RAG чат-бот для фінтех підтримки: -67% навантаження на операторів
Завдання
Команда підтримки фінтех-компанії обробляла 1200 тікетів на добу при середньому часі відповіді 4 години. 70% запитів були однотипними (compliance-питання, умови продуктів, FAQ) і поглинали більшість часу агентів. Непослідовні відповіді на регуляторні питання створювали комплаєнс-ризики.
Рішення
Побудували RAG-чат-бот на базі GPT-4 з індексацією повної бази знань компанії: compliance-документи, FAQ, продуктова документація. Гібридний retrieval (BM25 + семантичний пошук через Pinecone) з confidence scoring — питання нижче порогу впевненості автоматично ескалюються до оператора з контекстом розмови.
Результат
Навантаження на операторів підтримки скоротилося на 67%. Середній час відповіді — 8 секунд замість 4 годин. Задоволеність клієнтів зросла до 94%. Операційні витрати знизились на $280k на рік.
Технології
Схожі кейси
Гібридний рушій рекомендацій для fashion e-commerce: +47% до середнього чека
+47% Середній чек (AOV)
FinTech / Платіжні послугиML-система виявлення фроду для платіжного сервісу: -89% втрат від шахрайства
-89% Скорочення втрат від фроду
Агросектор / АПКПрогнозування врожайності для агрохолдингу: +31% точність планування
7,3% Точність прогнозу (MAPE)
Схожа задача? Поговоримо
Маєте схожу задачу?
Ми вже вирішували виклики у галузі Фінансові технології. Розкажіть про ваш проєкт — разом знайдемо оптимальне рішення та складемо план дій.
Хочете подібний результат?
Розкажіть про вашу задачу — проведемо безкоштовну консультацію з ML-архітектором і запропонуємо рішення.