Washmen добивается ускорения рассмотрения претензий на 90% с помощью автоматизированного производственного цикла на базе ИИ

Washmen, ведущая технологическая служба по уходу за текстилем в ОАЭ, произвела революцию в своей работе с предметами одежды класса люкс, создав в Asana автономную систему контроля качества и обработки претензий. Внедрив Asana AI и AI Studio, Washmen перешла от ручных процессов, основанных на памяти, к связанной цепочке ИИ-ассистентов, которые автоматически передают работу друг другу. Эта трансформация сократила среднее время рассмотрения претензий с трёх дней до всего шести часов и позволила Business масштабироваться без увеличения штата административных сотрудников.

Диспетчерский центр Washmen

Победитель: награда «Прорыв в области ИИ 2026», EMEA

Компания Washmen, получившая признание за создание первой связанной цепочки автономных ИИ-агентов, установила глобальный стандарт для физических операций с использованием ИИ. Внедрив ИИ в логику традиционной сферы услуг, Washmen успешно перешла от реактивного устранения ущерба к прогнозному предотвращению рисков.

Будучи партнёром Asana по внедрению, Cloudfresh выступила основным архитектором при переходе Washmen на крупномасштабный операционный центр на базе ИИ. Они преобразовали сложные потребности Washmen к объектам в практичные рабочие процессы на базе ИИ, облегчив переход на Asana Enterprise и проведя операционные семинары, которые превратили ручное управление задачами в полностью автономную систему.

quote-mark icon
Невероятно наблюдать, как Asana влияет на работу Washmen. Будучи одной из первых организаций в регионе EMEA, внедривших ИИ-ассистентов Asana, компания быстро перешла от структурированного управления задачами к настоящей операционной модели «человек-агент», самостоятельно обрабатывая 25 000 заявлений о возмещении ущерба в день. Вот как выглядит успешная реализация.
Норберт Дурко, генеральный менеджер по Ближнему Востоку компании Cloudfresh

Этап 1: автоматизированный приём заявок и оперативная синхронизация в реальном времени

Ранее отслеживание более 250 элементов ShoeCare ежедневно требовало ручного ввода данных, что приводило к устареванию информации

и несоответствиям между физическим состоянием на объекте и цифровыми записями. Washmen и Cloudfresh построили мост в реальном времени с помощью API Asana, чтобы напрямую связать физические станции на объекте с цифровыми досками.

  • Приём без ввода данных: когда элемент попадает в конвейер, система автоматически создаёт полностью заполненную карточку задачи с указанием бренда, размера и инструкций клиента.

  • Физическое сканирование с перемещением на доску: когда член команды сканирует элемент на станции объекта (например,

    прессовке или контроле качества), соответствующая карточка Asana автоматически перемещается в столбец этой станции.

  • Автоматическое документирование: фотографии «до» и «после», сделанные в цеху, автоматически прикрепляются к задачам, обеспечивая наличие согласованных подтверждений для более чем 7500 задач ежемесячно.

  • Синхронизация данных в реальном времени: любые обновления заказа в бэкэнде обновляют описание карточки Asana в реальном времени,

    благодаря чему команды никогда не работают на основе устаревшей информации.

quote-mark icon
Самый инновационный элемент — это физическое сканирование, управляющее столбцом доски Asana в реальном времени. Участник команды сканирует элемент на станции, и карточка задачи перемещается. Это заменяет целый уровень ручной координации и превращает Asana в оперативную карту здания в реальном времени.

Эндрю Вилламор, сотрудник операционного отдела, Washmen

Этап 2: Основы и профилактическая проверка рисков

В сфере ухода за роскошной одеждой одна ошибка в отношении дорогостоящего изделия может стоить тысячи дирхамов. Компания Washmen развернула связанную цепочку ИИ-ассистентов Asana, которые выступают в качестве системы предотвращения ошибок, выявляя риски ещё до обработки одежды.

  • Автоматизированный ассистент оценки: ИИ-ассистент исследует нынешние розничные цены в ОАЭ и у международных розничных продавцов предметов роскоши, чтобы установить порог риска для каждого элемента.

  • ИИ-валидатор контроля качества: этот участник команды проверяет планы ухода по шести категориям рисков (например, выцветание, изменение текстуры) и специфическим для бренда особенностям в течение двух минут с момента оценки.

  • Контролёр риска повреждений: ИИ-ассистенты сопоставляют атрибуты элементов с полной базой данных исторических претензий Washmen, отмечая комбинации тканей, которые ранее приводили к проблемам.

  • Автоматическая эскалация: если для дорогостоящего элемента предусмотрен рискованный план ухода, ИИ-ассистенты создают структурированное оповещение, предотвращая запуск производства до тех пор, пока человек не рассмотрит риск.

quote-mark icon
Мы перешли от проверок качества, которые осуществлялись в головах людей, к системе, в которой институциональные знания применяются к каждому элементу. Элемент оценивается, и в течение двух минут параллельно запускаются четыре уровня контроля качества, автоматически активируемые связанным циклом ИИ-ассистентов.

Эндрю Вилламор, сотрудник операционного отдела, Washmen

Этап 3: Автономное урегулирование компенсаций и претензий

Обработка претензий традиционно требовала от агентов 2–3 дня на ручное изучение цен на элементы и истории клиентов. Теперь Washmen использует ИИ-ассистента Compensation Evaluator для создания завершенного отчёта из 9 разделов, что позволяет команде по работе с клиентами решать проблемы за считанные минуты, а не дни.

  • Ориентиры для оценки из источников: ИИ-ассистент исследует стоимость элементов по проверенным URL-адресам розничных продавцов, чтобы привязать компенсацию к нынешним ценам, исключая догадки.

  • Учёт ценности клиента: в отчёте учитывается пожизненная ценность клиента и история заказов, поэтому высокоценные клиенты получают надлежащим образом продуманные решения.

  • Составленные сообщения для клиентов: ИИ-ассистент генерирует профессиональное и чуткое сообщение с предложением компенсации, которое агенты могут сразу проверить и отправить.

  • Стратегическая прозрачность: панели задач для управления объединяют тенденции в претензиях и сигналы о рисках в реальном времени, смещая акцент с исправления ошибок на их полное предотвращение.

Заключение

Создав автоматизированный производственный цикл на базе ИИ в Asana с помощью Cloudfresh, компания Washmen отделила свой рост от расходов на персонал, что позволило ей расширяться по территории ОАЭ без ущерба для стандарта обслуживания премиум-класса. В результате трансформации Asana превратилась в цифровой костяк, который связывает сканирование физических объектов с интеллектуальными решениями, основанными на данных. По мере того как Washmen переходит к прогнозному моделированию рисков, её операционная модель, дополненная ИИ, гарантирует, что самые ценные предметы одежды в ОАЭ обрабатываются с абсолютной точностью и документируются с особой тщательностью.

quote-mark icon
AI Studio и ИИ-ассистенты изменили наш подход к совместной работе, превратив сложные рабочие процессы в интеллектуальные автоматизированные действия и позволив нашим командам сосредоточиться на предоставлении клиентам непревзойдённого обслуживания.

Джад Халауи, сооснователь и исполнительный директор компании Washmen