Бэкенд-разработчик в финтехе создал ИИ-агента для автоматизации расследования падений конверсии в воронке выдачи займов. Система использует базу знаний из девяти справочников, включая шаги воронки, источники данных и историю релизов, для проведения последовательного анализа.
Агент работает по заданному маршруту: проверяет актуальность данных, определяет время начала аномалии, сегментирует трафик и сопоставляет результаты с логами систем, релизами и внешними событиями. Каждой версии присваивается статус, что позволяет исключить повторные проверки тупиковых гипотез.
В сентябрьском кейсе агент проанализировал снижение выдачи на виртуальные карты. Он установил, что новая проверка документов сократила долю аккаунтов с некачественными фото с 22% до 6%, что привело к падению общей конверсии с 66% до 62%. Агент также разделил это событие и плановое отключение канала во втором продукте.
Система сохраняет результаты расследований, позволяя агенту использовать накопленный опыт и правки от разработчиков при анализе новых инцидентов. База знаний пополняется проверенными кейсами, где фиксируются связи между случаями, источниками и доказательствами.
В планах — полная интеграция агента с системой алертов. При отклонении метрики агент будет самостоятельно запускать проверку, сверяться с базой знаний и предоставлять человеку отчет с доказательствами. Человек будет оценивать точность выводов, тем самым обучая систему на новых данных.
