蘇寧金服技術大揭祕系列由蘇寧金服專家組撰寫，用於解密蘇寧金服在支撐過萬億交易額的架構支撐實現

本文是系列的開篇之作

作者：鄭發升

蘇寧金服支付平臺技術專家；B端產品線AI支付架構負責人；

1535字 | 5分鐘閱讀

背景

蘇寧金融年交易量已經過萬億，累計啟用會員超過億級   ，服務場景從蘇寧易購內部生態，擴充套件到全渠道、全場景、多業態的線上線下智慧零售的開放生態圈，多行業縱深發展。這就要求我們的支付引擎智慧化：支付過程能實現智慧決策，懂使用者所想；系統出問題時，智慧地排程資源，修復故障。

01

總體系統架構

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決策機器人隸屬於支付平臺，處於整體架構基礎服務層，將直接向上層業務提供智慧決策服務，輔助業務系統更智慧地完成支付。

設計目標：

1. 提供靈活、高效的支付決策功能，為業務提供多層次、多功能的多渠道決策服務，把收銀臺系統和渠道資金路由系統渠道決策服務收回，由決策機器人提供服務。

2. 提供決策綜合服務門面，把支付渠道規則從收銀臺中剝離出來，沉澱通用服務功能，使支付規則更易管理和擴充套件，提供更細緻的決策功能，使收銀臺更專注於互動流程，提升使用者支付體驗。

3. 提升支付成功率，根據使用者具體訂單達到一人千面，為多元化的支付場景提供穩定、可靠、高效的支付方案，保障使用者各種支付體驗效果。

4. 省錢，為業務提供最優惠支付方案，降低運營成本。

晉級之路：

0２

千人一面外掛式規則引擎

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外掛式架構，提供統一的決策引擎服務，降低不同產品決策間的耦合，使系統更易於維護與擴充套件。

業務決策：提供策略服務選擇業務決策外掛，結合業務決策因子匹配業務規則，業務匹配時支援權重匹配，從而降低運營配置工作量。

通道決策：業務決策完成後根據產品及功能選擇不同的決策鏈路進行通道決策，決策鏈路統一介面，根據業務自由實現，通道決策因子配置化管理，可擴充套件，可複用。

0３

千人千面數據決策小腦

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資料決策：基於使用者基礎資訊與行為進行數學建模，從使用者、會員等級、綁卡、行為型別等多方面構建使用者標籤，為每個使用者定製支付解決方案。

0４

一人千面AI決策大腦

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AI決策：根據使用者的行為和交易記錄等資料，採用多模型演算法（梯度下降，ELM，PSO），根據指標特徵自動尋找合適模型，計算得出使用者支付各特徵屬性對應的權重。如下圖，通過梯度下降分析使用者的支付行為和支付交易記錄等資料。

表中的行是一種支付方式，y是使用者對於該支付方式的偏重程度。通過大量使用者交易資料，使用梯度下降法找到一個函式的區域性極小值，從而得出表中對應的係數（a1~an,…），即是各特徵屬性對應的權重，權重值越大則表明該屬性對於使用者選擇支付方式越重要。

日常Feature Engineering中發現單一的某種屬性和另一種屬性可能並不存在強關聯，通過在決策訓練過程中引入隨機特徵屬性，自由選擇模型引數來進一步計算袋外資料誤差，增加屬性擾動，找到最優屬性函式。

實際支付時，根據各屬性權重，結合使用者具體支付訂單，預測使用者支付習慣，實現為不同使用者、不同訂單智慧推薦支付方式。

0５

故障免疫系統

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通過立體化監控從系統、應用、場景多維度監控系統，實時告警，觸發故障自愈執行應急預案，針對不同系統故障有不同的應急自愈預案，巨集觀上分為兩方面：

1. 外部服務故障：

熔斷降級，外部服務崩潰，告警觸發免疫系統執行關閉或切換呼叫，保障業務系統降級執行，如額度系統故障，免疫系統自動關閉決策對額度中心呼叫，決策降級執行，保證決策鏈路不因額度故障發生雪崩，影響整體業務。

2. 自身服務故障：

• 流控，除介面級流控外，還針對商戶和產品級的流控，如大促期間免疫系統觸發大促應急預案對代扣產品進行流控，而將流量提供給C端收銀臺使用者使用；

• 熔斷，系統崩潰或短時間無響應時，免疫系統觸發熔斷應急通知消費系統使用直連渠道支付，保證使用者可支付。

0６

未來展望

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未完待續，敬請期待

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