К нам пришел заказчик с идеей – сделать приложение онлайн-кредитования, где пользователь сможет получить займ за 5 минут. Нужно было в короткий срок выйти на рынок с продуктом, который сможет масштабироваться и выдержит рост. Мы предложили PWA как самый быстрый и выгодный вариант. Начали с нуля и за 6 месяцев собрали рабочее приложение с первыми пользователями. Рассказываем, какие решения сработали и почему. 

Какое приложение построили 

На проекте мы работали с другим вендором, внутренней командой заказчика, общались с представителями внешних сервисов (того же KYC). Процессы шли слаженно.

Мы взяли на себя пользовательский путь: мобильное PWA-приложение и API для него. Продукт включал:

• авторизацию и регистрацию пользователя 

• калькулятор кредитных условий

• прохождение KYC (*проверка личности пользователя: документы, фото, биометрия, чтобы убедиться, что он реальный и безопасный для бизнеса)

• просмотр и подписание документов

• ожидание решения + экран с результатом: одобрено или нет

• отображение текущего активного займа

• история всех заявок и кредитов

UI был максимально упрощен — почти везде одна кнопка «продолжить». Пользователь вводил лишь номер телефона, почту, пароль, отрасль деятельности и номер счёта для получения денег (если заявку одобрят). Остальное давал KYC: из фото документов и лица поднималась вся нужная информация.

Главная техтаска

Интеграция с KYC стала одной из самых критичных частей приложения. Здесь приложение принимало решение — можно ли выдавать человеку займ. Понимали, если проверка будет проходить медленно, многие пользователя отвалятся. 

Мы помогли превратить проверку личности в стабильный и быстрый этап:

• настроили обработку документов, фото и биометрии так, чтобы шаг проходил без ошибок;

• оптимизировали весь процесс и сократили время проверки до 3,5 минут. Весь процесс одобрения занимал примерно 5 минут. 

• сделали KYC максимально бесшовным для пользователя, чтобы не было отвалов. Провайдеров KYC было несколько, если один задерживается, то могли оперативно переключиться на другой, пользователь не замечал существенной разницы;

• заложили логику обработки ошибок и повторных попыток, чтобы заявка не зависала;

• обеспечили стабильность под нагрузкой, когда пользователи идут потоком.

Можем помочь с финтех-приложением – напишите нам на почту marketing@clevertec.ru

Как повышали конверсию push-сообщениями

Пушей было много – от напоминаний о платеже до уведомлений о переходе заявки на следующий этап. Пользователь мог закрыть приложение, не дождавшись ответа KYC, а пушами мы возвращали его к процессу. Логика была сложная и почти полностью жила в backend.

Плюс помогали заказчику экспериментировать:

• меняли порядок экранов

• отключали или включали SMS-подтверждения

• переводили шаги из обязательных в необязательные

• тестировали разные цвета кнопок

• убирали или возвращали анкеты

• меняли сценарии KYC

• делали синхронные шаги асинхронными, чтобы снизить отток

Например, раньше экран с предложением кредита появлялся только после завершения KYC. Пользователи ждали долго, уставали, закрывали приложение. Когда показ переставили на момент сразу после селфи и фото документа, отвал уменьшился примерно на 7 процентов.

Аналитика и контроль за каждым шагом

Любые бизнес задачи опирались на аналитику. В приложении около 250 событий для аналитики. Отслеживали буквально всё:

• нажатия кнопок

• начало и окончание ввода

• касания полей

• переходы между экранами

• статусы заявок

Backend отправлял события о завершении заявки и о выпуске кредита. Заказчики строили дашборды, смотрели конверсии, анализировали отвал пользователя на каждом шаге. Любые изменения в поведении пользователей — даже снижение кликов на 3 процента — повод для расследования и решений. 

Как масштабировались

Писать приложение в облаке — модная и, главное, практичная модель. Заказчик платит провайдеру и не держит у себя железо и сопровождение. Например, на Яндекс Облаке. Мы интегрировали продукт с AWS (облако Amazon).

Пространство с точки зрения инфраструктуры, которая построена на облаке, очень легко масштабируется под нагрузкой, если того требует бизнес‑ситуация. У нас было около 7 тысяч человек — это пиковое значение по заявкам. А на момент миграции пользователей между разными системами аутентификации мы переносили почти 400 тысяч пользователей. Все работало стабильно. 

Собственная система аутентификации для экономии 

Сами написали логику для аутентификации, хранения паролей в нашей базе, выдачи токенов и разграничения прав. Почему сами? Готовые решение — это дорого и неудобно. А собственные:

1. Экономия денег — меньше внешних серверов и арендованных машин.

2. Простота сопровождения — меньше зависимостей от сторонних систем.

3. Контроль над архитектурой — всё под своим управлением, без лишних внешних сервисов.

Использовали AI для ускорения разработки

Мы протестировали AI-инструменты в IDE, чтобы сэкономить время разработчиков и повысить скорость типовых задач.

1. Юнит-тесты: AI писал их в считанные минуты вместо 1–2 часов — экономия была до 90%.

2. Типовые интеграции и работа с чужим кодом: AI помогал быстро понять структуру сервиса, нарисовать диаграммы, генерировать мапперы и базовые тесты — экономия до 80%.

3. Поиск и локализация багов: ускорял анализ логов и stack trace, помогал быстрее находить ошибки в рамках одного сервиса.

Если вы тоже занимаетесь финтехом — будем рады пообщаться и поделиться опытом.