FinTech10 недельКоманда: 6 чел.

KYC OCR+FaceMatch

OCR+FaceMatch, liveness — ускорение онбординга.

О клиенте

Информация о заказчике проекта

Клиент
KYC OCR+FaceMatch
Чем занимается

KYC OCR+FaceMatch — OCR+FaceMatch, liveness — ускорение онбординга.. Фокус продукта — цифровой сервис для клиентов и операций. Технологический контур включает Python, Computer Vision, OCR, React. Отрасль: FinTech.

Ситуация и проблематика

Что было на старте проекта

Ситуация на старте

На старте работы с KYC OCR+FaceMatch продукт уже существовал как веб-платформа, но развитие упиралось в операционные и технические ограничения. Ключевые вызовы: • продукт «OCR+FaceMatch, liveness — ускорение онбординга» требовал ускорения поставки ценности • сложный onboarding/KYC • разнородные API банков и провайдеров • высокие требования к аудиту операций

Проблематика бизнеса

Бизнес KYC OCR+FaceMatch терял темп из-за разрыва между ожиданиями пользователей и скоростью поставки изменений в fintech-контуре. Проблемы, которые нужно было закрыть: • сложный onboarding/KYC • разнородные API банков и провайдеров • высокие требования к аудиту операций • риск деградации UX при росте аудитории и нагрузки Без целевой доработки веб-платформа масштабирование продукта оставалось дорогим и медленным.

Процесс

Бизнес-запрос и цели проекта

Бизнес-запрос на старте

Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-пла» и довести ключевые сценарии до промышленного качества. Что ожидали от команды: • собрать end-to-end сценарий продукта • усилить интеграции и данные • улучшить UX критичных экранов • подготовить контур к росту нагрузки • собрать end-to-end сценарий продукта • сохранить устойчивость релизов и предсказуемый time-to-market Формат: совместная продуктовая поставка с прозрачными демо и метриками.

Цели проекта

Цели проекта по KYC OCR+FaceMatch: • собрать end-to-end сценарий продукта • усилить интеграции и данные • улучшить UX критичных экранов • подготовить контур к росту нагрузки • собрать end-to-end сценарий продукта • обеспечить измеримый эффект по метрикам: скорость выпуска фич ×1.5, ошибки платежей −40%, NPS +10–15 • заложить архитектуру, готовую к следующему циклу роста Срок ориентира: ~10 недель, ядро команды ~6 специалистов.

Этапы разработки

Хронология реализации проекта

1

Discovery workshop - Собрали требования, ограничения и критерии успеха для направления «Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-пла».

2

Solution design - Спроектировали сервисы/модули на Python, Computer Vision, OCR, React и план поставки.

3

Build - Реализовали функциональность итерациями с демо каждые 1–2 недели.

4

Validate - Провели UAT, нагрузочные и интеграционные проверки.

5

Scale - Запустили в пром, передали runbooks и план развития.

Результат

Что получил клиент после реализации проекта

Бизнес-результат

По итогам поставки для KYC OCR+FaceMatch: • закрыт целевой контур «Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-пла» • ускорены ключевые пользовательские/операционные сценарии • снижена доля ручных действий в критичных процессах • улучшены наблюдаемость и качество релизов Ориентир по эффекту: скорость выпуска фич ×1.5; ошибки платежей −40%; NPS +10–15.

Конечный результат

В KYC OCR+FaceMatch появился устойчивый продуктовый контур (веб-платформа), заточенный под реальные сценарии FinTech. Команда TechForward закрыла согласованный scope вокруг: Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-платформа для KYC OCR+FaceMatch» и довести ключевые сценарии до промышленного качества. Что ожидали от команды: • собрать end-to-end сценарий продукта • усилить интеграции и данные • улучшить UX критичных экранов • подготовить контур к росту нагрузки • сохранить устойчивость релизов и предсказуемый time-to-market Формат: совместная продуктовая поставка с прозрачными демо и метриками.. Реализация опиралась на стек Python, Computer Vision, OCR, React. Продукт готов к дальнейшему масштабированию без переписывания ядра.

Отзыв клиента

Что говорит заказчик о проекте

Текст отзыва

"С TechForward по проекту KYC OCR+FaceMatch получили предсказуемую поставку: от разбора доменной логики до стабильного релиза. Вклад в «Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-пла» заметно улучшил опыт пользователей. — CTO, KYC OCR+FaceMatch"
KYC OCR+FaceMatch

Технологический стек

Использованные технологии и инструменты для реализации проекта

PythonComputer VisionOCRReact

Детали проекта

Индустрия
FinTech
Срок реализации
10 недель
2 месяцев
Размер команды
6 человек

Дальнейшие планы

Следующие шаги по KYC OCR+FaceMatch: • развивать сценарии вокруг «Запрос со стороны KYC OCR+FaceMatch: усилить продукт в зоне «разработка и развитие веб-пла» • усилить персонализацию и рекомендации • оптимизировать стоимость инфраструктуры • масштабировать модули под новые сегменты пользователей • подготовить следующий инкремент roadmap на 1–2 квартала

Состав команды

Solution Architect
1 специалист
4,000 - 6,000 ₽/час
Backend Developer
1 специалист
2,500 - 3,500 ₽/час
Frontend Developer
1 специалист
2,200 - 3,200 ₽/час
QA Engineer
1 специалист
1,800 - 2,600 ₽/час
DevOps Engineer
1 специалист
3,000 - 4,500 ₽/час
Project Manager
1 специалист
2,800 - 4,000 ₽/час

Обсудить похожий проект

Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта и получения оценки