近年来,各种新增金融支付渠道的涌现,给银行收单系统增加了交易路径选择上的复杂性与不确定性。为实现银行收单系统及时、高效地接入新的支付渠道,降低系统运营难度和商户交易成本,提高用户体验,本文提出交易路径自动选择的解决方案。论文主要完成的工作如下:首先,阐释了银行卡收单业务的知识以及银行收单系统的基本概念,介绍了决策树及人工神经网络的基本概念、发展方向及应用场景。其次,通过需求分析,提出了银行收单系统的总体设计方案,该方案包括三个部分:收单交易系统、数据挖掘模块、预测服务模块。再次,在收单交易系统的设计与实现中,对框架的设计理念、实现方式、运行方式做了详细的阐述;在数据挖掘模块的设计与实现中,分别构建了决策树与人工神经网络模型,并对其进行了对比测试,最终确定用人工神经网络算法作为交易路径自动选择的预测算法;在预测服务模块的设计与实现中,阐述了预测请求子模块与预测服务子模块的层级设计、交互方式。最后,分别对系统的功能方面及预测精度进行了测试。测试结果表明,利用人工神经网络算法模型来预测交易路径是可行的,系统的功能和预测精度是满足设计要求的。