Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике в отношении обработки персональных данных.
 
We use cookies to ensure our website works quickly and easily. Choose which cookies you allow us to use. Learn more in our Privacy Policy.
 

Умный чат-бот помощник выбора оптимального вклада в банке

E-commerce
чат-боты на базе ИИ и LLM-модели
10
70%
увеличилась скорость обработки запросов
в
составила точность ответов
раз
Заказчик
Крупный банк РФ
ВЫЗОВЫ/ОСОБЕННОСТИ
Высокие требования к точности ответов
из-за имиджевых рисков для компании

Склонность LLM к генерации
неверной информации (галлюцинациям)

Сложность поиска релевантной информации
в обширной базе знаний

Маршрутизация сложных обращений
пользователей

Разработка чат-бота, который помогает выбрать оптимальный вклад. Бот должен выдавать информацию по доступным в банке вкладам, задавать уточняющие встречные вопросы пользователю
для отслеживания контекста, помочь в выборе наиболее оптимального вклада для конкретного случая (срок, сумма и т. д.), а также способен быстро реагировать на изменения в списке
или параметров вкладов путём загрузки обновлённого перечня вкладов в виде pdf-документа
Задача
решение
Техническое решение
Для реализации чат-бота, помогающего пользователям выбирать оптимальный банковский вклад, было принято следующее технологическое решение:
1. Диалоговая платформа:
Чат-бот построен на библиотеке Aiogram для взаимодействия через мессенджер Telegram, поддерживая контекст диалога.
2. Обработка PDF:
Актуальные данные о вкладах загружаются из PDF-документов с помощью библиотеки Python-docx.
3. Серверная часть:
Серверная логика написана на Python с использованием FastAPI для высокопроизводительной обработки запросов и Uvicorn для запуска сервера.
4. Данные и логика:
Информация о вкладах хранится в формате JSON, что упрощает обновление данных. Подбор вклада осуществляется с помощью NumPy и Pandas для анализа параметров.
5. Мониторинг и отладка:
Используется модуль Logging для записи событий и ошибок, а также Typing для проверки типов в коде.
6. Взаимодействие с внешними сервисами:
Библиотека Requests применена для отправки HTTP-запросов к внешним API.
Результат
Бизнес-ценности
Увеличение скорости работы
Точность ответов выше 70% (для прототипа)
Автоматизация
снижение нагрузки на техподдержку в 3 раза
увеличение скорости обработки запросов в 10 раз
снижение ошибок в Data-продуктах в 5 раз
работа поддержки 24х7
Нажимая кнопку «Отправить», вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Можно прикрепить три файла размером до 3 Мб каждый. Форматы: doc, docx, pdf, ppt, pptx
Разработка программного обеспечения и решений Big Data
Отправьте запрос, и генеральный директор свяжется с вами в течение 1 часа
Выберите удобный способ связи
Сообщение об успешной отправке!