
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
Детали проекта



Другие кейсы

Groovex: от UX и архитектуры до интеграций с CRM и 1С

Автоматизация продаж для e-commerce

Автоматизация обработки заказов

Голосовой ассистент для call-центра

Автоматическая модерация контента

ИИ-консультант по подбору недвижимости

Автоматизация складского учета
