Klarna — лидер в сфере финансовых технологий, у компании свыше 85 млн активных пользователей и 2,5 млн ежедневных транзакций. Её главный AI-ассистент меняет опыт покупок и платежей: он обрабатывает платежи, возвраты и другие сложные случаи. Ассистент уже провёл 2,5 млн диалогов и выполняет работу, эквивалентную труду 700 штатных сотрудников.
Компания столкнулась с проблемой управления эскалациями в разных отделах. Нужно было найти решение, которое обеспечит скорость, точность и доступность поддержки при масштабировании на глобальные рынки.
Для развития AI-ассистента Klarna воспользовалась инструментами LangGraph и LangSmith. Благодаря LangGraph удалось снизить задержки, повысить надёжность и сократить операционные расходы. С помощью LangSmith компания тщательно протестировала ключевые сценарии работы ассистента, проверила и улучшила его работу. Кроме того, Klarna внесла вклад в развитие функций проектирования подсказок в LangSmith — в частности, помогла разработать функцию мета-подсказок (meta-prompting): она позволяет пользователям предлагать улучшения подсказок и видеть, как оптимизированные подсказки влияют на качество ответов.
За последние 9 месяцев Klarna добилась следующих результатов:
* сократила среднее время решения запросов клиентов на 80 %;
* автоматизировала около 70 % повторяющихся задач поддержки;
* повысила точность выявления первопричин отказов, что привело к сокращению числа эскалаций от клиентов.
«LangChain стал отличным партнёром в реализации нашего видения AI-ассистента — мы масштабируем поддержку и обеспечиваем превосходный клиентский опыт по всему миру», — отметил Себастьян Семятковски, генеральный директор и соучредитель Klarna.
Go back to blog
Create agents
Klarna
LangGraph
LangSmith
agent
multi-agent
routed requests and handled different tasks
tailoring prompts
pinpoint what issues arose by seeing step-by-step how their AI assistant behaved
LLM evaluations
Подписаться в Макс
