数字时代下银行业面临更多的的机遇和挑战。移动互联时代的业务快速增长使移动终端的用户数和交易频率大幅增加，客户要求能够随时随地查询和处理银行业务，各类场景中诞生的移动支付需求使越来越多的第三方系统接入银行，这些场景不仅给银行带来了海量业务，也是对传统银行系统的挑战，而随着大数据和人工智能广泛应用于风险控制、营销辅助、量化投资、智能投顾、风险识别等领域，不仅为数字化金融提供了有力支撑，还使银行系统的运营效率和服务水平的提升成为可能。
对于银行核心系统而言，金融对数据业务具有强实时一致性的要求，需要采用集中式的关系型商业数据库来满足 ACID（代表 Atomicity 原子性、Consistency 一致性、Isolation 隔离性、Durability 持久性），是实现强实时一致性的基础。
基于目前的技术水平，银行的核心业务不能摆脱对集中式数据库架构的依赖，当下可行的银行分布式架构实际上是混合模式。对于外围业务，更多地采用分布式；在核心数据库，出于业务连续性和数据“强一致性”的要求以及 CAP 原理的约束，实现完全的分布式处理存在一定困难，所以仍采用集中式架构。对于核心业务，如：存款、贷款、支付、增值等在目前业务流程对数据强实时一致性的要求下，绝大多数银行的核心业务采用集中式架构。而电子渠道等与外部协作的互联网应用场景，因为有核心系统做支撑，可以考虑应用分布式架构。此外，对数据的实时一致性要求不高的应用，如数据分析、内部管理、大数据征信、大数据营销、大数据风控等，也可以采用分布式架构。
与互联网公司相较，后者主要业务（社交、搜索、电商类）的单位数据价值较低，对数据实时一致性要求不高，也可以接受数据“最终一致性”，所以更广泛采用开放的分布式架构，实现数据库的灵活扩展，乃至跨地域（数据中心）的相互冗余备份。互联网公司和银行在业务逻辑、监管方式、数据要求上完全不同，这也造成了不同的技术选择。分布式和集中式数据库各有优缺点，各自在不同的匹配领域里发挥平台优势。
当下，银行核心数据中心在未来数年甚至更长时间的主流建设思路仍是：降低核心业务过度集中于单一主数据中心的风险，弱化业务间的交互，从而做到核心业务分开部署。按照规模和功能，银行数据中心的建设可以大致分为总部级数据中心、省级/市级分行数据中心、支行和营业网点。基于技术标准合规和业界实践，并适度兼顾未来业务预期，银行业数据中心的设计与建设应满足标准合规、高可用性、按业务分级、兼顾节能的原则。
其中，银行总部数据中心承载着核心业务，包括央行、国有大型商业银行、政策性银行、股份制银行、邮政储蓄银行以及大型城商行在内的金融机构应以最高的可用性和可靠性为前提建设；银行省级/市级分行数据中心是辖区银行业务的信息枢纽，并承担一些本地特色银行业务，这类节点处于银行的数字化战略的关键位置；银行支行和营业网点主要负责网络接入和承载少量本地化业务如视频监控、叫号系统等，一般机房规模不大；银行自助网点一般仅有若干 ATM 设备以及视频安防、门禁等应用需要网络接入，通常需要无人值守和远程管理。
在数字化和技术颠覆大潮之中，金融数字化的发展推动数据的快速增长，客户行为和业务运营数据可以成为极具价值的无形资产，通过对移动互联网、云计算、大数据、人工智能等手段进行开发和利用，银行机构正在不断重塑传统银行机构业务模式，创造全新业务模式。银行数字化转型不仅促进业务的快速增长，同时还带来诸多挑战，而其数字化金融的基础则是依托于稳健可靠的数据中心建设与转型，才能为银行运营效率和服务水平的提升提供保障。 |
