Концепция. AI-ассистент по финансам и криптовалюте в личном кабинете

Дата: 2026-09-15, обновлено 2026-10-16. Зарегистрированный пользователь theunum.io получает в кабинете ассистента, которому можно задать любой вопрос о финансах, трейдинге и криптовалюте и получить ответ на своём языке, с опорой на проверяемые источники и с учётом его собственного контекста (вотчлист, портфель, страница, на которой он находится). Документ описывает продукт целиком: что ассистент умеет, на чём построен, как защищён от галлюцинаций и регуляторных рисков, сколько стоит и в каком порядке строится.

Отношение к уже написанному. В Приоритетная фича 2. AI-ассистент на архиве новостей и котировках описан узкий модуль «чат по архиву новостей и котировкам». Красная команда (Красная команда: разбор шорт-листа из шести фич) показала, что архив в 2 200 статей сам по себе проигрывает открытому веб-поиску, и на нём одном ассистента строить нельзя. Здесь архив понижен до одного из четырёх источников знания, а центр тяжести перенесён на то, чего у общих чат-ботов нет: контекст пользователя внутри кабинета, актуальные котировки и календарь, гео- и языковая адаптация под аудиторию портала.

Статус реализации на 16.10.2026. Команда UNUM строит ассистента по этой концепции. Уже сделано: помощник на всём сайте (кнопка и панель чата), который отвечает разделами FAQ и поиском по материалам портала; история диалогов вошедших пользователей в кабинете; на бэкенде — инструменты для модели из §4 (search_knowledge, search_news с фильтром по датам и активам, get_quotes по криптовалютам, get_calendar) и таблицы для чатов. Ещё не сделано главное звено: ответ модели, которая сама вызывает эти инструменты. Это следующий шаг, он описан как отдельное техническое задание вместе с набором проверочных вопросов (eval) и планом базы знаний. Слои 3 и 4, гео-режимы, фильтр советов и веб-поиск пока не начаты. Данные для слоя 3 появились раньше плана: подключение кошельков в кабинете уже работает.

1. Зачем ассистент и кому#

Проблема пользователя. Три типа вопросов, которые сейчас решаются через пять вкладок поиска: «что это значит» (термин, механика, комиссия, налог), «что происходит» (почему актив двигается, что было на неделе, что будет по календарю) и «что с моим» (портфель, вотчлист, риск позиции). Ни ChatGPT, ни Perplexity не знают третьего типа вовсе и отвечают на второй без привязки к таймлайну и источникам.

Аудитория. Основной пользователь портала (см. Личный кабинет theunum.io — англоязычный рынок) — розничный трейдер в MENA, ЮВА, Африке, Индии и Восточной Европе, торгующий через CFD-брокеров и prop-фирмы, плюс русскоязычный сегмент (Личный кабинет theunum.io — рынок СНГ). Он часто новичок в первый год, читает по-английски не как родной, и ему нужны объяснения на его уровне и на его языке. Это главная отстройка: те же вопросы, что и у всех, но ответ подстроен под его юрисдикцию, инструменты и словарь.

Место в продукте. Ассистент не отдельная страница, а слой поверх всего кабинета: боковая панель на любом экране, подсказки внутри страниц, точки входа в контексте («почему движется» на карточке актива, «что изменилось» в портфеле, «помоги выбрать» в таблице брокеров). Он же двигатель подписки: бесплатные вопросы кончаются, ценность уже понятна.

2. Что умеет ассистент#

Четыре слоя знания, которые ассистент комбинирует в одном ответе.

Слой 1. Объяснение и обучение. «Что такое funding rate», «как считается цена ликвидации при плече 20», «чем ETF на биткоин отличается от покупки биткоина», «что такое спред и своп у CFD-брокера», «как работает стейкинг и чем он рискован». Основа — общие знания модели плюс собственная база знаний портала: глоссарий, обучающие статьи, FAQ по брокерам и prop-фирмам. Ответ адаптируется под уровень пользователя (новичок или опытный, по явной настройке и по истории вопросов) и снабжается ссылками на материалы портала, когда они есть.

Слой 2. Рынок сейчас. «Почему BTC упал сегодня», «что было с золотом на этой неделе», «что в календаре на четверг и чем важен CPI». Источники: котировки (CoinGecko и рыночные данные портала), экономический календарь, архив новостей theunum.io, а для свежести — веб-поиск с ограничением на доверенные домены. Правило слоя: только временная корреляция с таймштампами, никаких «потому что»; если триггера не нашлось, ассистент говорит об этом прямо. Это и есть Move Explainer из RU-документа, но в диалоговой форме и с честным fallback.

Слой 3. Личный контекст. Когда пользователь подключил кошельки (Приоритетная фича 1. Мультикошелёк: балансы и транзакции в одном дашборде) или заполнил вотчлист, ассистент по умолчанию отвечает про его активы: «что у меня подешевело за неделю и что об этом писали», «сколько я заплатил комиссий за месяц», «какая доля портфеля в стейблкоинах». Ассистент считает, а не оценивает: цифры и факты из данных пользователя, без «стоит ли продавать».

Слой 4. Навигация и действия. «Добавь SOL в вотчлист», «поставь алерт на 70 000 по BTC», «открой сравнение брокеров с исламскими счетами», «покажи мой отчёт за август». Ассистент вызывает функции кабинета с подтверждением пользователя перед любым изменением. Сюда же ложится диалоговый подбор брокера из RU-документа: пять-семь вопросов, два-три брокера, обоснование только через публичные условия.

Калькуляторы. Размер позиции по риску на сделку, цена ликвидации, стоимость удержания позиции со свопом, пересчёт между валютами. Чистая математика над котировками, считается кодом, а не моделью, ассистент лишь собирает параметры и объясняет результат.

Что ассистент не делает. Не даёт индивидуальных инвестиционных рекомендаций, не предсказывает цены, не генерирует торговые сигналы, не оценивает «хороша ли моя сделка». Это зафиксировано в системном промпте, проверяется автоматическим фильтром на выходе (см. §5) и видно пользователю в дисклеймере под окном чата. Формула ценности продукта: «объясняет и показывает», не «советует».

3. Пользовательский опыт#

Панель. Выдвижная панель справа на любой странице кабинета, с историей диалогов, полем ввода и чипами быстрых вопросов, которые меняются от контекста страницы: на карточке актива — «почему движется», «что писали за неделю», «объясни показатели»; в портфеле — «что изменилось», «где комиссии»; в таблице брокеров — «помоги выбрать». Ответ стримится, факты о рынке идут с карточками-источниками (заголовок, дата, ссылка), числа из данных пользователя помечены как «ваши данные».

Inline-объяснения. Любой термин в интерфейсе кабинета можно выделить и спросить «что это». Ответ приходит во всплывающей карточке без перехода в чат. Это дешёвый, частый и полезный сценарий для новичков, он же приводит их в панель.

Язык. Ассистент отвечает на языке вопроса: английский, русский, дальше по аудитории портала (арабский, хинди, индонезийский). Источники могут быть на другом языке, ответ переводит модель и явно помечает, что цитата переведена.

Проактивные точки, без навязчивости. Ассистент не пишет сам. Единственные автоматические сообщения — те, на которые пользователь подписался: утренний дайджест по вотчлисту и недельная сводка портфеля, в кабинет и в Telegram или на почту. Все остальное только по запросу.

Прозрачность. Каждый ответ можно раскрыть: какие источники искал, что нашёл, что использовал. Кнопки «полезно / не полезно» с необязательным комментарием — сырьё для eval-набора (§5).

4. Архитектура#

Классическая схема «LLM с инструментами плюс гибридный поиск», один тонкий бэкенд-сервис между кабинетом и моделью.

Модель. Claude через официальный Anthropic SDK, провайдер за внутренней абстракцией. Основной ответчик — Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5). Размышления у него всегда адаптивные, глубину задаёт только уровень усилий: для чата начать с low и сравнить с medium на eval-наборе, для длинных отчётов — high. Уровень задавать явно: по умолчанию у этой модели medium. Фильтр советов на выходе — Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5), короткие дешёвые запросы. Отдельную модель для маршрутизации вопроса по слоям заранее не вводить: сначала замерить, справляется ли основная модель на низком уровне усилий, и строить каскад, только если замер это оправдает. При отказе классификатора безопасности включать серверный откат на другую модель (fallbacks), чтобы пользователь не получал пустой ответ.

Инструменты модели. Набор функций, который модель вызывает сама и в нужном порядке:

• search_knowledge(query, lang) — гибридный поиск по базе знаний портала (глоссарий, гайды, FAQ);
• search_news(query, date_from, date_to, assets, limit) — гибридный поиск по архиву новостей (векторный плюс полнотекстовый плюс SQL-фильтры, всё в одном Postgres с pgvector);
• get_quotes(asset, date_from, date_to, granularity) — котировки;
• get_calendar(date_from, date_to, importance) — экономический календарь;
• web_search — серверный веб-поиск Anthropic с белым списком доменов, только для слоя «рынок сейчас», когда архив и база знаний не дали ответа;
• get_user_context(scope) — вотчлист, портфель, недавние отчёты, только если пользователь разрешил;
• calculate(kind, params) — калькуляторы, выполняются кодом;
• cabinet_action(action, params) — действия в кабинете, каждое требует подтверждения в интерфейсе.

Контекст запроса. Системный промпт (роль, границы, стиль, правила цитирования) и определения инструментов фиксированы и кэшируются через prompt caching, это основная экономия на каждом запросе. Переменная часть в конце: юрисдикция и язык пользователя, страница, на которой он находится, уровень (новичок или опытный), история диалога. Длинные диалоги сжимаются серверной компакцией, история хранится в базе кабинета.

Данные. Postgres с pgvector: эмбеддинги базы знаний и новостей, котировки, календарь, пользовательские данные. Новая публикация попадает в индекс за минуты. Базу знаний надо собрать: на старте 100–200 материалов (глоссарий, механики инструментов, FAQ по брокерам и prop-фирмам, налоговые и регуляторные заметки по ключевым гео), затем расширять по логу вопросов, на которые ассистент не нашёл материалов.

Бэкенд-сервис. Авторизация и тарифные лимиты, сборка контекста, цикл вызова инструментов (Tool Runner из SDK), стриминг в кабинет через SSE, логирование запросов и ответов с идентификаторами, метрики стоимости на пользователя. Фронт — панель в кабинете и inline-карточки.

Кэш ответов. Одинаковые вопросы разных пользователей («что такое funding rate», «почему BTC упал сегодня» в одном часе) отдаются из кэша по нормализованному ключу; персонализация накладывается сверху. Дайджесты по вотчлисту собираются один раз для каждого актива и склеиваются под пользователя.

5. Качество, безопасность, регуляторика#

Галлюцинации. Правила: факты о рынке только из результатов инструментов и с обязательными ссылками; если инструменты ничего не дали, ответ «в моих источниках этого нет» вместо догадки; объяснительные ответы (слой 1) допускают общие знания модели, но помечаются как объяснение, а не как факт о конкретном рынке. Eval-набор из 200–300 реальных вопросов по четырём слоям с эталонными ответами и рубрикой (точность, наличие источников, отсутствие советов, язык), прогон перед релизом и на каждое изменение промпта или набора инструментов.

Фильтр советов. Отдельный дешёвый проход по готовому ответу: содержит ли он рекомендацию купить, продать, держать, прогноз цены, оценку чужой сделки. Если да, ответ переписывается в форму «факты и контекст» или заменяется отказом с объяснением. Это вторая линия обороны после системного промпта, и она же даёт метрику «сколько раз модель пыталась советовать».

Регуляторика по гео. Гео-роутинг из основного документа (lk-en-market.md, §2) задаёт режим ассистента до первого вопроса. Для UK и EU: только факты об условиях, никаких упоминаний бонусов, обязательные риск-предупреждения при разговоре о CFD, переход к брокеру только через его одобренный лендинг. Для США: ассистент не упоминает CFD-офферы, направляет к категориям, которые монетизируются (биржи, prop-фирмы). Для остального мира ограничений меньше, но формула «объясняет, не советует» едина. Юрисдикция передаётся в промпт явно, а не выводится моделью.

Prompt injection и приватность. Всё, что приходит из инструментов (тексты новостей, результаты веб-поиска, названия токенов в кошельке пользователя), считается данными, а не инструкциями; системный промпт это проговаривает, а сервис не даёт модели инструментов, которые могут навредить без подтверждения. Данные портфеля уходят в модель только при явном согласии пользователя в настройках, у провайдера нет обучения на данных API, срок хранения логов на стороне провайдера фиксируется в политике приватности кабинета.

Злоупотребления. Лимит частоты и длины запроса, фильтр офф-топика (ассистент про финансы и рынок, не про код и сочинения), отсечка при подозрении на автоматизированный доступ.

6. Экономика#

Цены на 16.10.2026 за 1M токенов: Claude Opus 5.5 — $4 вход и $20 выход, чтение из кэша промпта $0.20; Claude Haiku 5.5 — $0.10 и $0.50. Ориентировочная стоимость одного ответа при кэшированном системном промпте, двух вызовах инструментов и ответе средней длины:

При десяти вопросах в день на активного пользователя это порядка $9–15 в месяц на самого активного без кэша общих ответов и заметно меньше в среднем, поскольку большинство вопросов повторяется и уходит из кэша. Оценки уточнить по первым сотням реальных ответов. Отсюда тарифы: бесплатно ограниченное число вопросов в день и дайджест, в подписке расширенные лимиты, отчёты, экспорт, персональный контекст. Стоимость модели на активного пользователя — штатная метрика с алертом, а не пожарный отчёт.

7. Этапность#

MVP, 6–8 недель. Слои 1 и 2: объяснения, база знаний на 100–200 материалов, котировки, календарь, архив новостей, веб-поиск с белым списком. Панель в кабинете, стриминг, источники-карточки, история диалогов, английский и русский. Гео-режимы, фильтр советов, лимиты, дисклеймер, eval-набор. Метрики стоимости.

Волна 2. Слой 3: контекст вотчлиста и портфеля с согласием пользователя, inline-объяснения по выделению, калькуляторы, кэш общих ответов, дайджесты по подписке в кабинет и Telegram.

Волна 3. Слой 4: действия в кабинете с подтверждением, диалоговый подбор брокера, сохраняемые отчёты, дополнительные языки по аудитории.

Сознательно не делаем. Голосовой интерфейс, автономных агентов, которые пишут сами, торговые сигналы и оценку сделок, публичный шаринг ответов, интеграцию с брокерскими счетами на исполнение.

8. Риски#

• Пустая база знаний на старте. Без собственных материалов слой 1 ничем не отличается от ChatGPT. Ответ: собрать первые 100–200 материалов до релиза, дальше пополнять по логу вопросов без найденных источников.
• Ассистент как единственная причина кабинета. Кабинет должен быть полезен и без ассистента (вотчлист, портфель, дайджест), иначе после первой сессии любопытства возвращаться некуда.
• Регуляторная ошибка в формулировках. Одна фраза «стоит купить» в UK-режиме — риск для партнёрской модели. Ответ: фильтр советов, eval-набор с провокационными вопросами, ручной аудит выборки ответов еженедельно на первых порах.
• Стоимость при вирусном росте. Кэш и лимиты с первого дня; бесплатный тариф рассчитан так, чтобы совокупная стоимость модели не превышала заданную долю дохода от подписки.
• Качество на неанглийских языках. Проверять eval-набором на каждом языке, а не только на английском, до его включения в интерфейс.
• Зависимость от одного провайдера. Абстракция над клиентом модели и eval-набор позволяют за дни проверить и включить другую модель, если изменится цена или доступность.

9. Метрики успеха#

Доля пользователей кабинета, задавших хотя бы один вопрос, и их недельные возвраты к ассистенту. Среднее число вопросов на сессию и доля вопросов с кликом по источнику как прокси доверия. Доля ответов «в источниках этого нет» (высокая — база знаний бедна, нулевая — модель фантазирует). Доля ответов, переписанных фильтром советов. Конверсия из исчерпанного бесплатного лимита в подписку. Стоимость модели на активного пользователя и на подписчика. Оценки «полезно / не полезно» по слоям и по языкам.