Аудит процессов системной аналитики, разработки и тестирования финансового маркетплейса
Команда SimbirSoft провела аудит процессов системной аналитики, разработки и тестирования финансового маркетплейса.
В ходе аудита были выявлены ключевые проблемы, влияющие на скорость вывода изменений в продукт.
По итогам проекта были предложены и протестированы решения, направленные на ускорение процессов доставки изменений и повышение эффективности команд без потери качества продукта.
Клиент
Финансовый маркетплейс, агрегирующий услуги кредитования, вкладов, страхования и другие финансовые продукты.
Задача
В ходе аудита были выявлены ключевые проблемы: высокий time-to-market (время вывода на рынок), отсутствие автоматизации тестирования и регрессионного тестирования.
Требовалось:
-
Сократить time-to-market по задачам на всех этапах жизненного цикла разработки.
-
Определить подходы к применению ИИ-инструментов в процессах аналитики, разработки и тестирования.
Решение
Для решения выявленных проблем была предложена и внедрена система на основе ИИ-инструментов.
Изначально рассматривались два подхода:
Централизованный подход — через связку n8n и ChatGPT. Он предполагал автоматизацию типовых процессов, интеграцию ИИ в рабочие сценарии команды и поддержку повторяющихся задач.
Персонализированный подход — через Claude Code и MCP-серверы — открытый стандарт для интеграции ИИ‑моделей с внешними системами. Этот вариант был ориентирован на индивидуальные сценарии работы специалистов и более гибкую адаптацию инструментов под конкретные задачи разработки, аналитики и тестирования.
Разработка решения заняла 2 месяца. Тестирование было завершено за 2 недели. Первые результаты персонализированного подхода были получены через 3 недели после запуска.
Результат
-
Время выполнения задач сократилось на 30%.
-
Команда получила возможность быстрее выводить изменения в продукт без потери качества.
Трудности
Внедрение ИИ-инструментов потребовало участия нескольких команд: DevOps, разработки, системной аналитики и тестирования.
Основная сложность заключалась не только в технической интеграции инструментов в инфраструктуру, но и в адаптации процессов под особенности проекта. Командам требовалось настроить рабочие сценарии в n8n, протестировать новые подходы, оценить их применимость и доработать решения с учетом реальных задач продукта.
Технологии
- Java
- PHP
- Node.js
- Camunda
- PostgreSQL
- Redis
