DigitAI Snapp
Разработка полнофункционального цифрового кошелька для DigitAI Snapp с поддержкой core-банкинга и интеллектуальной системой противодействия мошенничеству. Внедрена архитектура CQRS для обработки 50,000+ транзакций в день. Интеграция с Sumsub и Ekeng для KYC-верификации, Nikita Mobile для OTP-сообщений. Реализован платёжный шлюз с поддержкой карт Visa/Mastercard и локальных платёжных систем. Миграция инфраструктуры с Leaseweb на AWS (EC2, RDS, ElastiCache) с zero-downtime стратегией. Внедрена ML-модель для детекции аномальных транзакций в реальном времени. Результат: снижение fraud-инцидентов на 43%, время обработки транзакции <200мс, доступность 99.97%.
О клиенте
Информация о заказчике проекта
Инновационный финтех-стартап, специализирующийся на цифровых банковских решениях для рынка MENA. Компания была основана в 2020 году с целью создания современной платформы для цифрового банкинга с акцентом на AI-технологии и безопасность.
Ситуация и проблематика
Что было на старте проекта
Ситуация на старте
На момент начала проекта DigitAI Snapp работала на устаревшей инфраструктуре Leaseweb с ограниченными возможностями масштабирования. Основные вызовы включали: • Обработка только 15,000 транзакций в день при растущем спросе • Высокий уровень fraud-инцидентов (до 2.3% от всех транзакций) • Время обработки транзакции составляло 800-1200мс • Отсутствие единой платформы для core-банкинга и платежей • Ручная обработка KYC-верификации занимала до 3 дней • Недостаточная интеграция с локальными платёжными системами
Проблематика бизнеса
Критические бизнес-проблемы, которые требовали решения: • Потеря клиентов из-за медленной обработки транзакций и высокого уровня мошенничества • Невозможность масштабирования при росте пользовательской базы • Высокие операционные затраты на поддержку legacy-систем • Риски безопасности и соответствия регуляторным требованиям • Отсутствие конкурентных преимуществ в быстрорастущем рынке цифрового банкинга
Процесс
Бизнес-запрос и цели проекта
Бизнес-запрос на старте
Клиент обратился с запросом на создание современной платформы, которая позволит: • Обрабатывать 50,000+ транзакций в день с возможностью масштабирования до 200,000 • Снизить fraud-инциденты минимум на 40% с помощью AI-технологий • Сократить время обработки транзакции до <200мс • Обеспечить 99.9%+ uptime с миграцией в AWS • Автоматизировать KYC-процессы до 15 минут • Интегрировать все платёжные системы в единый шлюз
Цели проекта
Основные цели проекта: • Создание масштабируемой архитектуры на базе CQRS и микросервисов • Внедрение ML-моделей для детекции fraud в реальном времени • Миграция инфраструктуры в AWS с zero-downtime стратегией • Интеграция с Sumsub/Ekeng для автоматической KYC-верификации • Разработка единого платёжного шлюза с поддержкой всех карточных систем • Обеспечение соответствия PCI DSS и локальным регуляторным требованиям
Этапы разработки
Хронология реализации проекта
Архитектурное проектирование и выбор технологий (2 месяца)
Разработка core-банкинга и платёжного шлюза (4 месяца)
Внедрение AI-fraud системы (3 месяца)
Миграция в AWS (2 месяца)
Тестирование и оптимизация (2 месяца)
Запуск и поддержка (5 месяцев)
Результат
Что получил клиент после реализации проекта
Бизнес-результат
Достигнутые бизнес-результаты: • Обработка 50,000+ транзакций в день с пиковыми нагрузками до 80,000 • Снижение fraud-инцидентов на 43% (с 2.3% до 1.31%) • Время обработки транзакции <200мс (улучшение в 4-6 раз) • Доступность 99.97% (всего 2.6 часа простоя за год) • Автоматизация KYC до 12-15 минут (было 3 дня) • Снижение операционных затрат на 35% благодаря автоматизации • Рост пользовательской базы на 180% за первый год
Конечный результат
Отзыв клиента
Что говорит заказчик о проекте
Текст отзыва
""Работа с командой была исключительно продуктивной. Они глубоко погрузились в специфику финтех-бизнеса и создали решение, которое не только решило наши текущие проблемы, но и открыло новые возможности для масштабирования. AI-система противодействия мошенничеству превзошла все ожидания - мы снизили fraud на 43%, что напрямую повлияло на нашу прибыльность. Миграция в AWS прошла без единого инцидента. Рекомендуем как надежного технологического партнера для сложных финтех-проектов." - CTO, DigitAI Snapp"
Видео отзыв
Видео отзыв не добавлен
Технологический стек
Использованные технологии и инструменты для реализации проекта
Детали проекта
Дальнейшие планы
Планы на дальнейшее развитие: • Масштабирование до 200,000 транзакций в день • Расширение AI-возможностей: предиктивная аналитика, персонализация предложений • Интеграция с дополнительными платёжными системами и криптовалютами • Развитие мобильных приложений с расширенным функционалом • Выход на новые рынки MENA региона • Внедрение Open Banking API для партнёрских интеграций
Состав команды
Обсудить похожий проект
Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта и получения оценки
Похожие кейсы
Другие проекты в этой индустрии
Банк CLM
FinTechCLM договоров, e-Sign, версионирование — прозрачность правок.
Финансы anomaly detection
FinTechАномалии транзакций (autoencoder) — превентивные стопы.
KYC OCR+FaceMatch
FinTechOCR+FaceMatch, liveness — ускорение онбординга.
