Реалізація AI-автоматизації обробки вхідної пошти

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Реалізація AI-автоматизації обробки вхідної пошти
Середній
~1-2 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Реалізація AI-автоматизації обробки вхідної пошти

Вхідна пошта — неструктурований потік: запити клієнтів, листи партнерів, повідомлення систем, спам. AI-автоматизація класифікує, пріоритизує та маршрутизує кожен лист, а для типових — генерує відповідь.

Pipeline обробки

[Вхідний лист (IMAP/API)]
    → [Видобування: тема, тіло, вкладення, відправник]
    → [Спам-фільтр: комерційні пропозиції, небажане]
    → [Класифікація: тип листа]
    → [Видобування даних: реквізити, номери, дати]
    → [Пріоритизація: SLA]
    → [Маршрутизація: потрібний виконавець/черга]
    → [Автовідповідь (для типових) або чернетка відповіді]
    → [Створення завдання в CRM/helpdesk]

Інтеграція з поштовими сервісами

import imaplib
import email
from email.header import decode_header

def fetch_emails(imap_server: str, credentials: tuple) -> list[Email]:
    mail = imaplib.IMAP4_SSL(imap_server)
    mail.login(*credentials)
    mail.select("INBOX")

    _, messages = mail.search(None, "UNSEEN")
    emails = []
    for msg_id in messages[0].split():
        _, msg_data = mail.fetch(msg_id, "(RFC822)")
        msg = email.message_from_bytes(msg_data[0][1])
        emails.append(parse_email(msg))

    return emails

Як альтернатива: Microsoft Graph API (Exchange/Outlook), Gmail API — більш надійні production-рішення.

Автовідповідь на типові листи

Категорії для автовідповіді:

  • Запит прайс-листа → автоматична відправка актуального прайса
  • Запит реквізитів → автовідповідь з реквізитами компанії
  • Запит статусу замовлення → запит в CRM + відповідь зі статусом
  • Підтвердження отримання — для всіх вхідних від клієнтів

Автовідповідь відправляється тільки при confidence > 0.9. Інакше — чернетка для ручного огляду.

Обробка вкладень

PDF-вкладення (рахунки, договори, запити КП) — запускають окремий Document AI pipeline. Автоматично створюється завдання в потрібній системі з вкладеними документами.

Метрики: % листів, оброблених автоматично; час першої відповіді до/після; % помилково маршрутизованих.