Время срочных покупок: сервис для быстрого получения кредита
4 месяца разработки до первого релиза
9 внутренних микросервисов
3 партнера уже подключено в тестовом режиме
Работа в команде с разработчиками заказчика
Задача
Разработать сервис-брокер, который связывал бы интернет-магазины с банками-партнерами для быстрого получения решения по кредиту прямо на сайте магазина для нерезидентов РФ.
Решение
Вместе с разработчиками заказчика* («ЦФТ») создали сервис «Кредитный брокер 2.0», который напрямую связывается с банками-партнерами и предлагает условия по кредиту. Условия зависят от указанных данных, такие как данные паспорта и среднемесячный доход.
Сервис ускоряет процесс оформления кредита за счет прямой связи с банком и унифицированной модели запросов-ответов.
Процесс разработки
Бизнес-логика. Сервис предлагает пользователю заполнить анкету с личными данными, в числе которых данные паспорта и среднемесячный доход. После этого сервис напрямую связывается с подключенными банками, и за пару минут выдает предложения по кредиту.
Подключение партнеров. С одной стороны к сервису подключаются банки-партнеры, с другой — интернет-магазины. В интернет-магазинах заявка отправляется во все банки-партнеры.
Для интернет-магазинов «Кредитный брокер 2.0» предоставляет универсальный API, который подходит любому интернет-магазину. Вся подстройка под банки происходит внутри самого сервиса.
Для каждого банка написан свой адаптер, который считается отдельным сервисом, так как у каждого банка свой API. В итоге получилась унифицированная система, которая учитывает все особенности моделей взаимодействия банков с интернет-магазинами.
Так, сервис выступает как агрегатор-посредник. Интернет-магазинам это удобно потому, что им не придется интегрироваться с банками и самим подстраиваться под их уникальные модели запросов-ответов.
Взаимодействие сервиса с экосистемой заказчика. Помимо интернет-магазинов и банков-партнеров, к сервису подключены и другие продукты заказчика: сервисы по отправке СМС, скорингу. В ходе разработки была выстроена архитектура, которая эффективно использует их для решения задач внутри «Кредитного брокера 2.0».
Что было самым сложным
Высокие требования безопасности финансовой сферы были в новинку для команды, работающей над проектом. Каждое изменение архитектуры согласовывалось со службой финансовой и информационной безопасности заказчика. От нее было много требований к коду, все протоколы передачи данных должны быть защищенными. Высокие требования были к алгоритмам. Мы были к этому готовы, но не у всех из команды был опыт работы с проектами в области финансовых технологий.
Как мы решили эту задачу
Приходилось изучать, как эффективно работать с Kafka, которая выступила информационной шиной проекта, чтобы не допускать брешей в безопасности и стабильности сервиса.
Не допускалась ни малейшая утечка внутренней информации, поэтому мы расширили ряд специфических проверок при поступающих запросах. Множество проверок на этапе скоринга через внутренние микросервисы ЦФТ. Это заняло много времени.
Технологический стек
Spring boot 2.6.4
Liquibase
Apache kafka
Framework: React-Native
PostgresqlРезультат
Сервис «Кредитный брокер 2.0» запущен в продакшен. Он получает личные данные от пользователя, связывается с банком-партнером и предлагает готовые решения по кредиту. Таким образом снижается время на оформление кредита для нерезидентов РФ. Также сервисом могут пользоваться и резиденты. Он выдает в среднем 5 решений в день для нерезидентов и до 80 решений в день для резидентов.
К «Кредитному брокеру 2.0» в тестовом режиме уже подключены один интернет-магазин и два банка.
Соответствие высоким требованиям безопасности. Защищенные протоколы передачи, проверка поступающих запросов
