SteppeFin.
Розмовні фінанси: асистенти, що пояснюють дані та ведуть користувача в реальному часі
Демонстраційна платформа Steppe Engineering, що показує, як AI-асистенти вписуються в регульовані фінансові продукти.
FinTech / AI
2025
Задача.
Користувачі фінансових сервісів хочуть відповідей простою мовою — що сталося з балансом, чому не пройшов платіж, які є варіанти, — але фінансовий продукт не може дозволити собі впевнену нісенітницю. Асистент мав спиратися на реальні дані користувача, стрімити відповіді й передавати чутливі дії детермінованим потокам.
Що ми створили.
Ми створили застосунок на Next.js із Vercel AI SDK і моделями OpenAI, де асистент через виклики інструментів читає дані акаунта та пропонує дії, а кожна запропонована дія проходить звичайний потік підтвердження. Відповіді стрімляться токен за токеном, цитують використані дані та коректно деградують, коли модель невпевнена.
- Стрімінгові чат-асистенти, вбудовані в подання акаунта та транзакцій
- Виклик інструментів поверх типізованих API для балансів, транзакцій і продуктів
- Guardrails: структуровані відповіді, обмеження області та підтвердження дій людиною
- Аналітика розмов для моніторингу якості та ітерацій над промптами
- Адаптивний інтерфейс із підтримкою доступності та клавіатури
Результат.
- 01
Еталонна архітектура, яку ми повторно використовуємо для AI-функцій у фінтех-продуктах клієнтів
- 02
Асистенти, що спираються на дані користувача замість загальних відповідей
- 03
Чітке розділення між розмовним UX і логікою руху грошей
Технологічний стек.
Next.js, TypeScript, Vercel AI SDK і моделі OpenAI.
- NextJS
- TypeScript
- OpenAI
- AI SDK
Будуєте щось схоже?
Розкажіть про свій продукт, і ми поділимося, як підійшли б до задачі, з реалістичними термінами та бюджетом.