Dark/Feed
AI-ассистент поддержки для финтех-сервиса: отвечает по базе знаний из 2 400 статей и снимает 68% обращений без оператора.
Служба поддержки финтех-сервиса тонула в однотипных вопросах: 8 операторов, среднее время ответа 40 минут, база знаний из 2 400 статей, которой никто не пользовался, потому что поиск по ней не работал.
Построили RAG-ассистента: база знаний проиндексирована в Qdrant, ассистент на Claude отвечает со ссылками на источники, а при неуверенности переводит на оператора с готовым резюме диалога. Внедрили в чат на сайте и в Telegram. Дашборд качества показывает, где база знаний устарела — контент-команда дописывает статьи по реальным пробелам.
Как шла работа
Чистка и разметка 2 400 статей, тестовый набор из 300 реальных вопросов клиентов.
Индексация в Qdrant, ассистент со ссылками на источники, метрики качества ответов.
Чат на сайте и Telegram, передача оператору с резюме диалога, дашборд пробелов в базе.
Теневой режим рядом с операторами, сверка ответов — и включение на весь поток обращений.
Боялись, что бот будет злить клиентов. В итоге NPS поддержки вырос: ответ за 15 секунд в три часа ночи делает для лояльности больше, чем любые промокоды.
Нужен похожий проект?
Расскажите о задаче — вернёмся с оценкой за 1 рабочий день.