Классификация писем сделки: заказ или спам (AI)

Классификация писем сделки: заказ, спам или неопределённый запрос

Робот анализирует email-переписку, связанную со сделкой в Битрикс24, и относит её к одной из трёх категорий:

• order — в письмах есть признаки заказа, заявки, запроса цены, коммерческого предложения, сроков, оплаты или доставки;
• spam — массовая реклама, фишинг, нерелевантная рассылка или уведомление без запроса клиента;
• uncertain — данных недостаточно либо признаки противоречат друг другу.

Это не фильтр по одному последнему письму. Робот получает почтовые активности сделки, располагает их по времени и передаёт модели собранную переписку. По умолчанию учитываются только входящие письма. Такой результат удобно использовать для ветвления бизнес-процесса: заказ передать менеджеру, спам обработать по отдельному правилу, а неопределённую переписку оставить на ручную проверку.

Какие данные использует робот

Для запуска нужен ID сделки. Робот ищет связанные с ней почтовые активности и формирует для анализа единый текст. Для каждого письма сохраняются дата, направление, тема и содержимое.

Доступны два переключателя:

• Только входящие письма — включён по умолчанию. Если его отключить, в анализ попадут и исходящие письма;
• Удалить HTML-теги — включён по умолчанию. Разметка письма удаляется перед передачей текста модели.

При необходимости можно указать собственный API-ключ, адрес OpenAI-совместимого сервиса и идентификатор модели. Если эти поля не заполнены, используются настройки приложения.

Что возвращается в бизнес-процесс

Результат можно разбирать как по отдельным полям, так и целиком в JSON:

Поле	Что содержит
category	order, spam или uncertain
is_order	признак категории «заказ»
is_spam	признак категории «спам»
confidence	оценка модели: low, medium или high
reason	краткое объяснение классификации
conversation_text	текст переписки, который был отправлен на анализ
mail_count	количество найденных писем
parsed	структурированный ответ модели в JSON
raw_output	исходный ответ модели
status	успешность выполнения робота
error	текст ошибки, если обработка не завершилась

Как настроить ветвление

После робота добавьте условия по полю category:

1. Для order — поставить задачу менеджеру или перевести сделку на этап обработки заказа.
2. Для spam — пометить обращение и завершить предусмотренную ветку автоматизации.
3. Для uncertain — уведомить ответственного и запросить ручную проверку.

Уверенность модели полезна как дополнительный сигнал, но это текстовые значения low, medium и high, а не число от 0 до 1. Для важных решений лучше проверять и категорию, и статус выполнения.

Ограничения

Если в сделке нет почтовых активностей, робот возвращает нулевое количество писем, категорию uncertain и ошибку о том, что письма не найдены. Статус выполнения будет отрицательным.

Классификация строится на содержании переписки и может ошибаться. Не стоит без проверки использовать её для удаления данных, изменения финансовых условий или других необратимых действий. Безопасный сценарий — разделять потоки и передавать сомнительные случаи сотруднику.

Для лидов предусмотрен отдельный робот: классификация писем лида.