Модернизация системы для работы с должниками на Go
- Analytics
- Backend
- Golang
- Gin
- Echo
- Fiber
- gRPC
- Protocol Buffers
- Cobra
- Viper
- Logrus
- Zap
- GORM
- SQLx
- MongoDB Go Driver
- AWS SDK for Go
- Testify
- Ginkgo
- Docker
- Python
Индустрия
Энергетика
У вас есть задача?
Давайте обсудим?
О клиенте
Организация занимается производством электроэнергии и реализует масштабные проекты по строительству АЭС. Имеет 30+ энергоблоков на территории РФ. Также компания активно развивает направления, связанные с производством инновационной неядерной продукции, поддерживает экологические инициативы и участвует в международных проектах по термоядерному синтезу.
О проекте
ИТ-специалисты RedLab уже разработали для клиента систему для автоматизации рассылок. Убедившись в компетентности сотрудников, заказчик вновь доверил разработку ИТ-решения нашей проектной команде. Бизнесу требовалось усовершенствовать работу с задолженностью пользователей, повысить точность расчетов и ускорить процесс взыскания долгов.
Описание задачи
Предстояло создать программу для расчета финансовых обязательств и автоматизации процесса принятия решений. Чтобы успешно реализовать проект, команда RedLab должна была:
- Наладить выгрузку данных: стабильный и безопасный экспорт сведений о 15 млн клиентах, истории платежей и долговых суммах для дальнейшего анализа.
- Обеспечить контроль начислений: проверка корректности счетов, исключение ошибок в расчетах и точность выставляемых требований.
- Улучшить масштабируемость сервиса: увеличение инфраструктуры по мере роста пользовательской базы без ручного вмешательства.
Реализация
К работе над проектом привлекли ту же команду, без изменений в составе: Go-разработчиков и руководителя проекта. Выполнили следующие задачи:
- Заложили юридически значимые пороги: например, если сумма долга составляла менее 10 тыс рублей, то иск в суд не подавался.
- Добавили контроль за корректностью начислений, исключающий ошибки, которые могли привести к неверным требованиям к оплате.
- Автоматизировали режим ограничения подачи мощности для должников с учетом социальной значимости объектов.
- Настроили мониторинг на Grafana и предоставили бизнесу детализированную визуализацию метрик работы платформы.
- Использовали ресурсы системы для автоматизации рассылок, чтобы интегрировать данные о пользователях и обеспечить сквозной контроль за долгами.
- Реализовали систему предиктивного анализа — алгоритм прогнозирует вероятность возникновения задолженности и рекомендует превентивные меры на основе исторических данных о платежах.
- Обеспечили автоматический анализ задолженности за последние три года, учитывая корректность начислений, перерасчеты и возможные ошибки в выставленных счетах.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутсорсинге Go-разработчиков больше.
