Все кейсы
    AI

    ИИ-консультант для финтех-стартапа

    Помогли финтех-компании сделать поддержку, которая работает как продукт: отвечает 24/7, говорит на языке клиента и не ломается в пиковые часы после релизов и рассылок.

    Интерфейс финтех AI-консультанта с ответами 24/7 и безопасной передачей сложных запросов оператору
    Обзор проекта

    Как задача стала системой

    Ситуация

    Помогли финтех-компании сделать поддержку, которая работает как продукт: отвечает 24/7, говорит на языке клиента и не ломается в пиковые часы после релизов и рассылок.

    Что мешало

    Финтех-стартап обслуживал клиентов в нескольких часовых поясах.

    Как было «до»:

    • поддержка работала только в рабочие часы офиса;

    • клиенты ждали ответа по 1–2 часа в чате или вовсе писали ночью «в никуда»;

    • 70–80% запросов крутились вокруг одного и того же: лимиты, комиссии, статус платежа, привязка карты, кэшбэк, KYC.

    Команда поддержки росла, фонд оплаты труда — тоже, а ощущение сервиса «как у банка мечты» так и не появлялось.

    Что собрали

    Собрали ИИ-консультанта на no-code/low-code-архитектуре с безопасной интеграцией в финтех-бэкенд:

    • Единая база знаний и истории диалогов в Supabase

    В PostgreSQL/SQL храним тарифы, ответы на FAQ, регламенты, статусы продуктов, а также обезличенную историю прошлых диалогов.

    • Диалоговый слой на Node.js + Python

    Сервис принимает сообщения из веб-чата и мессенджеров, подтягивает релевантные статьи из базы знаний (RAG-подход), формирует промпт и обращается к LLM через API.

    Для запросов, где нужны данные клиента (баланс, операции), сервис ходит в финтех-бэкенд по защищённым API.

    • Оркестрация и маршрутизация в n8n

    Сценарии в n8n:

    • определяют тип запроса (инфо, операция, спорная ситуация);

    • решают, можно ли ответить автоматически или нужен оператор;

    • создают тикет и передают диалог в живую поддержку, если ИИ не уверен.

    • Интерфейс для клиентов и команды

    • Веб-виджет и in-app чат собраны на Bubble/HTML/CSS/JavaScript и встраиваются в продукт.

    • Операторы видят в кабинете (Bubble) уже прогретый диалог с кратким резюме того, что выяснил ассистент.

    • Обучение на реальных кейсах

    Каждый ручной ответ оператора может быть помечен как образцовый — система использует его для дообучения и улучшения подсказок.

    Что изменилось

    • Большинство типовых вопросов (лимиты, комиссии, статусы платежей) закрываются ИИ-консультантом без участия оператора.
    • Клиенты получают понятный ответ почти мгновенно, независимо от времени суток и часового пояса.
    • Удовлетворённость клиентов выросла за счёт 24/7-доступности и быстрых решений, пользователи чаще возвращаются к продукту и активируют новые функции.

    Технологии и интеграции

    • n8n
    • Supabase
    • Node.js
    • LLM API
    Галерея

    Детали проекта

    безопасная архитектура AI-консультанта для финтех-продукта
    клиентский чат с ответами по лимитам, комиссиям, платежам и KYC
    эскалация сложного финтех-запроса оператору поддержки

    Другие кейсы

    Обсудить похожую задачу

    Опишите, что сейчас не работает. Мы предложим первый разумный шаг и расчёт по этапам.

    Ответ в течение рабочего дняБез навязчивых продажЭтапы и сроки до старта