
Платформа для создания чат-ботов на основе ИИ
Платформа no-code на базе искусственного интеллекта и технологии NLP.Клиент
В 2016 году у клиента возникла идея сделать конструктор чат-ботов: легкий в использовании бизнес-инструмент, для настройки которого не нужен даже штатный программист. Цель – выпустить бесплатную версию продукта, занять нишу и монетизировать платформу за счет внедрения платных функций (например, шаблонов с premium-подпиской или интеграций со сторонними сервисами).
Идея выглядела перспективно: в то время подобные платформы только набирали обороты. Мы оценили задумку и объемы, прикинули возможные сложности – и взялись за разработку.
Вызовы
Первым вызовом стала скорость: важно было вывести MVP в релиз быстрее конкурентов. На следующих этапах – оперативно добавлять новые функции, наращивая продукт. У нас уже были серьезные наработки в области Data Science и машинного обучения, но подобный продукт предстояло реализовать впервые.
В короткие сроки предстояло создать мощное платформенное решение на основе искусственного интеллекта.

1. Реалистичное диалоговое взаимодействие
В 2016 году для автоматизации коммуникации использовалось интерактивное голосовое меню (IVR). Однако IVR с его жестко заданными опциями ответов и иерархической маршрутизацией идеальным инструментом не был. Пользователи приходили с конкретными вопросами, но попадали на IVR. В 90% случаев они получали многоуровневое меню, которое нужно было прослушать. Ждать потенциальный покупатель не любит – повесит трубку и больше в компанию не обратится.

2. Омниканальность
У немногочисленных на тот момент конкурентов было явное неудобство: под каждый канал коммуникации требовалось создавать отдельный бот. Поэтому еще одной задачей для нас стала омниканальность – когда компании-клиенту достаточно создать только одного бота и он будет работать везде.
С помощью чего мы решили задачи проекта:
Использовали NLP
Было решено выбрать систему обработки естественного языка (NLP). Она использует алгоритмы машинного обучения для текста и речи. Именно NLP позволяет чат-роботам выходить за рамки заданных скриптов и делать общение реалистичным, похожим на живого оператора.
Добавили поддержку популярных каналов
— кнопка-виджет на сайте;
— социальные сети и мессенджеры (Facebook, Telegram, Skype, Slack, Line, Viber);
— электронная почта;
— SMS-сообщения;
— веб-сервис для поддержки клиентов Zendesk.
Пользователь создает бота в одном канале – все изменения автоматически подтягиваются в другие каналы. Даже если используется несколько каналов, все диалоги можно увидеть в одном месте.
Обогатили функционал
Обогатили движок NLP большим количеством функций, направленных на решение самых разных коммуникативных задач. Идеи для функционала продумывали вместе с клиентом, а также на основе фидбека от пользователей – классика MVP, которая в нашем случае оказалась очень полезной.
Что добавили:
— распознавание и синтез речи;
— распознавание намерений;
— извлечение и преобразование пользовательских данных;
— расширенную аналитику;
обработку медиа.
По итогу функционал чат-бота ограничен только возможностями той площадки, в которую он интегрируется, – сайта, социальной сети или мессенджера.
Внедрили несколько сценариев общения
Боты, созданные на платформе, не должны ограничиваться лишь текстовым сценарием или звонком – необходимо расширить количество взаимодействий.
Пользователь вводит запрос любым удобным для него способом: печатает сообщение, совершает звонок, присылает скриншот или фото. Бот «интерпретирует» запрос и выдает максимально точный ответ – причем делает это за секунду.
Встроили возможность кастомизации
Известный факт: персонализированное решение можно получить только с помощью кастомной разработки. Однако пользовательские интерфейсы чат-ботов, созданных на платформе, должны иметь возможность бюджетной кастомизации.
Пользователь сам составляет сценарий: приветствие, триггер запуска цепочки, ответы. Кроме текста можно добавить карточки с изображениями, кнопки выбора, быстрые ответы, медиафайлы. Виджеты полностью настраиваемы – вплоть до элементов корпоративной айдентики. Для полной индивидуализации создан магазин шаблонов.
Технологии
Бэкенд
Go
Бэкенд
Python
Инфраструктура
AWS
Инфраструктура
Kubernetes
Фронтенд
Angular 8
Внешние API
Соцсети, мессенджеры
Результат
Идея оказалась отличной – создание бота занимает минимум времени и не требует ни особых навыков, ни инвестиций. Возможности такого конструктора в сочетании с простотой подходят бизнесу любого масштаба.
Цифры говорят сами за себя. Сегодня охват платформы – пять миллиардов человек с учетом установок на веб-сайты, почтовых клиентов и SMS-рассылок.
Продукт до сих пор активен, находится в стадии поддержки и приносит клиенту стабильную прибыль. Малый и средний бизнес пользуются бесплатной версией; крупные фирмы, которые обычно стремятся к уникальности, обращаются к владельцу платформы за платной кастомизацией.
сервисов и каналов коммуникации было интегрировано в продукт.
потребовалось для ускоренного вывода MVP продукта на рынок.
установок (с учетом веб-сайтов, почтовых клиентов и SMS-рассылок).
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.