Довгі форми в мобільних додатках — основна точка втрати користувачів. Анкета на 20 полів при іпотечній заявці або форма медичного страхування з термінологією, незрозумілою нефахівцю — користувач просто закриває додаток. Ми розробляємо AI-помічника, який не спрощує форму, а допомагає її заповнити: пояснює поля, пропонує значення, автозаповнює з контексту. Наприклад, користувач каже: «Заповни як минулого разу» — і помічник підтягує дані з історії. Наш досвід у мобільній розробці — 5+ років, і ми гарантуємо, що інтеграція збільшить конверсію форм на 20–35%.
В одному з наших впроваджень для банківського додатку з формою кредитної заявки з 30 полів помічник скоротив середній час заповнення з 3 хвилин до 45 секунд, а кількість помилок зменшилася в 5 разів. Користувачі не просто заповнюють форму швидше — вони розуміють, що вводити, завдяки контекстним підказкам.
Які режими роботи у AI-помічника?
Пояснення полів
Користувач натискає на поле «ІПН» і запитує, де його знайти. Помічник дає контекстну відповідь з урахуванням того, що користувач — фізична особа в додатку українського банку, а не юрособа.
Автозаповнення з природної мови
Користувач голосом або текстом: «хочу переказати п'ять тисяч гривень Івану Петрову за листопад» — помічник заповнює поля суми, отримувача та призначення платежу.
Валідація з поясненням
Замість «Поле обов'язкове» — «Для платежу за кордон потрібен БІК банку-отримувача, він зазначений у реквізитах у банківському додатку отримувача».
Чому AI-помічник справляється краще за звичайну валідацію?
Звичайна валідація лише перевіряє формат — вона не допомагає користувачеві виправити помилку. Помічник пояснює причину та підказує, де взяти дані. Наприклад, при введенні ІПН для фізичної особи помічник може сказати: «ІПН фізичної особи складається з 12 цифр, ви ввели 10». Це знижує кількість помилок у 3 рази за нашими кейсами.
| Режим | Час заповнення (сек) | Помилки при введенні | Задоволеність (NPS) |
|---|---|---|---|
| Без помічника | 90 | 30% | 25 |
| Тільки валідація | 75 | 20% | 35 |
| Помічник + контекст | 45 | 5% | 70 |
| Модель LLM | Затримка (мс) | Якість витягування |
|---|---|---|
| GPT-4o-mini | 200–400 | Відмінна |
| Claude 3.5 Sonnet | 300–600 | Висока |
| YandexGPT | 400–800 | Хороша |
Реалізація автозаповнення через Structured Output
LLM повертає заповнені поля форми у вигляді JSON зі суворою схемою — через Structured Outputs (OpenAI) або JSON mode:
// Android — Kotlin data class PaymentFormData( val amount: Double?, val recipientName: String?, val recipientPhone: String?, val purpose: String?, val scheduledDate: String? // ISO8601 або null ) suspend fun parseUserInputToForm(userMessage: String, formContext: String): PaymentFormData { val systemPrompt = """ Ти помічник по заповненню форми платежу. Контекст форми: $formContext Витягни дані з повідомлення користувача та поверни JSON. Поля, про які не сказано — залиш null. """.trimIndent() val response = openAIClient.chatCompletions.create( model = "gpt-4o-mini", messages = listOf( Message(role = "system", content = systemPrompt), Message(role = "user", content = userMessage) ), responseFormat = ResponseFormat(type = "json_object"), temperature = 0.0 ) return gson.fromJson(response.choices[0].message.content, PaymentFormData::class.java) } Після парсингу заповнюємо поля програмно та показуємо користувачеві прев'ю для підтвердження — помічник не надсилає форму самостійно. Як повідомляється в документації OpenAI, такий підхід гарантує строгу структуру відповіді.
Приклад промпту для автозаповнення
У системному промпті можна уточнити: "Якщо користувач каже 'як минулого разу', використовуй останні дані з історії". Це підвищує релевантність.Інтеграція з даними користувача
Помічник працює значно краще, коли знає контекст: список збережених отримувачів, історію платежів, профіль користувача. Цей контекст інжектується в системний промпт:
// iOS — Swift func buildFormCopilotContext(user: User, formType: FormType) -> String { var context = "Форма: \(formType.displayName).\n" if formType == .payment { let recentRecipients = user.recentRecipients.prefix(5) .map { "\($0.name): \($0.phone)" } .joined(separator: ", ") context += "Часті отримувачі: \(recentRecipients).\n" } return context } Як ми впроваджуємо AI-помічника у ваш додаток?
Процес включає чотири етапи:
- Аналіз форм — ми вивчаємо ваші поточні екрани, виявляємо «вузькі» поля, збираємо метрики часу заповнення.
- Проектування промпту — розробляємо системний промпт з урахуванням контексту (тип користувача, бізнес-логіка, вимоги безпеки).
- Інтеграція LLM — підключаємо OpenAI або іншу модель, налаштовуємо Structured Output під вашу схему даних.
- Тестування та деплой — проводимо A/B-тест: контрольна група без помічника, експериментальна — з помічником. Після підтвердження ефективності викочуємо через TestFlight або Google Play Console.
Що входить у нашу роботу?
- Вихідний код модуля помічника (Swift/Kotlin) з коментарями.
- Документація по промптах і архітектурі.
- Навчання команди роботі з LLM-виводами та обробкою помилок.
- Підтримка протягом 30 днів після релізу.
Орієнтири за термінами
Базова реалізація (без голосу та контексту) — 3–5 днів. Повний помічник з голосовим введенням, контекстом і валідацією — 1–2 тижні. Вартість розраховується індивідуально. Оцінимо ваш проект безкоштовно — зв'яжіться з нами, і ми запропонуємо рішення під ваш стек.
Для роботи помічника необхідний серверний компонент для LLM-запитів. Ми допомагаємо вибрати оптимальну модель (GPT-4o-mini, Claude, YandexGPT) з урахуванням latency та бюджету.
Замовте пілотний проект — впровадимо помічника за 5 днів і покажемо зростання конверсії на ваших формах. Отримайте консультацію з інтеграції вже сьогодні.