ruen
Оставить заявку
реализованные проекты
Чат поддержки
с ИИ и оператором для банка
Постановка задачи:
Крупный банк хотел модернизировать клиентскую службу поддержки, предложив пользователям чат, который одновременно быстро отвечает с помощью ИИ и при этом способен оперативно привлекать живого оператора, если бот не справляется. Требовалось обеспечить мгновенный обмен сообщениями, сохранить контекст при переключении между ИИ и человеком, а также сделать систему отказоустойчивой.
Подробнее о кейсе читайте в статье «Чат с ИИ и оператором на Django Channels и WebSocket».
Над проектом работали:
Requirements Analyst:1Project-manager:1Backend-developer:1Frontend-developer:1ML-инженер:1DevOps:1DevOps:1Срок реализации (месяцев): 2
NOOSOFTNOOSOFTNOOSOFT
Этапы реализации:
01Проектирование архитектуры
Разработали асинхронную систему на Django Channels и WebSocket для мгновенной двусторонней связи и стабильного управления сессиями.02
Интеграция ИИ
Подключили GigaChat для автоматических ответов на типовые вопросы клиентов банка.03
Реализация логики переключения
Настроили механизм, при котором при сложных запросах чат автоматически подключает живого оператора без потери истории переписки.04
Разработка интерфейса для операторов
Создали панель, позволяющую сотрудникам подключаться к диалогам в реальном времени и управлять чат-сессиями.05
Обеспечение безопасности и масштабируемости
Настроили TLS/SSL, защиту соединений и серверную инфраструктуру для работы с большим количеством одновременных сессий.06
Тестирование и запуск
Проверили стабильность переключений между ИИ и оператором, корректность работы авторизации и нагрузочную устойчивость системы.Итог проекта:
В результате банк получил мощный чат-инструмент, который сочетает автоматизацию и человеческий фактор: нейросеть справляется с рутинными запросами, а операторы подключаются лишь по необходимости, что снижает нагрузку на службу поддержки и ускоряет ответы клиентам. Благодаря WebSocket‑реализации сообщения доставляются мгновенно, а плавный переход между ИИ и оператором сохраняет целостность диалога. Это решение позволило улучшить качество обслуживания, оптимизировать ресурсы поддержки и масштабировать систему под растущие нагрузки.Используемые технологии
