xiaohack's Blog - 金融科技
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items: 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
items: 国内首个“测试智能体规范：出台，定义金融质控新高度
items: 35岁程序员，26年后面的路子咋走？
items: 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
items: TNG Digital基于OceanBase构建东南亚金融科技支付场景核心数据底座
items: 2026 稳定币支付：机遇与陷阱
items: 中粮信托 x TencentOS：国产操作系统的业务零感知替换实践
items: IDC：OceanBase 位列中国分布式数据库本地部署市场第一、整体第四

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
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date: 2026-02-10T12:47:56+08:00
description: 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…

国内首个“测试智能体规范：出台，定义金融质控新高度
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date: 2026-01-26T15:17:32+08:00
description: 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。

35岁程序员，26年后面的路子咋走？
type: item
date: 2026-01-26T13:31:44+08:00
description: 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…

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
type: item
date: 2026-01-21T16:21:52+08:00
description: 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…

TNG Digital基于OceanBase构建东南亚金融科技支付场景核心数据底座
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date: 2026-01-20T16:52:06+08:00
description: 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…

2026 稳定币支付：机遇与陷阱
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date: 2026-01-19T20:13:33+08:00
description: 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
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date: 2026-01-08T12:03:22+08:00
description: “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
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date: 2026-01-07T20:10:26+08:00
description: 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。