ЗАПУСТИЛ AI-ТЕХПОДДЕРЖКУ ДЛЯ VPN-СЕРВИСА НА 600 ОБРАЩЕНИЙ В СУТКИ - РАССКАЖУ КАК БОТ САМ ЗАКРЫВАЕТ ВОПРОСЫ КЛИЕНТОВ И КОГДА ПОДКЛЮЧАЕТ

ЗАПУСТИЛ AI-ТЕХПОДДЕРЖКУ ДЛЯ VPN-СЕРВИСА НА 600 ОБРАЩЕНИЙ В СУТКИ - РАССКАЖУ КАК БОТ САМ ЗАКРЫВАЕТ ВОПРОСЫ КЛИЕНТОВ И КОГДА ПОДКЛЮЧАЕТ ОПЕРАТОРА

Заказчик хотел сократить нагрузку на живых операторов: чтобы бот сам отвечал на стандартные вопросы клиентов, а человека дёргал только если случай реально сложный.

Получилось так, что подавляющее большинство обращений теперь закрывается без оператора, а сложные случаи система сама эскалирует в нужный момент. Расскажу из чего эта система собрана.

Бот, который реально понимает что у клиента случилось

Бот подключён к учётной системе заказчика и читает всю переписку с клиентом в реальном времени. Дальше включается распознавание: если клиент прислал скриншот приложения, бот видит статус подписки, дату окончания, заблокирован ключ или нет. Если прислал чек об оплате, бот считывает получателя, сумму, дату, статус платежа.

На основе этого сам определяет ситуацию: подписка истекла, оплата не зачислилась, не работает приложение, нужна установка, нужна замена ключа. И отдаёт клиенту нужный ответ по сценарию.

Распознавание картинок я доверил нейросети от OpenAI, она пока лучшая на таких задачах. А вот решение что делать со считанной информацией принимает не нейросеть, а собственная логика проекта. Это принципиальный момент.

Защёлки в коде, чтобы нейросеть не могла навредить

Нейросеть периодически ошибается на пограничных случаях. Чтобы клиент никогда не получал неверный ответ в критичных местах, я поставил жёсткие защёлки прямо в коде.

Пример. Клиент прислал скриншот, на котором его подписка работает до июля 2027 года. А в учётной системе у заказчика по техническим причинам стоит статус «истекла».

Нейросеть в такой ситуации может ошибочно предложить клиенту повторно оплатить подписку. В коде я обрабатываю это так: дата на скриншоте сверяется с сегодняшним днём, и если она в будущем, ответ принудительно уходит к оператору, минуя нейросеть.

Бот физически не способен ответить клиенту фразой о завершении подписки в такой ситуации. Эту защёлку нельзя обойти, она работает всегда.

Таких защёлок в системе уже больше десятка, на каждом критичном узле.

Отдельный Telegram-бот для алертов операторам

Когда система видит нестандартный случай (противоречия в данных, агрессивный клиент, нерешённая ситуация после нескольких попыток), параллельно с основным ответом срабатывает второй бот, который шлёт алерт в рабочий чат команды менеджеров в Telegram.

В алерте: ссылка на задачу, причина эскалации, последнее сообщение клиента. Менеджер за минуту понимает что произошло и подключается лично.

Это не интуиция нейросети, эскалация работает по чёткому списку ситуаций.

Поэтому операторов дёргают только когда действительно нужно, а не на каждый чих.

Тесты, которые катаются перед каждым обновлением

У проекта свой набор тестов: и сценарии переписки, и реальные картинки из прошлых обращений клиентов.

Перед любой правкой бот прогоняется по всему набору. Когда клиент находит новую необычную ситуацию, она сразу превращается в новый тест и добавляется в набор. Система становится устойчивее с каждой неделей, а не превращается в хаос правок поверх правок.

Большая часть кейсов с AI-ботами проваливается не на самой нейросети, а на том что её никто не окружил нормальной инфраструктурой. Я делаю так, чтобы система держалась, даже если нейросеть в конкретный момент ошиблась.

Ставьте лайк если интересно как ещё устроены живые AI-системы под нагрузкой, буду делиться такими историями дальше.

Нужна автоматизация под ваш бизнес - пишите лично.