О клиенте
TreeNinjaAI основал предприниматель из Северной Америки, работающий в сфере аварийного обслуживания и ликвидации последствий штормов. У клиента не было профильного технического образования, но он использовал современные ИИ-инструменты для разработки, включая Replit и LLM-агентов, чтобы собрать первый рабочий прототип платформы.
Ранняя версия платформы уже решала ключевые задачи: отслеживал погодные риски, помогал оценивать ущерб по фотографиям и создавал задачи для аварийных служб. Но для полноценного запуска этого было недостаточно. Платформе требовались надежная архитектура, поддержка нескольких организаций, удобная диспетчеризация и подготовка документов для страховых компаний.
Чтобы вывести продукт на новый уровень, клиент обратился в СКЭНД. Наша команда доработала прототип до SaaS-платформы, в которой разные аварийные службы могут работать независимо друг от друга, координировать бригады в реальном времени и быстро готовить страховые отчеты.
- Регион: Северная Америка
- Индустрия: Аварийное обслуживание и восстановление после штормов
- Срок реализации: 3,5 месяца
Задача
Команде нужно было объединить в одной платформе быстрый прием заявок, оценку ущерба, диспетчеризацию бригад, ИИ-анализ фотографий и работу нескольких компаний с разделением доступа.
После сильных штормов компании по восстановительным работам должны быстро принимать заявки, оценивать масштаб повреждений, распределять бригады и фиксировать все выполненные работы. Ошибки в оценке, задержки в диспетчеризации или неполная документация напрямую влияют на сроки обслуживания и взаимодействие со страховыми компаниями.
Основные бизнес-задачи:
- быстро принимать и обрабатывать заявки после штормов и ураганов;
- учитывать разные сценарии повреждений;
- оценивать объем работ удаленно, до выезда бригады;
- готовить документацию по стандартам и в формате, удобном для страховых компаний;
- поддерживать работу нескольких аварийных организаций в одной SaaS-платформе;
- координировать диспетчеров и полевые бригады при резком росте числа заявок.
Технические задачи:
- превратить ИИ-прототип в рабочую платформу, готовую к реальной эксплуатации;
- настроить работу нескольких аварийных компаний в одной платформе с раздельным доступом к данным;
- встроить оценку повреждений по фотографиям;
- настроить взаимодействие нескольких ИИ-агентов;
- внедрить отслеживание местоположения, расписания и загрузки бригад;
- подготовить платформу к интеграции со страховыми системами;
- интегрировать Stripe, DocuSign, Twilio, Gmail APIs и Google Ads API.
Краткий обзор проекта
Мы доработали TreeNinjaAI до полноценной SaaS-платформы для компаний, которые занимаются ликвидацией последствий штормов.
Платформа объединяет все ключевые этапы работы аварийных служб:
- отслеживание погодных рисков;
- привлечение заявок и прием обращений;
- классификация повреждений с помощью ИИ;
- предварительная оценка объема работ;
- распределение бригад и контроль выезда;
- сбор фото и данных с объекта;
- подготовка отчета для страховой компании.
ИИ-инструменты помогли клиенту быстро собрать ранний прототип. А компания СКЭНД подключилась на этапе масштабирования и улучшила его: обеспечила работу на платформе разным аварийным службам, настроила разделение доступа, диспетчеризацию в реальном времени и формирование документации по требованиям страховых компаний.
Решение
TreeNinjaAI помогает компаниям по ликвидации последствий штормов вести заявки, оценивать ущерб по фотографиям, распределять бригады и готовить документы для страховых компаний в одной системе.
Команда СКЭНД провела аудит существующего кода, переработала ключевые части бэкенда и фронтенда, настроила изоляцию данных между организациями, стабилизировала ИИ-модули, подключила внешние сервисы и оптимизировала работу базы данных.
После доработки несколько независимых компаний могут использовать платформу одновременно: каждая организация работает со своими заявками, бригадами, клиентами и отчетами, а диспетчеры получают инструменты для быстрой координации выездов после штормов.
Ключевые возможности
- Управление сервисными компаниями: платформа поддерживает регистрацию компаний, которые занимаются восстановлением после штормов. Для каждой организации настраиваются зоны обслуживания, роли пользователей и доступ к данным. Диспетчеры, менеджеры и бригады работают в одной системе, но данные разных компаний изолированы.
- Мониторинг погодных рисков: система анализирует погодные условия по регионам и помогает заранее определить зоны повышенного риска. При ухудшении погоды платформа может запускать подготовленные сценарии, включая рекламные кампании и прием заявок.
- Привлечение и обработка заявок: платформа поддерживает геотаргетированную рекламу во время штормовых рисков, обработку звонков через ИИ-агента и автоматический сбор обращений от владельцев домов.
- Прием заявок через разные каналы: клиенты могут оставить заявку через веб-форму, по телефону с ИИ-обработкой звонка или через диспетчера. Затем система определяет тип повреждения, задает приоритет и передает задачу подходящей бригаде.
- Оценка ущерба по фотографиям: ИИ-модули анализируют загруженные фотографии повреждений, помогают определить тип ущерба, оценить объем работ и извлечь данные для задачи.
- Управление бригадами и диспетчеризация: платформа показывает, какие бригады свободны, где они находятся и какую нагрузку уже имеют. При распределении заявок система учитывает навыки специалистов, срочность обращения и расстояние до объекта, чтобы диспетчер мог быстрее назначить подходящую команду.
- Контроль выполнения работ: бригады могут вести задания, загружать фотографии до, во время и после выполнения работ, отмечать прогресс, фиксировать материалы и трудозатраты. Это упрощает контроль и создает прозрачную историю по каждому объекту.
- Отчеты для страховых компаний: система автоматически формирует структурированные отчеты, фотографии повреждений, временную линию работ, список выполненных действий, расчет стоимости и данные, необходимые для страховой проверки.
Технологический стек
- Бэкенд: Node.js;
- Фронтенд: TypeScript, React;
- База данных: PostgreSQL, pgvector для семантического поиска;
- ИИ-компоненты: LLM-агенты для разработки и анализа, модули анализа изображений, сценарии взаимодействия нескольких ИИ-агентов;
- Интеграции: Gmail APIs, Google Ads API, SendGrid, Twilio, DocuSign, Stripe;
- Инфраструктура: Replit;
- DevOps: CI/CD, контейнеризированные развертывания;
- Безопасность: ролевой доступ, изоляция данных между организациями, логирование действий.
Результаты
Прототип, собранный с помощью ИИ-инструментов, стал SaaS-платформой для аварийных выездов, диспетчеризации бригад и подготовки страховой документации.
Компания СКЭНД помогла стабилизировать архитектуру, подготовить продукт к подключению нескольких организаций по устранению последствий штормов, настроить требуемые интеграции и автоматизировать ключевые операции: от приема заявки до отчета для страховой компании.
В результате клиент получил:
- автоматизацию работы с заявками после штормов: от первичного обращения до отчета для страховой компании;
- SaaS-платформу с поддержкой независимой работы нескольких организаций по устранению последствий штормов;
- снижение ручной нагрузки на диспетчеров и специалистов по оценке работ;
- сокращение подготовки страховых отчетов с нескольких дней до минут;
- темп разработки, сопоставимый с работой команды из 4-6 инженеров;
- общий срок разработки около 6 месяцев, из которых компания СКЭНД участвовала примерно 3,5 месяца.
Проект показал, что ИИ-инструменты способны значительно ускорить путь от идеи до первого прототипа, но устойчивый коммерческий продукт требует инженерной проработки: продуманной архитектуры, надежной работы с данными, стабильных интеграций, безопасности и готовности к масштабированию.