提到“系統性能”問題，便立即聯想到剛剛過去的“618”購物狂歡，電商公司在面對高密集度併發交易行爲時，依託強大的系統性能以保持用戶在網購與支付過程中平臺的系統穩定性的極致案例。系統性能直接關乎用戶體驗，用戶體驗的流暢性往往體現了一家公司的技術水準。系統性能之於一家科技企業的重要性不言而喻。
據360金融最近公佈的2020年一季度業績報告披露內容，360金融在系統性能領域自主研發的技術，將反欺詐等風控決策實時應用到每一個環節，實時風險識別前移，日均完成決策數據計算396億次，客戶最快8秒獲得授信額度，實時類資金交易平均480毫秒完成，消費信貸體驗進一步提升。
360金融公佈的這些數字意味着什麼呢？
通常，衡量平臺系統性能的常見指標包括響應時間、吞吐量、資源使用率等。360金融的決策數據計算次數、客戶獲得授信額度時間、以及資金交易時間則是以上維度指標的直接體現。
360金融一季度自主研發超細粒度隨機服務編排，可以針對用戶或客羣維度進行超細粒度服務編排。編排是對計算機系統、應用及服務的自動化配置、管理和協調，可以更輕鬆地管理複雜任務和工作流。當用戶的請求進來之後，360金融根據用戶特性預編排服務，並對用戶請求進行着色，選定服務編排流程。每個服務編排流程有獨立的資源隔離，保障服務的可用性及相互影響。“超細粒度”體現了360金融對客羣的精細化劃分，細緻程度可達單個人次的維度。
而360金融自主研發的收斂結果應用的彈性併發技術，可針對不同的AI模型服務進行隨機編排與並行執行，在一定時間內收斂所有AI模型服務結果，對服務異常或超時的單項AI結果進行服務降級，最大程度保障單次服務請求的可用性，從而保證用戶的體驗，達到8秒審批。
每個客羣有信貸歷史評估模型、交易活躍度、借新還舊識別、子人羣模型分、登錄活躍度模型、還款積極度模型在內的多個AI模型，使得線上百個模型同時在跑，360金融以自動建模系統爲基礎，構建AI因子庫等方式，外加系統性能作爲底層支持，不僅解決高併發的問題，同時也能夠去解決迭代、監控人力等問題。
業務的延續性、可用性尤爲重要。一方面360金融通過在後臺鏈接、預留多個參數通道，確保用戶在接受服務時，不會因爲介質渠道問題而有不順暢的服務體驗。另一方面，在版本迭代中，採用優雅停機進行系統的發佈和維護，從技術層面保證了7*24小時的服務可用性。360金融已經申請了多個該領域的專利。
技術架構是整個360金融的技術核心，目的是爲了加快交付的速度，讓開發工作不需要再關注非功能性需求，而只需要做跟業務強相關的部分。同時，還通過技術架構的升級來滿足業務增長的需求。此外，技術架構還可以保證上層系統的透明和下游接口的可用性，從而提升資源利用率。