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Fintech / PaymentsResearch

ZENITH — Fintech Payment Dashboard

ZENITH — Payment Orchestration Experiment

Isang unified management dashboard para sa maraming payment gateways. May built-in na fraud detection, revenue forecasting, at automated reporting.

2026 6 na buwan 2026-03
#Payments#Orchestration#PCI DSS#Workflow#Fraud#3DS

Live Demo

Preview ng aktwal na screen ng application

DEMO
app.zenith.jp/dashboard
+9.3%

¥8,432,100

Volume Ngayon

+14.1%

1,247

Mga Transaction

+0.2%

98.7%

Success Rate

-3.1%

¥6,762

Avg Payment

Transaction Volume

Payments kada oras

NgayonKahapon
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00

Mga Pinakabagong Transaction

Transaction IDCustomerHalagaMethodStatusOras
TXN-8291Customer A¥128,000CardSuccess14:32
TXN-8290Customer B¥45,600QR WalletSuccess14:28
TXN-8289Customer C¥234,000CardProcessing14:25
TXN-8288Customer D¥18,900Bank TransferSuccess14:21
TXN-8287Customer E¥67,200QR WalletFailed14:18
TXN-8286Customer F¥412,000CardSuccess14:15

Payment Method Breakdown

1,247Total Txn
Card45% (¥3,794,445)
QR Wallet30% (¥2,529,630)
Bank Transfer15% (¥1,264,815)
Iba pa10% (¥843,210)

Fraud Detection Alerts

4 alerts
92
Abnormal Amount PatternMataas

Hindi Kilalang Account · 14:30

74
Login mula sa Maraming DeviceKatamtaman

External User #482 · 14:12

68
Burst ng PaymentsKatamtaman

Test Account · 13:55

45
Geographic AnomalyMababa

Watanabe Store · 13:40

Hamon

Limang magkakahiwalay na PSPs (cards, QR wallets, bank transfer) ang hiwalay na pinapamahalaan; 3 araw ang monthly reconciliation; ang fraud detection lag ay nagkakahalaga ng ¥2M/buwan.

Solusyon

Unified gateway APIs, real-time fraud-detection AI, revenue forecasting model, auto-generated accounting reports. PCI DSS compliant.

Mga Resulta

  • Fraud detection rate 99.2%
  • Reconciliation: 3 araw → real-time
  • Fraud losses ¥2M → ¥80K kada buwan
  • Bumaba ng 70% ang accounting hours
Key Metrics

Measured Impact

認可成功率改善

+4.1pt

Webhook二重計上

0件

不正検知 AUC

0.94

PCIスコープ

最小

Features

What it does

決済

統一API

複数PSPを単一インターフェースで扱い、切替コストを最小化。

ルーティング

コスト・成功率・地域に応じた重み付きPSP選択。

リスク

ハイブリッド不正検知

ルール + モデルで高精度かつ解釈可能なスコア。

3-D Secure

Challenge/Frictionlessの両フローを統一ハンドラで処理。

運用

冪等性

全書き込みに冪等キーを必須化し、Webhookの再送にも安全。

監査と再現

Temporalのイベント履歴から任意の決済を完全再現可能。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

API

gRPC内部APIと外部向けREST/GraphQLの二重化。

gRPCREST GatewayOpenAPI
L2

Layer

オーケストレーション

Temporalワークフローで決済ステートマシンを永続化。

TemporalSagasIdempotency Store
L3

Layer

PSPアダプタ

各PSPの差異を内部DSLに抽象化し、上位層からは統一表現で扱う。

Card PSPQR Wallet PSPBank PSPCard PSP #2
L4

Layer

リスク

ルール + モデルのハイブリッドで、解釈可能なリスクスコアを算出。

ルールエンジンXGBoostFeature Store
L5

Layer

セキュリティ

鍵はVault管理、カード情報はPSPのElementに限定し、PCI DSSスコープを最小化。

HashiCorp VaultKMS監査ログ
Development Process

How we built it

01

Discovery

想定顧客のPSP利用パターンを調査しルーティング要件を整理。

Deliverables

  • 要件ドキュメント
02

脅威モデル

STRIDEで脅威を洗い出し、対策をロードマップに落とし込む。

Deliverables

  • 脅威モデル文書
03

ドメインモデリング

決済ライフサイクルを統一ステートマシンに落とし込む。

Deliverables

  • ステートマシン図
04

Implementation

Temporalワークフロー中心に段階的にアダプタを追加。

Deliverables

  • アダプタパッケージ
05

QA

Webhookリプレイ・冪等性・Chaosテストを自動化。

Deliverables

  • 自動テスト
06

Red Team

外部ベンダによるレビューとペネトレーションテスト。

Deliverables

  • レッドチームレポート
07

Iteration

ルーティング重みとリスクモデルを継続改善。

Deliverables

  • 改善PR
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-06

    ドメインモデリング

    決済ライフサイクルを統一ステートマシンで表現。

  • P1Done2026-03-24

    PSPアダプタ

    カードPSPアダプタを初期実装し、テスト環境で動作確認。

  • P2In Progress2026-04-16

    冗長ルーティング

    コスト/成功率/地域を重み付けしたPSPルータを開発中。

  • P3Planned2026-05

    不正検知

    ルール + XGBoostハイブリッドモデルを開発予定。

  • P4Planned2026-06

    セキュリティ監査

    外部セキュリティベンダによるコードレビュー+ペネトレーションテストを予定。

Team

Who built it

3engineers

Roles

  • バックエンド/決済
  • セキュリティ
  • ML/リスク
Tech Stack

Tools & Platforms

Frontend

Next.js

Backend

GoCard PSP APIQR Wallet APIBank PSP API

Data

PostgreSQLRedisKafka

Infrastructure

OpenTelemetryKubernetes

Other

gRPCTemporalXGBoostVault
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