# Washmen ускоряет рассмотрение претензий на 90% с помощью Asana

> Узнайте, как компания Washmen добилась ускорения рассмотрения претензий на 90% с помощью автоматизированного цикла производства на базе ИИ в Asana.

Source: https://asana.com/ru/case-study/washmen

## 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.

Проблемы

#### Принятие субъективных решений

Непоследовательные оценки деликатных тканей людьми привели к предотвратимым случаям повреждения дорогостоящих элементов.

#### Отсутствие институциональной памяти

История прошлых повреждений хранилась в индивидуальной памяти, что приводило к повторным ошибкам при использовании аналогичных комбинаций тканей и брендов.

#### Линейная зависимость от численности персонала

Каждое увеличение объёма заказов требовало расширения штата, что делало расширение бизнеса дорогостоящим с операционной точки зрения и затрудняло масштабирование.

Решения

#### Связанный цикл производства на основе ИИ

Цепочка из четырёх [участников команды Asana AI](/ai/ai-teammates) работает последовательно, чтобы управлять оценкой, контролем качества, проверкой рисков и вознаграждениями без вмешательства человека.

#### Синхронизация физического и цифрового

API-интеграция в режиме реального времени автоматически перемещает карточки задач Asana на основе сканирования физических станций на объекте.

#### Контроль рисков на основе ИИ

ИИ сопоставляет каждый новый предмет одежды с исторической базой данных о претензиях, чтобы выявить риски до начала производства.

Результаты

#### Ускорение разрешения претензий на 90%

Среднее время решения вопросов сократилось с 2–3 дней до всего 6 часов.

#### Предотвращено 15 инцидентов с высоким риском ущерба

С помощью системы мониторинга риска ущерба от ИИ до того, как элементы поступили в производство.

#### Снижение объёма ручной работы на 40–50%

Во всех операциях за счёт отказа от повторяющегося ввода данных и координации.

#### Рост, устойчивый к масштабированию

Каждый активный ИИ-ассистент обеспечивает результат, эквивалентный примерно одному работнику, занятому полный рабочий день.

- [Отдел продаж](/sales)

- [Вернуться к историям клиентов](/customers)

Европа

- [Заявки на работы](/templates/for/operations/work-requests)

- [Запросы технических ресурсов](/templates/for/operations/facilities-requests)

Розничная торговля

Средний бизнес

- [AI Studio](/product/ai/ai-studio)

- [ИИ-ассистенты](/product/ai/ai-teammates)

- [Правила](/features/workflow-automation/rules)

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](https://eu1.hubs.ly/H0tSK850) 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.

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.

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](/features/project-management/project-views).
- **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.

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.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](/product/ai/ai-teammates) создают структурированное оповещение, предотвращая запуск производства до тех пор, пока человек не рассмотрит риск.

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.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](/features/goals-reporting/reporting-dashboards) управления объединяют тенденции в претензиях и сигналы о рисках в реальном времени, смещая акцент с исправления ошибок на их полное предотвращение.

Создав автоматизированный производственный цикл на базе ИИ в [Asana с помощью Cloudfresh](https://www.youtube.com/watch?v=vadCrGCuFB0), 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.

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.