Разобрать процесс

Кейс · ИИ-агенты и автоматизация

Почтовый ИИ-агент: письма разбирает модель на сервере заказчика

Заказчик
Оптовая торговая компания — клиент под NDA
Какую утечку закрыл
деньги сгорали на ручной работе
РезультатNDA
≈80 ч/месручного разбора писем убрано (оценка)
  • в контуремодель на сервере заказчика — письма не уходят наружу
Что болело

Менеджеры вычитывали почту вручную: найти в письме номер заказа, сверить с учётом, занести. Каждый день, вручную — вместо работы с клиентами и заказами. Отдать переписку во внешний сервис заказчик не мог.

Что изменилось

Разбор писем перестал быть ручной работой, а данные попадают в учёт сами. При этом ни одно письмо не уходит наружу: модель крутится на сервере заказчика.

≈80 часов в месяцрасчёт: около 80 писем в день, по три минуты на разбор и занесение вручную · оценка по типовой нагрузке, не замер

Задача

Почему разбор писем в свободной форме съедает время менеджеров?

Заявки, уточнения и претензии приходят почтой в свободной форме: менеджеры вычитывают письма руками, ищут номер заказа, сверяют с учётной системой и заносят данные. Дополнительное требование заказчика — переписка не должна покидать его контур.

Решение

Как локальная модель разбирает письма и сверяет их с 1С?

Агент забирает письма по IMAP и извлекает из них структуру локальной моделью, развёрнутой на сервере заказчика.

  1. ПисьмаIMAP · три потока
  2. Локальная модельна сервере заказчика
  3. 1СHTTP-API · заказы, отгрузки, партии
  4. Витрина
  1. 01

    Извлечённое сверяется с 1С через HTTP-API — заказы, отгрузки, партии, — и уходит в витрину.

  2. 02

    Три отдельных потока под разные типы писем: приёмка, выборка и внешние обращения, у каждого свои правила разбора.

  3. 03

    Развёртывание описано так, что сервис поднимается на чистой машине без участия разработчика.

Стек
  • Python
  • IMAP
  • Локальная LLM
  • HTTP-API к 1С
  • Docker
  • YAML-конфигурация

Результат

Что изменилось: данные ложатся в учёт без ручного чтения

Письма разбираются без ручного чтения, данные ложатся в учёт сами. Модель работает внутри контура заказчика, поэтому переписка с клиентами не передаётся во внешние сервисы — это было условием проекта. Три потока — приёмка, выборка и внешние письма — разбираются каждый по своим правилам.

Условия

Что у вас на руках после разбора

На разборе я считаю, сколько в месяц вы теряете на выбранном процессе. Итог — рабочий документ, а не презентация обо мне. Он остаётся у вас, даже если до работы дело не дойдёт.

01Цифра потери

Сколько денег уходит в месяц и на чём: часы людей, ошибки, недоведённые заявки. С основанием, а не с потолка.

02Что чинить первым

Порядок: что закрывать сейчас, что подождёт, что не окупится вовсе. Последнее говорю прямо.

03Ответ, нужен ли я

Если задача решается без ИИ или без меня — так и скажу. Дешевле узнать это на разборе, чем через три месяца.

Как снимается ваш риск
  • Если внедрение по расчёту не окупается — скажу это до начала работ, а не после.
  • Работа делится на этапы: каждый принимаете и оплачиваете отдельно. Не устроил результат этапа — следующий не начинаю.
  • Проекты веду сам, по очереди: дату старта называю на разборе, а не «как-нибудь».
От вас на разбор нужен человек, который знает, как процесс устроен сейчас.

Следующий шаг

Разбор одного процесса за 30–40 минут

Напишите, какой процесс съедает больше всего часов. На разборе назову цифру потери и скажу прямо, решается это ИИ или нет и с чего начать.

Записаться на разбор

Остап Андреевиччитаю заявки и отвечаю сам

Пара строк о процессе поможет подготовиться к разговору.

Текст согласияПолитика данных

Отвечу в тот же рабочий день; вечером и в выходные — утром следующего рабочего дня. 23 проекта в портфолио, NDA подписываю до того, как вы что-то покажете. Договор заключаю как ИП, ИНН 246525045229.

Демонстрация

Как это выглядит в работе

М Почтовый ИИ-агентпример смены 09:04
09:04письмо в свободной форме: «добрый день, по заказу 5-173 просим отгрузить остаток партии»
09:04извлекаю структуру локальной моделью — письмо не покидает контур заказчика
09:05сверяю с 1С по HTTP-API: заказ найден, остаток по партии есть
09:05данные легли в витрину, письмо ушло в поток «выборка»
12:40претензия по качеству — это поток «внешние обращения», свои правила
12:41претензию агент не решает сам: карточка собрана и передана менеджеру
✓ переписка не покинула контур→ 1С · витрина

Сценарий на условных данных — не запись работы заказчика. Действия в журнале — те же, что система делает в рабочем режиме.

  • входящее событие
  • действие агента
  • готово
  • передано человеку

Вопросы

Что обычно спрашивают про этот кейс

Куда уходит переписка с клиентами?

Никуда. Модель развёрнута на сервере заказчика, и письма разбираются внутри его контура — это было условием проекта.

Что агент сверяет с 1С?

Заказы, отгрузки и партии — через HTTP-API 1С. Извлечённая из письма структура сверяется с учётом и уходит в витрину.

Все письма разбираются по одним правилам?

Нет, потоков три — приёмка, выборка и внешние обращения, — и у каждого свои правила разбора. Развёртывание описано так, что сервис поднимается на чистой машине без участия разработчика.

Смотрите также

Тот же участок у вас

Если в вашей оптовой компании заявки, уточнения и претензии клиентов приходят почтой в свободной форме, а менеджеры ищут в письме номер заказа и сверяют его с 1С руками, у вас тот же участок. Когда переписку нельзя отдавать во внешние сервисы, модель работает на вашем сервере, как в этом проекте.

Другие кейсы

Следующий кейс по списку: Сайт мехового салона с ИИ-примеркой ковров

Страница обновлена 3 ноября 2026. Автор — Остап Андреевич, технический директор OAI WEB IT.

Telegram Позвонить ИИ Заявка