传统OTA房价与客房配额匹配依赖人工对账和定时脚本，数据延迟导致超卖与价格冲突频发。Senrok 构建确定性AI路由层，实时仲裁多源数据并自动执行纠偏策略。
酒店IT系统碎片化：CRS、PMS、OTA渠道间接口标准不一且更新频率仅分钟级。价格批量上传覆盖原有配额，高风险时段（如促销）人工干预滞后，超卖率达5-8%。
配额同步依赖轮询，HTTP 502/503 导致空窗期。加上OTA限流策略，单日修正窗口仅2小时，遗留脚本无法处理冲突优先级（如批发价与零售价倒挂）。
Senrok 采用事件驱动架构，Kafka 聚合多源变更事件，CQRS 模式隔离读写。规则引擎（Drools）编码酒店价格策略、最小连续入住、超额预订系数等约束。
AI 模块仅用于检测异常模式（如价格突变、峰值流量预测），输出可被规则引擎核验，保证动作可解释、可审计。同时增设幂等补偿机制，防止重复拨票。
分配每个渠道的令牌桶限速，写回失败打入重试队列（指数退避+最大3次）。若仍失败，触发降级通道（人工确认+批量补偿脚本）。
规则引擎支持属性继承+重写。集团级默认规则（如最小入住天数）可被单酒店策略覆盖。属性变更事件实时传播至下游库存服务。
AI仅输出置信度分数与推荐动作，规则引擎做最终裁决。所有AI建议附带关联特征向量，支持存证回放以进行归因分析。
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Every AI-generated output is validated against deterministic, programmatic rules before execution, guaranteeing structural integrity and compliance.
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