Все проекты

Проекты, где технология связана с экономикой.

Здесь собраны кейсы: продукты, внутренние системы, автоматизация и инструменты для команд.

SaaS-платформа для операционного управления
SaaSB2BReact

SaaS-платформа для операционного управления

Продукт для компаний, которым нужно видеть задачи, ресурсы и ответственность без тяжёлых корпоративных систем.

Задача: Собрать MVP за ограниченный срок и проверить готовность клиентов платить за прозрачность процессов.

Инновации: Собрали модульное ядро с возможностью быстро подключать новые контуры без переписывания базовой логики и внедрили управляемую карту ответственности по процессам.

Результат: Первые пилоты запущены за 9 недель, продукт получил понятную модель развития и список платных доработок.

Финтех-модуль оценки заявок
ФинтехФинансыNode.js

Финтех-модуль оценки заявок

Внутренний сервис, который помогает команде быстрее принимать решения по заявкам и видеть риски.

Задача: Сократить ручную проверку и убрать зависимость от разрозненных таблиц.

Инновации: Выстроили единый поток данных с гибкой маршрутизацией спорных кейсов и прозрачной историей решений для риск-команды.

Результат: Время обработки заявок снизилось на 42%, а спорные решения стали фиксироваться в системе.

Маркетплейс сервисных команд
МаркетплейсСервисыNext.js

Маркетплейс сервисных команд

Платформа для подбора проверенных исполнителей под технические и продуктовые задачи.

Задача: Сделать доверие главным элементом продукта, а не декоративной страницей с рейтингами.

Инновации: Добавили многослойную систему верификации команд и короткий сценарий подбора, где решение формируется вокруг контекста задачи, а не списка анкет.

Результат: Появился управляемый поток заявок и прозрачная модель подключения новых команд.

AI-инструмент для поддержки
AIПоддержкаLLM

AI-инструмент для поддержки

Помощник для первой линии поддержки, который предлагает ответы на основе базы знаний и истории обращений.

Задача: Снизить нагрузку на операторов без потери качества коммуникации с клиентами.

Инновации: Настроили контур контроля уверенности, чтобы нестандартные случаи не уходили в автоответы и всегда попадали к человеку с контекстом.

Результат: Количество типовых ручных ответов снизилось на треть, а сложные обращения стали обрабатываться быстрее.