Кейс. ДаБанкрот. ИИ-консультант. Как мы заменили половину штата технической поддержки искусственным интеллектом
В декабре 2024 к нам обратился Александр, руководитель ИТ-департамента федеральной компании ДаБанкрот.рф, с запросом на создание виртуального помощника. Идеальный конечный результат (ИКР) сформулировали так — ускорить время реакции и снизить нагрузку на службу сервиса компании ДаБанкрот.рф в ключевых процессах:
- Обработка лидов
- Заключение договора на поддержку в прохождении процедуры банкротства
- Юридическое сопровождение, подготовка к судебному заседанию
- Поддержка в процессе банкротства
Ежедневно служба поддержки обрабатывала от 100 до 300 обращений в рабочее время. Ключевая задача поддержки — окружить клиентов максимальным теплом и заботой, сохранить и усилить уверенность клиента в правильности принятого решения.
Ключевое требование заказчика — сохранить тёплые человеческие отношения с клиентом, сохранив инкогнито виртуального помощника — «Майя Аилова — Помощник по сопровождению».
Обучить виртуального помощника возможностям, релевантно и оперативно отвечать на вопросы — о взаимодействии клиента и компании в рамках процедуры банкротства, готовить ответ с опорой на контекст текущего процесса и данные в CRM.
Ожидаемый экономический эффект — внедрение ИИ сопоставимо с наймом четырёх сотрудников технической поддержки, работающих 24/7 без праздников и выходных.
Стек технологий
| # | Сервис | Адрес сервиса | Описание |
|---|---|---|---|
|
1
#
|
|
n8n.io | ИИ-агент с обучаемыми модулями — Retrieval-Augmented Generation (RAG). |
|
2
#
|
|
supabase.com | Платформа для запуска приложений на базе искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Интеграция проектов ИИ с базами данных Postgres, аутентификацией, мгновенными API, пограничными функциями, подписками в реальном времени, хранилищем данных и векторными внедрениями. |
|
3
#
|
|
openai.com | Искусственный интеллект № 1 в мире, выбор модели, распознавание текста, аудио, скриншотов с текстом. Имитация ответов, максимально приближенных к эксперту в заданной отрасли. |
|
4
#
|
|
cloud.llamaindex.ai | Сервис распознавания многострочных документов. |
На первом этапе собрали базу для обучения языковой модели.
| # | Файл | Описание |
|---|---|---|
|
1
#
|
Cases.txt | Пользовательские истории и сценарии общения с клиентом из реальной жизни. На основе которых осуществляется тестирование на этапе разработки и принимается решение об успешности проекта. |
|
2
#
|
FAQ.txt | Ответы на частые вопросы — накопленный опыт компании ДаБанкрот, собранный на основе статей с сайта и транскрибации видеороликов с YouTube-канала компании ДаБанкрот. |
|
3
#
|
Zakon.txt | Гражданский кодекс РФ. |
|
4
#
|
Книга знаний | Учебное пособие — документ, созданный для адаптации новых специалистов поддержки. |
На втором этапе провели разметку данных, преобразовав входные данные к приемлемому для ИИ виду:
| # | Название | Описание | Тип таблицы |
|---|---|---|---|
|
1
#
|
FAQ1 | FAQ1 — сценарии процесса № 14. | Пользовательская таблица |
|
2
#
|
Сценарии | Сценарии с переменными из CRM. | Пользовательская таблица |
|
3
#
|
n8n_chat_history | Создаётся n8n — при установке глубины контекста. | Системная таблица |
|
4
#
|
people_history | Определяем первое обращение за день. | Пользовательская таблица |
Три месяца разработки и тестирования закончились созданием схемы ИИ.
.png)
Общее количество узлов: 175
Уникальных типов узлов: 23
Таблица узлов:
| # | Тип узла | Количество | Описание |
|---|---|---|---|
|
1
#
|
n8n-nodes-base.httpRequest | 10 | Выполняет HTTP-запросы (GET, POST и др.) к внешним API. Используется для отправки данных или получения информации, например, к https://bitrix.da-bankrot.ru или api.cloud.llamaindex.ai. |
|
2
#
|
n8n-nodes-base.webhook | 2 | Принимает входящие вебхуки, запуская рабочий процесс. Примеры: «файлы» и «текст» с уникальными webhookId для обработки разных типов данных. |
|
3
#
|
n8n-nodes-base.wait | 2 | Приостанавливает выполнение процесса на заданное время или до события. Используется для синхронизации, например, «Wait» перед проверкой статуса. |
|
4
#
|
n8n-nodes-base.switch | 2 | Условно разделяет поток данных на основе заданных правил. Например, «Switch1» проверяет статус (SUCCESS, ERROR) для маршрутизации. |
|
5
#
|
n8n-nodes-base.aggregate | 7 | Объединяет данные из нескольких элементов в один набор. Пример: «Aggregate1» собирает все данные для дальнейшей обработки. |
|
6
#
|
n8n-nodes-base.merge | 18 | Комбинирует данные из нескольких источников. Пример: «Merge» объединяет данные по позиции для передачи в следующий узел. |
|
7
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.agent | 6 | Выполняет сложные задачи с использованием ИИ-агента. Пример: «AI Agent» обрабатывает текст с подключением к векторному хранилищу и OpenAI. |
|
8
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi | 14 | Интеграция с OpenAI для обработки текста (чат-модель). Пример: «OpenAI Chat Model» использует gpt-4o с настройками температуры и penalty. |
|
9
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat | 11 | Управляет памятью чата, сохраняя контекст в PostgreSQL. Пример: «Postgres Chat Memory1» привязан к dialog_id для сохранения истории. |
|
10
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsOpenAi | 10 | Создаёт векторные представления текста с помощью OpenAI. Пример: «Embeddings OpenAI1» использует модель text-embedding-3-large. |
|
11
#
|
n8n-nodes-langchain.toolVectorStore | 3 | Инструмент для работы с векторным хранилищем. Пример: «Vector Store Tool» извлекает данные о банкротстве из Supabase. |
|
12
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreSupabase | 9 | Хранит и извлекает векторные данные из Supabase. Пример: «Supabase Vector Store» подключён к таблице documents. |
|
13
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.openAi | 5 | Выполняет задачи анализа текста, изображений или аудио через OpenAI. Пример: «OpenAI_Photo1» анализирует изображения. |
|
14
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.textClassifier | 5 | Классифицирует текст по заданным категориям. Пример: «Text Classifier» определяет, относится ли текст к office или Aggressive. |
|
15
#
|
n8n-nodes-base.postgres | 13 | Выполняет запросы к базе данных PostgreSQL. Пример: «Postgres» записывает данные в таблицу people_history. |
|
16
#
|
n8n-nodes-base.set | 3 | Устанавливает или изменяет значения полей в данных. Пример: «Edit Fields» задаёт параметры, такие как dialog_id, text1. |
|
17
#
|
n8n-nodes-base.if | 17 | Условное ветвление потока на основе заданных условий. Пример: «If» проверяет тип файла (image) для дальнейшей обработки. |
|
18
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.chainSummarization | 1 | Выполняет суммаризацию текста. Пример: «Summarization Chain» сокращает текст с помощью подключённой модели OpenAI. |
|
19
#
|
n8n-nodes-base.code | 34 | Выполняет пользовательский JavaScript-код для обработки данных. Пример: «Code3» может преобразовывать данные перед merge. |
|
20
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.chatMemoryManager | 19 | Управляет памятью чата, связывая данные с внешними запросами. Пример: «Chat Memory Manager» отправляет данные в HTTP-запрос. |
|
21
#
|
n8n-nodes-base.limit | 1 | Ограничивает количество элементов в потоке данных. Пример: «Limit1» ограничивает вывод из векторного хранилища. |
|
22
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.chainQuestionAnswering | 2 | Отвечает на вопросы, используя данные из векторного хранилища. Пример: «Question and Answer Chain» отвечает на запросы. |
|
23
#
|
n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStoreRetriever | 1 | Извлекает данные из векторного хранилища для ответа на запросы. Пример: «Vector Store Retriever2» работает с Supabase. |
Как усовершенствовали блок CRM:
| # | Что изменили |
|---|---|
|
1
#
|
Управление использованием ИИ в открытых линиях на двух уровнях:
|
|
2
#
|
Механика «delay» — задержка в 2 минуты, не посылаем мгновенный ответ. Две цели — первая: дать возможность перехватить ответ оператору, вторая — отвечать не построчно на каждое предложение, а подкопить обращения и направить один ответ на запросы, направленные за последние две минуты. |
|
3
#
|
Если ответил менеджер в течение дня — ИИ перестаёт отвечать внутри дня, следующий ответ ИИ даст на следующий день, если будет новый запрос или если менеджер не ответит за запрос до конца предыдущего дня. |
|
4
#
|
Добавлять сотрудников в диалог открытых линий и обратно — иначе ИИ забирает диалог на себя. |
|
5
#
|
Ограничение использования ИИ по открытым линиям на период тестирования. |
|
6
#
|
ИИ подключён как чат-бот. Выбирали между вариантами подключения: чат-бот и сотрудник. |
|
7
#
|
Отдельные чаты с уведомлениями об отладке контура ИИ. |
Обучили RAG LLM отвечать на общие вопросы, несколько примеров:
Что такое банкротство физических лиц?
Пользователь
Банкротство физических лиц — это юридическая процедура, позволяющая списать долги, если человек признан неплатёжеспособным. Это позволяет освободиться от задолженности и начать финансовую жизнь с чистого листа. Юридическая процедура регулируется Федеральным законом № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)».
Майя 
Признает ли суд банкротом, если у меня высокая зарплата?
Пользователь
Да, суд может признать вас банкротом, но процедура будет проходить с особенностями. В случае высокой зарплаты может быть введён этап реструктуризации долгов, когда кредиторы предложат вам условия по погашению долгов. Если вы согласитесь на эти условия, имущество продавать не нужно.
Майя
Что такое план реструктуризации долгов и как он работает?
Пользователь
План реструктуризации долгов — это соглашение с кредиторами о новых условиях погашения долгов. Он должен быть экономически обоснованным и исполнимым. Если вы согласитесь на план, ваши долги могут быть уменьшены, а имущество не будет продано. Однако план должен быть согласован с кредиторами и одобрен судом.
Майя
Ответы на основе данных из CRM
.png)
Куда перечислить разницу в конкурсную массу?
Пользователь
Карта финансового управляющего для перечисления разницы в конкурсную массу: [2202 0700 1234 5678] [Иванов Иван Иванович]. В сообщении получателю обязательно укажите «Разница ФИО».
Майя
Когда со мной свяжется мой персональный менеджер?
Пользователь
Ваш персональный менеджер [Фёдор Алексеевич Белых] свяжется с вами в течение 10–15 минут, спасибо за понимание.
Майя
Подскажите остаток по оплате?
Пользователь
Остаток по оплате за юридические услуги составляет [9 000] руб.
Майя
Напомните дату и сумму ближайшего платежа?
Пользователь
До [15.01.2025] вам необходимо внести сумму [4 000] руб.
Майя
Ответы на основе данных из CRM
.png)
Распознавание аудиофайлов и картинок с классификацией:
- Платёжные документы — чеки, квитанции
- Обращения в суд
- Решение суда о банкротстве
- Письма от кредиторов
- Заявления от кредиторов
.png)