苏宁金服技术大揭秘：支付决策机器人
苏宁金服技术大揭秘系列由苏宁金服专家组撰写，用于解密苏宁金服在支撑过万亿交易额的架构支撑实现
本文是系列的开篇之作
作者：郑发升
苏宁金服支付平台技术专家；B端产品线AI支付架构负责人；
1535字 | 5分钟阅读
背景
苏宁金融年交易量已经过万亿，累计激活会员超过亿级 ，服务场景从苏宁易购内部生态，扩展到全渠道、全场景、多业态的线上线下智慧零售的开放生态圈，多行业纵深发展。这就要求我们的支付引擎智能化：支付过程能实现智能决策，懂用户所想；系统出问题时，智能地调度资源，修复故障。
总体系统架构
_____
决策机器人隶属于支付平台，处于整体架构基础服务层，将直接向上层业务提供智能决策服务，辅助业务系统更智能地完成支付。
设计目标：
1. 提供灵活、高效的支付决策功能，为业务提供多层次、多功能的多渠道决策服务，把收银台系统和渠道资金路由系统渠道决策服务收回，由决策机器人提供服务。
2. 提供决策综合服务门面，把支付渠道规则从收银台中剥离出来，沉淀通用服务功能，使支付规则更易管理和扩展，提供更细致的决策功能，使收银台更专注于交互流程，提升用户支付体验。
3. 提升支付成功率，根据用户具体订单达到一人千面，为多元化的支付场景提供稳定、可靠、高效的支付方案，保障用户各种支付体验效果。
4. 省钱，为业务提供最优惠支付方案，降低运营成本。
晋级之路：
千人一面插件式规则引擎
_____
插件式架构，提供统一的决策引擎服务，降低不同产品决策间的耦合，使系统更易于维护与扩展。
业务决策：提供策略服务选择业务决策插件，结合业务决策因子匹配业务规则，业务匹配时支持权重匹配，从而降低运营配置工作量。
通道决策：业务决策完成后根据产品及功能选择不同的决策链路进行通道决策，决策链路统一接口，根据业务自由实现，通道决策因子配置化管理，可扩展，可复用。
千人千面数据决策小脑
_____
数据决策：基于用户基础信息与行为进行数学建模，从用户、会员等级、绑卡、行为类型等多方面构建用户标签，为每个用户定制支付解决方案。
一人千面AI决策大脑
_____
AI决策：根据用户的行为和交易记录等数据，采用多模型算法（梯度下降，ELM，PSO），根据指标特征自动寻找合适模型，计算得出用户支付各特征属性对应的权重。如下图，通过梯度下降分析用户的支付行为和支付交易记录等数据。
表中的行是一种支付方式，y是用户对于该支付方式的偏重程度。通过大量用户交易数据，使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，从而得出表中对应的系数（a1~an,…），即是各特征属性对应的权重，权重值越大则表明该属性对于用户选择支付方式越重要。
日常Feature Engineering中发现单一的某种属性和另一种属性可能并不存在强关联，通过在决策训练过程中引入随机特征属性，自由选择模型参数来进一步计算袋外数据误差，增加属性扰动，找到最优属性函数。
实际支付时，根据各属性权重，结合用户具体支付订单，预测用户支付习惯，实现为不同用户、不同订单智能推荐支付方式。
故障免疫系统
_____
通过立体化监控从系统、应用、场景多维度监控系统，实时告警，触发故障自愈执行应急预案，针对不同系统故障有不同的应急自愈预案，宏观上分为两方面：
1. 外部服务故障：
熔断降级，外部服务崩溃，告警触发免疫系统执行关闭或切换调用，保障业务系统降级运行，如额度系统故障，免疫系统自动关闭决策对额度中心调用，决策降级运行，保证决策链路不因额度故障发生雪崩，影响整体业务。
2. 自身服务故障：
• 流控，除接口级流控外，还针对商户和产品级的流控，如大促期间免疫系统触发大促应急预案对代扣产品进行流控，而将流量提供给C端收银台用户使用；
• 熔断，系统崩溃或短时间无响应时，免疫系统触发熔断应急通知消费系统使用直连渠道支付，保证用户可支付。
未来展望
_____
未完待续，敬请期待
中生代社群成立于2015年，通过技术交流，让更多的小伙伴互通有无，共同成长，中生代社群链接10万IT技术人员，5000+总监/CTO
想要加入中生代架构群的技术小伙伴，请添加群助手小姜的微信
申请备注（姓名+公司+技术方向）才能通过哦！
《突破-程序员如何练就领导力》是中生代社区新上架的图书，签名版仅在送礼神器销售，余50本，先到先得