LOADING CASE STUDIES
Anonymized engagements · 2019–2026 Angajamente anonimizate · 2019–2026

What we've actually shipped. Ce am livrat efectiv.

A selection of engagements by Harp Solutions across regulated industries — banking, energy, insurance, manufacturing, healthcare, logistics, public sector. The names are redacted because most of our clients prefer it that way. The architectures, problems, and outcomes are real. O selecție de angajamente Harp Solutions în industrii reglementate — bancar, energie, asigurări, producție, sănătate, logistică, sector public. Numele sunt redactate pentru că majoritatea clienților preferă așa. Arhitecturile, problemele și rezultatele sunt reale.

Client identities are protected under NDA. Specific dollar figures, percentages, and counts have been generalized to ranges where required. Harp Solutions can share named references on request, post-NDA, after a working session. Identitățile clienților sunt protejate prin NDA. Cifrele specifice, procentele și volumele au fost generalizate în intervale unde a fost necesar. Harp Solutions poate oferi referințe nominale la cerere, post-NDA, după o sesiune de lucru.
BankingBancar
Tier-1 retail bank · RomaniaBancă retail Tier-1 · România

An AI co-pilot for L1 customer-service agents — handling tens of thousands of inquiries per day.Un copilot AI pentru agenții L1 customer-service — pentru zeci de mii de solicitări pe zi.

ProblemProblemă

L1 agent training cycle of 6+ weeks; high handle times and a 30%+ escalation rate to L2 for routine policy lookups. The bank wanted faster onboarding and a measurable cut in average handle time without compromising regulator-friendly conversation logging.Ciclu de training L1 de peste 6 săptămâni; timpi mari de procesare și rată de escaladare către L2 de peste 30% pentru căutări simple în politici. Banca dorea onboarding mai rapid și reducere măsurabilă a AHT fără a compromite logging-ul prietenos cu reglementatorul.

What we builtCe am construit

Claude-powered RAG over the bank's policy corpus and CRM history. MCP server with strict tool-call permissions. Every agent suggestion logged with full provenance — including which document chunks were retrieved — for compliance review. Deployed in the bank's private cloud, no customer data leaves the perimeter.RAG bazat pe Claude peste corpusul de politici al băncii și istoricul CRM. Server MCP cu permisiuni strict controlate pentru tool-call. Fiecare sugestie logată cu proveniență completă — inclusiv chunk-urile recuperate — pentru review de conformitate. Deploy în private cloud-ul băncii, datele clienților nu părăsesc perimetrul.

~35% AHT reduction ~35% reducere AHT

L1 average handle time down ~35%; L1→L2 escalation rate cut roughly in half. New-agent ramp-up shortened from 6 weeks to 3.Timp mediu de procesare L1 redus cu ~35%; rata de escaladare L1→L2 redusă aproximativ la jumătate. Ramp-up agent nou scurtat de la 6 la 3 săptămâni.

Claude MCP pgvector Go Private cloud
InsuranceAsigurări
Mid-size insurer · Central EuropeAsigurător mid-size · Europa Centrală

Document-understanding agents for claim intake — turning weeks of manual review into hours.Agenți de înțelegere documente pentru intake-ul daunelor — săptămâni de review manual transformate în ore.

ProblemProblemă

Claims department drowning in mixed-format submissions: scanned PDFs, photos of forms, third-party medical reports in three languages. Triage was fully manual; the backlog was growing faster than headcount.Departamentul de daune sufocat de submisii în formate mixte: PDF-uri scanate, poze de formulare, rapoarte medicale terțe în trei limbi. Triajul complet manual; backlog-ul creștea mai rapid decât echipa.

What we builtCe am construit

An Orchestrator-coordinated agent fleet: one specialized for OCR + form extraction, one for medical-record summarization, one for fraud-pattern flagging. Human-in-the-loop checkpoints at the decisions that mattered. Full audit trail to satisfy the regulator.O flotă de agenți coordonată de Orchestrator: unul specializat pentru OCR + extragere formulare, unul pentru rezumarea fișelor medicale, unul pentru flagging de pattern-uri de fraudă. Checkpoint-uri human-in-the-loop la deciziile care contează. Audit trail complet pentru reglementator.

10× throughput 10× throughput

Claim-intake throughput up roughly 10×, with a backlog cleared in under three months. Fraud detection rate doubled vs. the previous rules-only system.Throughput intake daune crescut de aproximativ 10×, cu backlog rezolvat în sub trei luni. Rata de detecție fraudă dublată față de sistemul anterior bazat doar pe reguli.

Openclaw Orchestrator Claude Python S3 HITL
EnergyEnergie
National grid operator · EUOperator național de rețea · UE

An air-gapped Kubernetes platform for SCADA-adjacent analytics — DORA-compliant from day one.O platformă Kubernetes air-gapped pentru analize SCADA-adjacent — conformă DORA din ziua unu.

ProblemProblemă

The operator needed to run modern data and ML workloads next to operational systems, but the security team was rightly unwilling to allow standard cloud connectivity. The previous attempt — a third-party SaaS — had been blocked by the CISO at the procurement stage.Operatorul trebuia să ruleze workload-uri moderne de date și ML lângă sistemele operaționale, dar echipa de securitate, pe drept, nu permitea conectivitate cloud standard. Încercarea anterioară — un SaaS terț — fusese blocată de CISO la achiziție.

What we builtCe am construit

A fully air-gapped Kubernetes platform with internal container registry, GitOps deploys via internal mirrors, mTLS everywhere, hardware-backed secrets. Designed for DORA operational-resilience review and passed it on first audit. Openclaw Enterprise as the agent runtime layer.O platformă Kubernetes complet air-gapped cu registry intern de containere, deploy-uri GitOps prin oglinzi interne, mTLS peste tot, secrete pe hardware. Proiectată pentru review-ul DORA de reziliență operațională și trecut din prima încercare. Openclaw Enterprise ca strat de runtime.

First-pass audit Audit din prima

Passed DORA operational-resilience review on first submission; deployed to two regional control centers. Currently expanding to a third.Trecut review-ul DORA din prima submisie; deploy în două centre regionale de control. Extindere curentă la al treilea.

Kubernetes Air-gapped Openclaw Enterprise Vault DORA
ManufacturingProducție
Industrial group · DACHGrup industrial · DACH

Predictive maintenance and shop-floor copilots — across 14 plants, on three continents.Mentenanță predictivă și copiloți shop-floor — în 14 fabrici, pe trei continente.

ProblemProblemă

Each plant ran its own maintenance and quality stack — six MES vendors, four time-series databases, no unified telemetry. The CTO needed group-level visibility and standardized AI workflows without a forced rip-and-replace at every site.Fiecare fabrică rula propriul stack de mentenanță și calitate — șase furnizori MES, patru baze de date time-series, fără telemetrie unificată. CTO-ul avea nevoie de vizibilitate la nivel de grup și fluxuri AI standardizate fără înlocuire forțată la fiecare site.

What we builtCe am construit

A federated data plane: each plant keeps its primary stack, an Openclaw Fleet edge node ingests telemetry, runs anomaly detection locally, and reports up to a central control plane. Shop-floor copilots help technicians query manuals and historic incidents in their own language.Un data plane federat: fiecare fabrică își păstrează stack-ul principal, un nod edge Openclaw Fleet ingerează telemetrie, rulează detecție anomalii local și raportează la un control plane central. Copiloți shop-floor ajută tehnicienii să interogheze manuale și incidente istorice în limba lor.

~22% downtime cut ~22% downtime redus

Unplanned downtime down ~22% across the eight plants live so far. Time-to-resolution on common faults cut roughly in half thanks to the copilot.Downtime neplanificat redus cu ~22% în cele opt fabrici live până acum. Timp de rezolvare la defecte comune redus aproximativ la jumătate datorită copilotului.

Openclaw Fleet Claude ClickHouse Go Edge
HealthcareSănătate
Private hospital network · RomaniaRețea privată de spitale · România

A clinical-document assistant with full GDPR data residency and zero patient data leaving the hospital.Un asistent pentru documente clinice cu data residency GDPR completă și zero date de pacient ce părăsesc spitalul.

ProblemProblemă

Doctors spending an hour per shift on documentation. The CIO wanted AI assistance but the legal and compliance teams refused any architecture that sent patient data to a US-hosted model. Most off-the-shelf options were dead on arrival.Medicii pierdeau o oră per tură pe documentație. CIO-ul dorea asistență AI, dar echipele legal și conformitate refuzau orice arhitectură care trimitea date de pacient către un model US-hosted. Majoritatea opțiunilor off-the-shelf erau dead on arrival.

What we builtCe am construit

A hybrid architecture: PII de-identification at the application boundary, structured-data extraction via Claude on EU infrastructure (zero data retention), patient-identifying fields never leave the hospital network. End-to-end audit log per request. DPO-approved before a single doctor touched it.O arhitectură hibridă: de-identificare PII la frontiera aplicației, extragere date structurate via Claude pe infrastructură UE (zero data retention), câmpurile cu identificare de pacient nu părăsesc rețeaua spitalului. Audit log end-to-end per cerere. Aprobat de DPO înainte ca vreun medic să-l atingă.

~40 min/shift saved ~40 min/tură economisiți

Documentation time down ~40 minutes per doctor per shift. DPO sign-off on first review. Now rolling out to three additional hospitals.Timp de documentație redus cu ~40 de minute per medic per tură. Aprobat de DPO la prima evaluare. Extindere curentă la încă trei spitale.

Claude PII de-id EU residency FHIR GDPR
LogisticsLogistică
Pan-European 3PL · 18 countries3PL pan-european · 18 țări

A multi-carrier shipment-exception agent — resolving issues without human dispatch in 80% of cases.Un agent de excepții multi-carrier — rezolvă incidente fără dispecer uman în 80% din cazuri.

ProblemProblemă

A dispatch team buried in shipment exceptions: failed delivery attempts, customs holds, address corrections, mode swaps. Every event required pulling data from 4–6 systems and making a routing call. Human throughput could not scale with peak-season volume.O echipă de dispecerat sufocată în excepții de livrări: încercări eșuate, rețineri vamale, corecții de adresă, schimbări de mod. Fiecare eveniment necesita date din 4–6 sisteme și o decizie de routing. Throughput-ul uman nu putea ține pasul cu volumul de vârf.

What we builtCe am construit

A Fleet-managed agent that pulls exception context from CRM, TMS, customs, and carrier APIs via MCP servers, applies business rules, and either resolves the issue automatically or escalates to a human with a one-paragraph summary. Token budgets per shipment to keep cost predictable.Un agent gestionat prin Fleet care colectează context din CRM, TMS, vamă și API-uri carrier prin servere MCP, aplică reguli de business și fie rezolvă automat, fie escaladează la om cu un rezumat de un paragraf. Buget de tokeni per shipment pentru cost predictibil.

80% auto-resolved 80% rezolvate automat

Shipment exceptions auto-resolved in roughly 80% of cases. Average resolution time on the remaining 20% cut by half thanks to context summarization.Excepții de livrare rezolvate automat în aproximativ 80% din cazuri. Timp mediu de rezolvare pe restul de 20% redus la jumătate datorită rezumării contextului.

Openclaw Fleet MCP Claude TypeScript Postgres
Public SectorSector Public
National-level agency · EU member stateAgenție națională · stat membru UE

A citizen-services case-routing system — built on sovereign infrastructure, fully open-source.Un sistem de routing pentru servicii cetățenești — pe infrastructură suverană, complet open-source.

ProblemProblemă

An agency facing both a procurement constraint (no proprietary cloud SaaS) and a quality constraint (citizen requests being routed to wrong departments at a 25%+ rate, generating delays and political pressure). Previous vendors had failed to deliver within procurement rules.O agenție cu o constrângere dublă: de achiziție (fără SaaS cloud proprietar) și de calitate (cereri cetățenești rutate greșit în peste 25% din cazuri, generând întârzieri și presiune politică). Furnizorii anteriori nu reușiseră să livreze conform regulilor de achiziție.

What we builtCe am construit

A document-classification and routing system on the agency's own Kubernetes infrastructure. Open-source models for the bulk of inference; Claude only for hard cases under explicit budget caps. All code delivered to the agency under a permissive license — no vendor lock-in, no per-seat fees.Un sistem de clasificare și routing pe infrastructura proprie Kubernetes a agenției. Modele open-source pentru majoritatea inferenței; Claude doar pentru cazurile dificile, sub plafoane explicite de buget. Tot codul livrat agenției sub licență permisivă — fără vendor lock-in, fără per-seat.

95%+ routing accuracy 95%+ acuratețe routing

Routing accuracy up from ~75% to over 95%. Average case turnaround time reduced significantly. Agency now operates and extends the system in-house.Acuratețe de routing crescută de la ~75% la peste 95%. Timp mediu de rezolvare al cazurilor redus semnificativ. Agenția operează și extinde sistemul intern.

Kubernetes Open-source LLMs Claude Python Sovereign cloud

Have a problem that
looks like one of these?
Ai o problemă care
seamănă cu una de aici?

A 90-minute working session, no slides. We'll tell you whether we've solved something close, what the architecture would look like, and what it would realistically cost. Free. O sesiune de lucru de 90 de minute, fără slide-uri. Îți spunem dacă am mai rezolvat ceva similar, cum ar arăta arhitectura și cât ar costa realist. Gratuit.

Schedule a working session Programează o sesiune de lucru See our technology stack Vezi stack-ul tehnologic