Система классификации билетов ИИ и эскалации SLA
AI и машинное обучение
Разработал и внедрил AI-систему для автоматизированной обработки заявок (ticket processing) и мониторинга SLA для онлайн-книжного магазина, которая автоматизирует классификацию электронных писем, маршрутизацию заявок и процессы эскалации.
Проблема: Команда службы поддержки обрабатывала входящие письма вручную, что приводило к непоследовательной приоритизации заявок, задержкам в ответе на критические обращения, отсутствию стандартизированного контроля SLA и ограниченной прозрачности работы службы поддержки.
Решение: Разработал комплексное решение на базе n8n, OpenAI GPT, Gmail API, Google Sheets, Telegram Bot API и LangChain Structured Output Parser.
Система автоматически получает входящие электронные письма, нормализует данные сообщений и с помощью AI классифицирует каждую заявку по категории, приоритету (P1–P4), ответственной команде, настроению клиента (sentiment) и требованиям SLA. Использование структурированных ответов AI гарантирует стабильное формирование JSON, необходимого для дальнейшей автоматизации.
Спам и нерелевантные письма автоматически фильтруются, а все валидные заявки хранятся в централизованной базе данных Google Sheets и мгновенно направляются ответственным сотрудникам через уведомления в Telegram.
Отдельный workflow для мониторинга SLA запускается каждые пять минут, проверяет все нерешенные заявки на нарушения SLA и автоматически выполняет многоуровневую эскалацию — от напоминаний ответственному исполнителю до уведомлений руководителя команды и менеджмента. Это обеспечивает своевременное реагирование на критически важные обращения.
В рамках проекта были реализованы:
проектирование AI-промптов (prompt engineering);
структурированные ответы AI (Structured Outputs);
автоматическая маршрутизация заявок;
реализация политик SLA;
многоуровневая логика эскалации;
масштабируемая архитектура workflow в n8n.
Результаты:
Сокращено время первого ответа с 30–60 минут до менее чем 1 минуты.
Автоматизирована классификация 100% входящих заявок службы поддержки.
Полностью устранены пропущенные критические заявки (P1) благодаря автоматическому мониторингу SLA.
Централизован учет заявок и отчетность, что обеспечило полную прозрачность операционной деятельности.
Сэкономлено более 50 часов работы службы поддержки ежемесячно.
Создана масштабируемая система поддержки, способная обрабатывать растущий объем обращений без увеличения штата сотрудников.
Проблема: Команда службы поддержки обрабатывала входящие письма вручную, что приводило к непоследовательной приоритизации заявок, задержкам в ответе на критические обращения, отсутствию стандартизированного контроля SLA и ограниченной прозрачности работы службы поддержки.
Решение: Разработал комплексное решение на базе n8n, OpenAI GPT, Gmail API, Google Sheets, Telegram Bot API и LangChain Structured Output Parser.
Система автоматически получает входящие электронные письма, нормализует данные сообщений и с помощью AI классифицирует каждую заявку по категории, приоритету (P1–P4), ответственной команде, настроению клиента (sentiment) и требованиям SLA. Использование структурированных ответов AI гарантирует стабильное формирование JSON, необходимого для дальнейшей автоматизации.
Спам и нерелевантные письма автоматически фильтруются, а все валидные заявки хранятся в централизованной базе данных Google Sheets и мгновенно направляются ответственным сотрудникам через уведомления в Telegram.
Отдельный workflow для мониторинга SLA запускается каждые пять минут, проверяет все нерешенные заявки на нарушения SLA и автоматически выполняет многоуровневую эскалацию — от напоминаний ответственному исполнителю до уведомлений руководителя команды и менеджмента. Это обеспечивает своевременное реагирование на критически важные обращения.
В рамках проекта были реализованы:
проектирование AI-промптов (prompt engineering);
структурированные ответы AI (Structured Outputs);
автоматическая маршрутизация заявок;
реализация политик SLA;
многоуровневая логика эскалации;
масштабируемая архитектура workflow в n8n.
Результаты:
Сокращено время первого ответа с 30–60 минут до менее чем 1 минуты.
Автоматизирована классификация 100% входящих заявок службы поддержки.
Полностью устранены пропущенные критические заявки (P1) благодаря автоматическому мониторингу SLA.
Централизован учет заявок и отчетность, что обеспечило полную прозрачность операционной деятельности.
Сэкономлено более 50 часов работы службы поддержки ежемесячно.
Создана масштабируемая система поддержки, способная обрабатывать растущий объем обращений без увеличения штата сотрудников.