验，为后续全面推广奠定基础。第三阶段：逐步替换与扩展（2025 年起）随着 OceanBase 功能持续完善（特别是 OBKV-HBase 的成熟），团队启动规模化替换计划。关系型业务：逐步将业务管理系统、商户管理系统、BI 系统等原 MySQL 应用迁移至 OceanBase SQL 模式；NoSQL 业务：使用 OBKV-HBase 替代原有 HBase，例如将“绑卡/解卡操作日志”等高频 KV 场景迁移至 OBKV-HBase；实现 TP、AP、KV 多负载统一承载，推动技术栈收敛与运维简化。五步平滑迁移：工具使用、方案设计与注意事项在从 HBase 到 OBKV-HBase 的数据迁移过程中，我们在实践中总结出五个关键步骤。Step1: 目标端准备在正式启动从 HBase 到 OBKV-HBase 的数据迁移前，需在 OceanBase 端完成充分的环境与配置准备。硬件配置：为避免因磁盘性能不足导致集群不稳定，建议使用高性能磁盘，但建议初期不要过度分配资源，以便预留弹性空间，用于后续扩缩容及负载均衡调整。存储规划：单个 OBServer 节点的磁盘容量应大于单个日志流的数据量。若单表数据量极大，而节点磁盘不足，可能在扩容或副本迁移时触发空间不足错误。租户规划：建议为 OBKV 创建独立租户，隔离资源。建好分区表。注意事项实测表明，自动 Range 分区优于手工预设 Hash 分区。自动分区支持分区裁剪，对范围扫描类查询性能更优；手工 Hash 分区在范围查询时需扫描所有分区，显著增加延迟与资源消耗。需正确创建 Table Group：HBase 表名对应 OBKV-HBase 的 tablegroup 名字。注意命名规范：HBase 列簇 family 在 OBKV-HBase 形式对应表 tablegroup$family。注意 K 大小写：使用 DBeaver 等工具导出建表语句时，关键字（如 K）可能被转为小写（如 k），导致语法错误。同时需显式设置最大版本数（Max Versions）和数据过期时间（TTL）（多个版本多行）。Step2: 数据迁移在完成目标端环境准备后，我们分阶段实施历史数据迁移与增量数据同步，确保业务平滑切换至 OBKV-HBase。历史数据迁移为高效迁移海量历史数据（单表达数十 TB），我们同时使用了 DataX 与 OMS ，但需特别注意两者在数据格式上的关键差异：DataX 导入的数据 Q 值是带列簇，T 值是正数。用 OMS 导入的 Q 值是不带列簇，T 值是负数。增量数据同步为确保切换期间数据零丢失，我们采用 “OMS 增量同步 + 业务双写” 双保险机制：HBase 开启复制，通过 OMS 增量同步。通过业务程序双写保证数据实时同步。逐步将流量从 HBase 切换到 OceanBase。Step3: 数据校验由于 OBKV-HBase 属于 NoSQL 场景，OMS 在当前版本中尚未提供 KV 类型数据的全量一致性校验功能，我们结合业务实际，设计了一套多维度、可落地的数据校验方案，确保迁移后数据准确无误。1. 行数校验：精确统计表行数。HBase 端：使用 HBase 的 RowCounter 工具统计原表行数。 命令: org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'table'。OceanBase 端：使用 count 统计，获取行数并与 HBase 结果比对。2. 三方数据对比：借助 Doris 实现内容级校验。由于 OMS 暂时不支持进行 KV 场景下的全量校验，我们引入 Doris 作为临时比对中间层：通过 DataX 将 HBase 数据同步至 OceanBase 和 Doris。对比 HBase、OceanBase、Doris 三方的数据一致性。3. 对关键业务字段进行抽样对比。Step4:数据访问支持在完成数据迁移与校验后，业务系统需通过标准接口访问 OBKV-HBase。我们发现 OBKV-HBase 不仅兼容 HBase 协议，还扩展了多项高级查询与操作能力，显著提升了开发效率与系统灵活性。查询操作（Select）Filter：支持定义基于 AND 及 OR 构建的复杂的过滤条件，下压给 OBKV 服务端来做过滤。Limit：限制返回满足条件数据的条数。IN 等语法糖：IN 本质上是一种 Filter，提供对应接口方便业务编码。简单聚合能力：提供 Sum/Min/Max/Avg/Count的聚合语义接口，下压给 OBKV 服务端来做简单聚合。OrderBy：只支持基于主键以及索引序。迭代器访问方式：提供类似迭代器的流式 Query 接口，适用于大批量结果集的流式获取以及处理场景，比如翻页场景。数据操作Insert：支持单行/多行数据插入。Update：支持单行/多行数据更新，支持带 Filter 的条件更新。Delete：提供基于主键做数据的删除，支持单行/多行数据删除。Upset（insertOrUpdate）：此接口的语义是，如果有对应记录存在，执行 Update 操作，如果不存在，执行 Insert 操作，此接口也支持单行/多行操作。Step5：业务压测为确保 OBKV-HBase 能够满足高并发生产环境要求，我们使用真实业务压测 OBKV 性能，达到 42w QPS，延迟仅为 1ms 左右，超出预期。压测方法：业务直接连接 OBServer 压测 OBKV 性能。对比前期通过 ODP 压测的性能差异。详细测试数据我们部署 10 个 Pod 模拟业务客户端，分别通过 OCP 统一调度和通过 ODP 的方式进行多轮压测任务。如下分别是 OceanBase 数据库、OCP 模式、ODP 模式压测的数据记录。OceanBase 数据库压测数据如下图所示OCP 模式压测数据如下图所示ODP 模式压测数据如下图所示需要说明的是，前期通过 ODP 压测，性能不佳，QPS 不到 2k，具体原因分析见后续问题总结。经过优化，直连 OBServer 压测 OBKV，QPS 达到 42W，延迟 1ms 左右，完全满足业务需求。直连 OBServer 的测试结果让我们对 OceanBase 的性能有了充分的信心，为后续业务的正式切换奠定了基础。OBKV上线经验与问题总结：运维配置、数据校验在 OBKV-HBase 的测试与上线过程中，我们积累了一系列关于监控集成、硬件配置、租户隔离及 CDC 同步等方面的实践经验，总结如下，供大家参考。运维配置相关1.监控配置为避免重复建设监控平台，我们将 OBKV 相关指标接入公司统一的自研监控系统：ODP 的 Prometheus 参数可直接使用默认配置，无需额外调整；如需修改 ODP 监控参数，可通过 sys 租户登录集群，执行以下命令：show proxyconfig like "%prometheus%"以及alter proxyconfig set xxx = xxx;2.硬件配置建议使用高性能磁盘，以保障高吞吐写入需求。初期资源不要划太多，避免将单台服务器的全部 CPU/内存资源划给租户，以便预留弹性空间用于后续扩缩容及负载均衡。单个节点的磁盘要大于日志流的大小，当单表很大时且未合理分区，其对应的日志流可能超过单节点磁盘容量，同时在集群扩容（如从 3-3-3 架构扩展至 6-6-6 ）时，副本迁移会因日志流到节点磁盘迁移失败而失败。3.租户配置建议为 OBKV 创建独立租户，避免与 TP/AP 类 SQL 业务共享资源。4.CDC 配置在使用 OMS 或 CDC 进行数据同步时，需特别注意 HBase 动态列模型与 CDC 日志格式的兼容性问题。HBase 表的列是动态的（不同 Row 可含不同列），而 OceanBase 的 clog（提交日志）在记录变更时有两种模式。全列模式（full）：记录整行所有列的值。非全列模式：仅记录被更新的字段。若源端写入为非全列，而目标端 CDC 期望全列日志，可能导致同步解析失败或数据不一致。解决方法是启用 CDC 的脏数据跳过开关skip_dirty_data=1，允许跳过全列校验，修改后重启实例生效：ALTER BINLOG INSTANCE y6op8d9rk1 SET EXTRA_OBCDC_CFG ='skip_dirty_data=1'。5.前缀检索用 setRowPrefixFilter在早期调研阶段，我们比较担忧 OBKV-HBase 是否支持基于 RowKey 前缀的高效查询。经过深入查阅文档与测试验证，确认 OBKV-HBase 完全兼容 HBase 1.2+ 的原生 API，其中包括关键的前缀检索功能。可通过 Scan.setRowPrefixFilter(byte[] prefix) 方法实现高效的前缀扫描（Prefix Scan），具体如下图所示。该接口会自动构造起始键（startRow）和终止键（stopRow），仅扫描匹配指定前缀的 RowKey 范围，避免全表扫描，显著提升查询效率。数据校验问题在从 HBase 迁移至 OBKV-HBase 的过程中，我们在数据校验过程中也遇到了3个关键问题。问题1：上下游数据条数校对问题问题描述使用 DataX 和 OMS 两种工具分别迁移同一张 HBase 表后，OBKV 中的数据行数均少于 HBase 源端，初步校验无法对齐。原因分析HBase 的数据模型特性导致 count 结果存在歧义。Region 分裂重叠：分裂过程中可能短暂产生重复 RowKey。未提交数据/写入失败残留：部分写入未完成但日志已落盘。多版本（Multi-Version）：同一 RowKey 多次写入生成多个时间戳版本，默认全部保留。TTL（Time-To-Live）未生效：过期数据尚未被清理，仍计入统计。在上述场景下，HBase 的 RowCounter 统计的是所有版本 + 所有可见记录，而 OBKV 默认仅保留最新版本（若未显式配置），导致数量差异。解决办法统一迁移工具：避免混合使用 DataX 与 OMS，防止因时间戳、列格式处理逻辑不同引入偏差。放弃基于快照（Snapshot）或 HFile 的 BulkLoad 方式，改用 queryType=scan 的流式读取，确保仅同步当前可见、已提交的最新版本数据。开发专门的数据校验工具，对比源端和目标端的数据。结果验证通过调整迁移工具和校验方法，最终实现了 HBase 和 OBKV 数据的完全一致。注意事项建表语句大小写敏感：通过 DBeaver 等工具导出的建表语句中，K 关键字可能为小写（如 k = 'value'），需手动修正为大写，否则解析失败。注意设置最大版本号和过期属性（多个版本多行）。问题 2: 20002 错误码问题描述客户端等待服务端一直没有回包，超时报错 20002 ，默认超时设置为 1.5 秒。每次应用重启后，第一笔查询耗时比较高，后面查询耗时基本正常。原因分析根本原因是 scan.setCaching 参数配置不合理。scan.setCaching 参数用于限制每次 RPC 请求返回数据的行数。在 nextO 迭代的过程中，底层通过多次 RPC 来拉取剩余数据。不设置 scan.setCaching 参数时，默认一次 RPC 拉完一整个分区的数据，在等数据返回的过程中卡住，导致 RT 较高。解决办法将 scan.setCaching 参数的值设置为 100，控制每次 RPC 请求返回的最大行数。scan.setCaching(100);设置后，第一次查询耗时降到了 300ms 左右，后续查询性能也得到显著提升。问题 3：代理压测性能不佳问题描述通过 ODP 压测 OBKV-HBase，发现性能瓶颈明显，QPS 不到 2k。原因分析根本原因是ODP 元数据缓存机制与数据库大小写敏感配置不匹配。OceanBase 集群启用了 表名大小写敏感模式（lower_case_table_names = 0）。而 ODP 默认行为在处理元数据请求时，未正确识别大小写敏感上下文，导致其无法有效缓存表结构信息。每次查询均触发完整的元数据解析流程（包括向 sys 租户查询表定义），无法命中本地缓存。高频元数据查询成为性能瓶颈，严重拖累整体吞吐能力。优化方案通过设置 ODP 参数开启 ODP 表名小写兼容模式，在 sys 租户下执行：alter proxyconfig set pc_enable_lower_case_table_names=True。再次压测结果：QPS 稳定在 1.2w 左右，性能提升 6 倍。“一库多模、统一平台”，将大规模引入OceanBase通过近两年对 OceanBase 及其 OBKV-HBase 能力的深入实践，宝付支付成功完成了从传统 HBase 架构向新一代分布式数据库平台的平滑演进，取得了显著的技术与业务成效。实现降本：HBase 独用资源转为 OceanBase 复用资源，不仅释放了数台服务器资源，还实现了 NoSQL 与 SQL 负载的统一承载，使硬件投入与运维成本大幅降低。提升效率：QPS 提升到 42W，延迟降低到 1ms 左右，完全满足高并发支付场景的严苛 SLA 要求。增强可用性：告别 MySQL 主从 + 异地备库等复杂架构，统一为 OceanBase 多副本强一致架构。系统具备自动故障切换（RTO < 8s）、数据零丢失（RPO = 0）能力，整体健壮性显著提升。统一监控：方便对应用现有运行环境添加监控，大幅提升可观测性和监控易用性。不仅如此，对于集团架构而言，也具有重大意义和价值。其一，完成数据库架构全面升级。从 HBase 到 OceanBase，从“多套异构数据库”走向“一库多模、统一平台”，我们实现了数据库架构的全面升级，技术栈大幅收敛。其二，夯实业务创新底座。高性能、高可用的数据服务为实时风控、智能 BI 等新场景的业务创新提供了更强大的数据支撑能力。其三，奠定智能数据架构基础。为未来 AI 原生计算、HTAP 融合分析、跨地域多活等演进方向预留充分扩展空间。其四，沉淀宝贵实践经验。形成涵盖迁移方案、数据校验、性能调优、故障排查的完整方法论，可复用于后续系统改造。本次 OBKV-HBase 成功落地，离不开 OceanBase 团队在过去两年中提供的专业、及时、深度的技术支持，特别是老纪及其研发、技术支持团队。无论是早期功能定制、性能瓶颈攻关，还是生产上线保障，OceanBase 团队始终与我们并肩作战，为项目顺利推进提供了坚实保障。在此，谨代表宝付支付技术团队，向 OceanBase 团队在迁移过程中提供的技术支持致以诚挚感谢！另外，基于当前 OceanBase 在宝付支付的成功落地经验，我们已将 OceanBase 纳入集团未来数据架构的核心，聚焦 AI 项目赋能、汇聚库建设、多活架构尝试、零售支付场景四大业务方向大规模引入。1. Al 项目赋能：实现一体化SQL+AI。为响应公司对智能化转型的战略要求，我们将 AI 能力深度集成至数据库引擎层，推动从“被动查询”向“主动智能服务”升级。原生支持 AI 混合计算：利用 OceanBase 内置的向量化执行引擎与 AI 函数能力，实现“SQL + AI”的混合计算。探索智能化查询优化和数据处理。提升数据分析和決策支持能力。2. 汇聚库建设：实现一体化TP+AP。当前集团存在 1000+ MySQL 实例及多套异构数据系统，导致跨库分析、实时统计、经营报表等场景面临巨大挑战，OceanBase 的 HTAP 一体化架构为此提供了根本性解决方案。我们将逐步把核心业务库、汇聚库、宽表等迁移至 OceanBase 并扩大线上使用规模，使用一套集群同时承载 TP 写入与 AP 分析，构建统一的数据平台，简化数据链路，提升数据治理和数据服务能力。3.多活架构尝试，实现系统稳定。苦于MySQL双活架构带来的问题，我们将尝试业务多活要求，满足高可用业务需求。依托 OceanBase 原生分布式多副本与 Paxos 协议能力，构建轻量级、高可用、跨机房、跨地域的多活架构，提升系统容灾能力和业务连续性。4.零售支付场景深化。随着内部零售支付业务越来越多，我们将在其他零售支付业务场景推广使用 OceanBase。并持续优化 OceanBase 压测记录，完善性能基线。我们计划基于真实业务负载开展常态化压测，建立 QPS、延迟、资源消耗等关键指标的基准模型。此外，探索更多 OceanBase 在支付行业的应用场景，充分发挥 OceanBase 的 HTAP 与多模能力。数据库的升级不仅是技术的迭代，更是业务持续创新与稳健运行的基石。欢迎关注，将为您持续更新与#数据库、#AI、#开发、#降本增效 相关的技术内容。
TNG Digital基于OceanBase构建东南亚金融科技支付场景核心数据底座
摘要：OceanBase 凭借原生分布式、零停机、全栈多云兼容三大核心技术优势，精准破解 TNG Digital 在高并发支撑、业务连续性等方面的痛点，助力其实现从“宕机危机”到“99.99%高可用”的跨越式升级,成为其规模化盈利的技术基石，打造了分布式数据库以硬核技术赋能东南亚头部金融科技企业核心支付场景的标杆范例，为分布式数据库基础软件出海提供“技术适配+低成本落地”的全新实践路径。作为马来西亚金融科技领域的领军者，TNG Digital 凭借 TNG eWallet 深度融入民众支付生活，全面覆盖交通出行、餐饮消费、资金转账等高频场景。自 2018 年起，其用户规模实现超 10倍爆发式增长，截至 2025 年，已服务马来西亚 3300 万人口中的 2500 万验证用户，成为支撑区域数字经济运转、贯穿民生服务的关键信息基础设施。然而，高速增长背后暗藏技术“生死考验”，OceanBase 凭借原生分布式、零停机、全栈多云兼容三大核心技术优势，精准破解 TNG Digital 在高并发支撑、业务连续性等方面的痛点，助力其实现从“宕机危机”到“99.99%高可用”的跨越式升级。本次合作不仅成为 TNG Digital 规模化盈利的技术基石，更打造了分布式数据库以硬核技术赋能东南亚头部金融科技企业核心支付场景的标杆范例，为分布式数据库基础软件出海提供“技术适配+低成本落地”的全新实践路径。增长阵痛：金融科技高并发场景下的核心数据底座短板作为承载马来西亚数千万用户日常支付的核心平台，TNG Digital 的系统稳定性直接关系到民生服务体验与金融市场秩序。Leslie Lip（TNG Digital CTO）坦言，业务年增长率达 2-3 倍的背后，是技术团队不断与“规模陷阱”博弈的过程。核心痛点集中于数据底座的四大短板：· 突发流量峰值应对失效午间支付高峰时段，全钱包系统需承载巨大的交易压力，而原有数据库难以支撑政府补贴发放等非常规突发流量。TNG Digital 曾在 6 年前发生的数据异常，正是因为原有数据库架构缺陷导致服务器资源未充分利用从而陷入瓶颈，暴露了核心数据底座的“抗冲击”能力不足。· 业务迭代中的停机风险金融科技平台需通过高频表结构更新，适配支付场景创新，但原有数据库的 DDL 变更常导致生产环境停机，直接影响用户支付、转账等核心操作的连续性，成为业务快速迭代的“绊脚石”。· 多云扩展的兼容性壁垒业务初期依托阿里云，随规模扩张延伸至 Azure、AWS 等多平台，但不同云厂商的数据库服务存在适配鸿沟，既无法实现跨云协同运维，又面临被单一厂商绑定的“vendor lock-in”风险，制约 TNG Digital 的全球化布局步伐。· 性能与成本的失衡困境用户增长带来数据量爆发式累积，原有数据库存储效率低下，导致 IDC 运维与存储成本持续攀升；同时在相同硬件规格下，吞吐量难以匹配业务增长需求，形成“成本涨、性能滞”的恶性循环。OceanBase 破局之道：以“支付级”能力适配金融科技核心需求Leslie Lip 强调，选择 OceanBase 的核心逻辑是“解决真实业务痛点，而非单纯追求技术参数升级”。针对 TNG Digital 在支付场景高并发、业务连续性、多云扩展等方面的核心诉求，OceanBase 提供了贴合金融科技特性的全链路解决方案：01零停机解决核心技术破解迭代难题依托原生分布式架构设计，OceanBase 实现核心表 DDL 操作零停机执行的关键技术突破——在 POC 阶段即完成 4 万 TPS CRUD 并发场景下的表结构更新测试，全程无业务中断、无性能衰减。这一技术特性彻底解决了 TNG Digital 高频迭代中的停机隐患，为支付场景快速创新扫清核心技术障碍。02原生分布式架构扛住峰值压力OceanBase 采用“share-nothing”原生分布式架构，具备线性弹性扩展能力，可按需扩容支撑业务增长。该技术特性使其既能轻松承接午间的常规高峰流量，更能应对政府补贴发放等非常规突发流量的冲击，从底层架构层面杜绝宕机风险，完美匹配支付场景对高可用的极致要求。03全栈多云一致性体验能力OceanBase 内置全栈多云兼容技术模块，通过统一的技术接口与适配层，完美兼容阿里云、Azure、AWS 三大云平台的底层环境，实现不同云平台下的部署架构、运维操作、性能表现及合规审计的全链路一致性体验。这一核心技术特性，不仅为 TNG 搭建了 “以私有化部署为核心、多云协同为延伸” 的弹性 IT 架构，保障了征信数据跨云流转与管理的稳定性、安全性，更从技术层面帮助 TNG Digital 彻底摆脱 “vendor lock-in” 制约，为其后续拓展东南亚其他区域征信服务、接入更多全球云服务提供商奠定了核心基础，让 TNG Digital 在全球化业务布局中具备更强的技术灵活性与成本可控性。04高压缩比+高性能优化技术提升效益OceanBase 基于高压缩的数据引擎，实现 5 倍数据体积缩减的技术效果，大幅降低存储与运维成本。同时凭借分布式执行引擎优化技术，在相同硬件规格下实现 40% 的吞吐量提升，精准破解 TNG Digital “成本涨、性能滞”的核心困境，为金融科技企业盈利化发展提供技术支撑。05全量 MySQL 兼容技术加速落地见效OceanBase 深度打磨 MySQL 兼容层技术，实现语法、应用行为、驱动的全量兼容。这一技术特性使 TNG Digital 技术团队无需额外学习成本即可快速上手，大幅缩短项目升级与落地周期，实现技术升级的“平滑过渡”。正如 Leslie Lip 所言，OceanBase 不仅是数据库，更是“能伴随企业野心共同成长的技术平台”。实现从“生存线”到“增长线”的价值跃升基于 OceanBase 完成核心数据底座升级后，TNG Digital 在业务稳定性、运营效率、创新能力三大维度实现质的飞跃，关键成效完全匹配金融科技支付场景的核心诉求：01支付连续性达行业顶尖水平核心系统实现 99.99% 的高可用，与 OceanBase 合作至今，未发生任何数据库事故，成功支撑多轮政府补贴发放等重大场景的平稳运行，彻底摆脱过往宕机阴影，筑牢支付业务“生存线”。02性能与成本效益双突破相同硬件规格下，业务吞吐量提升 40%，高效承接高峰期高并发交易；5 倍数据压缩比大幅降低存储成本，为企业盈利化发展提供有力支撑，将数据底座从“成本中心”转化为“效益中心”。03创新与拓展能力全面释放零停机 DDL 与多云协同能力，为 TNG Digital 的场景迭代与跨平台拓展扫清障碍。目前双方已启动键值数据库模型搭建、跨云双活架构合作等计划，将基于 OceanBase 构建更具弹性的时间敏感型支付应用，进一步拓宽业务增长边界。从服务本土支付场景的分布式数据库，到支撑海外支付场景的分布式数据库金融科技的规模化增长，本质是数据底座“抗冲击能力、迭代能力、扩展能力”的综合较量。TNG Digital 作为东南亚支付领域的龙头企业，其面临的“高并发、零中断、多云扩展”痛点，是全球金融科技企业规模化过程中的共性难题。OceanBase 的成功落地，不仅解决了单一企业的技术困境，更提供了适配支付场景核心需求的可复制技术方案。OceanBase 与 TNG Digital 的合作，标志着分布式数据库凭借“原生分布式+零停机+全栈多云兼容”等硬核技术特性，已具备支撑海外头部金融科技核心支付场景的成熟能力，实现从“国内核心场景验证”到“海外高频支付场景落地”的关键跨越。区别于其他出海案例，此次合作的核心亮点在于以技术特性精准匹配支付场景需求——零停机保障业务迭代连续性，原生分布式支撑高并发峰值，多云兼容打破拓展壁垒，这些技术优势共同重塑了海外市场对分布式数据库基础软件在支付场景下的技术认知。未来，OceanBase 将持续深化与 TNG Digital 的协同创新，助力其实现云服务提供商拓展、跨云韧性升级等战略目标，同时进一步完善东南亚市场的本地化服务体系，聚焦金融科技支付、数字钱包等核心场景，为更多海外企业提供“支付级”稳定、高效、经济的数据底座支撑，推动分布式数据库基础软件全球化布局向“场景化深度赋能”新阶段迈进。欢迎访问 OceanBase 官网获取更多信息：https://www.oceanbase.com/
作者：Shier Han | Founder of PengoPay在过去的半年里，我们深入调研了稳定币支付赛道，从线下零售到跨境贸易，再到B2B结算，最终得出结论：B2B场景是目前稳定币支付最具潜力的切入点。为此，我们团队将在 2026 年 2 月份推出一款面向B2B企业的稳定币收款产品，帮助企业更高效、更低成本地接收稳定币支付。在这段市场探索过程中，我们形成了以下几点关键认知：一、行业背景：稳定币的万亿未来市场共识日益清晰：美元稳定币规模将持续增长，未来3~5年内有望突破万亿美元市值。这一增长不仅源于加密货币生态的内部需求，更来自传统金融领域对高效结算工具的渴望。跨境贸易、企业间结算、供应链金融等场景正在成为稳定币应用的新前沿。二、牌照与合规：成本与现实的冲突当前稳定币支付业务面临一个尴尬现实：并没有专属于稳定币支付的牌照体系。即便有政府机构颁发相关许可，也是将其纳入传统支付牌照框架。如果涉及资金托管，则需要申请与加密货币交易所同等级的牌照，成本极高。这种监管滞后性导致了一个矛盾：稳定币支付创新者要么承担不合理的合规成本，要么在灰色地带冒险展业。三、“高风险、低回报”的全托管陷阱许多早期稳定币支付产品采用全托管钱包模式，但这隐藏着巨大风险。全托管方案的风控成本直接对标中心化交易所，需要同等水平的安全体系、合规团队和保险措施，否则极易因安全问题或资金挪用而暴雷。更关键的是投入产出比问题：一个稳定币支付产品年度处理的资金规模，可能还不及一家中型交易所单日的交易量，却要承担相近级别的合规与风控成本。这种“小马拉大车”的模式难以为继。四、真正的赢家：卖铲子的人在稳定币支付这波浪潮中，我们观察到基础设施和服务提供商往往比直接做支付的产品更有发展空间：钱包解决方案服务商KYT/AML风控服务商KYC/KYB身份验证服务商Off-Ramp法币兑换机构这些“卖铲子”的公司为整个行业提供工具和服务，风险相对分散，标准化程度高，更容易实现规模化。五、明确的自杀行为：三条死路通过市场观察，我们已经清晰看到哪些做法“大概率会死”：重金追逐牌照除非背靠大型金融集团，否则独立创业公司投入大量资源申请和维护全系列金融牌照，往往会在产品验证前耗尽资源。全托管资金方案为用户托管资金意味着承担交易所级别的风险，却只有支付级别的收益。一旦安全出问题或内部管控失效，信任将瞬间崩塌。亲自下场做出入金建立稳定的法币通道需要极强资源，而为了业务增长放松KYC要求或降低AML标准，则是饮鸩止渴，终将招致监管重锤。六、持久战思维：先进场，保持在场稳定币支付行业充满想象空间，但当前阶段能做的事情比想象的少。这是一场持久战，需要耐心、节奏感和生存智慧。我们认为，成功的关键在于：先进入这个领域，并确保自己能够持续留在场上。这需要我们：选择轻资产、可扩展的商业模式与专业合规服务商合作而非自己重建轮子聚焦核心价值，不做大而全的解决方案保持灵活，随时准备调整方向最后我们即将推出的B2B稳定币收款产品，正是基于这些认知的产物。首先，我们不托管用户资金；正是因为选择不托管资金的方案，所以我们在合规层面不用自建复杂的合规体系；此外，我们也不会涉足高风险的法币出入金通道业务。相反，我们专注于解决企业接受稳定币支付的实际需求，与专业服务商和合规持牌机构合作构建安全合规的解决方案。稳定币支付的未来是光明的，但道路是曲折的。在这个新兴市场中，克制比野心更重要，生存比扩张更紧迫。我们选择以谨慎乐观的态度入场，以持久战的心态布局，相信只要保持在场，就能等到行业成熟、价值兑现的那一天。这场无国界支付变革已经开始，我们正在路上。
中粮信托 x TencentOS：国产操作系统的业务零感知替换实践
“我们选型时做了大量测试对比，TencentOS 在兼容性、稳定性和服务支持上都表现最好。当然，我们在选择之前也做过大量的调研和验证，TencentOS 凭借其强大的生态兼容性以及卓越的技术服务能力，满足中粮信托的选型标准，成为最终选择。”——中粮信托基础设施运维经理 南昕中粮信托有限责任公司（简称“中粮信托”）成立于 2009 年 7 月，是经原中国银监会批准设立的非银行金融机构，公司聚焦农业金融和乡村振兴领域，通过不断创新金融模式，逐步发展为行业内先进企业。 数字化中心作为中粮信托唯一的科技职能部门，近些年围绕业务“3+1+3”的发展战略，制定了数字化的发展战略，中粮信托围绕国产化进程的改造做了很多战略上的部署和调整，操作系统是其中一个重要的方面。国产化操作系统改造中的业务需求与挑战在信托行业，科技从业人员数量远远低于银行的体量，在操作系统国产化替代过程中要求尽可能选择能够提升整体迁移效率以及辅助迁移的方案或服务，对自动化迁移的能力、备份、回滚、全流程自动化、降低迁移成本等方面有着极高的要求。对于后期的安全与运维需求，同样要兼容现有公司内部安全运维基线，能够满足信息安全需求，实现运维系统、监控系统的统一管理，技术选型关键技术清单要求如下：1. 7×24 小时业务不间断CentOS 于 2024 年 6 月全面停服，意味着系统的安全漏洞无法修复，技术中断后核心的交易平台和系统也会面临一些病毒的攻击和数据泄露的巨大风险。金融行业大部分系统都是交易类的系统，对业务连续性有比较高的要求，中粮信托内部的普惠金融系统、财富系统等，都要求业务连续 7×24 小时不间断。2. 兼容性要求较高进行操作系统的替换，中粮信托主要面临着技术适配、迁移窗口的难题。要考虑迁移效率和业务影响的平衡，内部整体架构的兼容性。操作系统作为 IT 的底座，要兼容底层基础设施硬件、数据库、中间件以及业务系统，对整体兼容性也提出了比较高的要求。技术方案选型的核心逻辑是要保证业务零中断、风险可回滚、成本可控。3. 重装系统 or 原地替换？结合市面上主流的迁移方案，主要两种：一是重新安装国产操作系统来部署业务；二是采用腾讯 TencentOS 原地替换方案。相比之下原地替换方案更具优势，不需要重新部署，迁移周期比较短，能够有效的降低内部的人工成本，保留业务的配置和数据，整体风险也比较可控。国产操作系统选型与业务价值在进行 TencentOS 替换之前中粮信托做了一些内部基础设施的创新和突破。在 2024 年整体进行基础设施国产化软硬件的升级，建立了业内作为信通行业建立双活数据中心的信托公司，通过自主网关设计实现微服务架构的双活。在基础设施升级后，TencentOS 作为上面的重要分支来打造现有企业云国产化架构解决方案。TencentOS 成为中粮信托的最终选择，主要原因是迁移的整体效率及专业的专家服务。1. 从 POC 到全面上线：百日攻坚实现 300 套系统无缝迁移2024 年 8 月份开始整体方案准备；9 月份 POC 测试；10 月份环境部署到迁移周期评估；11 月份着重对测试环境进行迁移，来验证和演练；到年底之前完成了生产系统包括存量 300 多套系统 TencentOS 的整体迁移。2. 专业护航，平稳落地：7×24 小时专家支持与周密预案保障迁移“零感知” 腾讯云与中粮信托团队进行了多轮投产预演，进行及时的问题复盘。业务层面，TencentOS 专家团队具备大规模迁移经验，能够提供 7×24 小时的技术支持，在迁移期间积极配合中粮信托团队提前联系用户，错开投产和变更的时间，上线后进行了重新的验证和压测，来保证整个操作系统的迁移稳步进行。中粮信托基础设施运维经理 南昕“腾讯的团队人员很专业，包括前期方案的制定，实施过程中表现出的专业性，因为操作系统迁移大多可迁移窗口都是晚上或者凌晨，我们腾讯的小伙伴们也是在实施过程中表现处理非常敬业的态度，让我们完成了整个工作安排。”——中粮信托基础设施运维经理 南昕未来展望国产化替换不是终点，可能是数字化金融创新以及数字化转型的新起点。未来，中粮信托将持续在数字化转型的历程上不断稳步前行，和腾讯生态伙伴们一起携手并进，打造国产化改造以及数字化创新的未来。
IDC：OceanBase 位列中国分布式数据库本地部署市场第一、整体第四
近日，全球权威机构 IDC 发布的《IDC 中国分布式事务数据库市场追踪，2025H1》报告显示，2025 上半年，原生分布式数据库厂商 OceanBase 以 2810 万美元营收，居中国分布式事务数据库本地部署市场第一。这是继 2024 年下半年后，OceanBase 连续两次在该细分市场拔得头筹。同时，在包含公有云的整体市场中，OceanBase 以 4060 万美元营收位列独立厂商第一、整体第四，持续领跑国产数据库阵营。 IDC 统计，2025 上半年，中国分布式事务数据库市场规模达 4.2 亿美元，同比增长 19.6%。其中，本地部署市场增速高达 24.9%，显著高于公有云部署模式，预计 2024-2029 年复合增长率将达 24.2%。分布式数据库正加速向金融、政务等核心系统渗透，在性能、稳定性与综合成本上比肩甚至超越国际产品。 IDC 同时认为，当前市场集中度持续提升，前五大厂商已占据 82.5%的市场份额。随着国家数据库测评名单的发布和政策深入推进，具备核心技术能力与成熟实践案例的厂商优势凸显。 据了解，OceanBase 是蚂蚁集团 100%自研的原生分布式数据库。IDC 在报告中指出，OceanBase 凭借原生分布式、原生多租户、HTAP、高级数据压缩等技术特性，成为分布式交易型数据库的代表厂商。其“单机分布式一体化”设计，可在同一产品体系下灵活支撑企业从初创到超大规模增长的全周期需求。 自 2020 年商业化以来，OceanBase 客户数突破 4000 家，连续 5 年年均增速超 100%，广泛应用于金融、政务、能源、通信、医疗等关键领域。面向 AI 时代，OceanBase 加速“Data xAI”融合，先后发布 4.4 一体化融合版本、AI 原生混合搜索数据库 seekdb 等产品，通过 AI 原生混合搜索、多模融合、TP/AP/AI 一体化等前沿能力，服务数十家头部企业智能化应用。 在金融领域，OceanBase 服务全部政策性银行、5/6 国有大行，覆盖超 100 家资产规模千亿级以上银行，支撑 190+核心系统、1000+关键业务，并成功落地汇丰、澳门大丰、老中银行、三井住友等国际金融机构。其中，老中银行在老挝上线基于 OceanBase 的新一代核心系统，性能提升 20 倍、批量处理缩至 30 分钟，成本仅为同类方案 20%，实现中国自研数据库海外银行核心系统的首单落地。 在政务与央国企领域，OceanBase 支撑全国约 1/3 省级人社系统、12123 交管平台、北上广深地铁票务系统及多家三甲医院 HIS 系统，并深度服务中国移动、中国联通、中国电信、国家电网、中国石化、中国航信、中国南方航空等大型央国企。 在海外支持方面，OceanBase 多云数据库 OB Cloud 已运行于阿里云、AWS、Azure 等七大主流云平台，支持“一套架构、全球运行”，服务 GCash、2C2P、PalmPay 等 50 余家海外客户。