AI Ticket Classification & SLA Escalation System
AI та машинне навчання
Розробив і впровадив AI-систему для автоматизованої обробки заявок (ticket processing) та моніторингу SLA для онлайн-книгарні, яка автоматизує класифікацію електронних листів, маршрутизацію заявок і процеси ескалації.
Проблема: Команда служби підтримки обробляла вхідні листи вручну, що призводило до непослідовної пріоритизації заявок, затримок у відповіді на критичні звернення, відсутності стандартизованого контролю SLA та обмеженої прозорості роботи служби підтримки.
Рішення: Розробив комплексне рішення на базі n8n, OpenAI GPT, Gmail API, Google Sheets, Telegram Bot API та LangChain Structured Output Parser.
Система автоматично отримує вхідні електронні листи, нормалізує дані повідомлень і за допомогою AI класифікує кожну заявку за категорією, пріоритетом (P1–P4), відповідальною командою, настроєм клієнта (sentiment) та вимогами SLA. Використання структурованих відповідей AI гарантує стабільне формування JSON, необхідного для подальшої автоматизації.
Спам і нерелевантні листи автоматично відфільтровуються, а всі валідні заявки зберігаються в централізованій базі даних Google Sheets та миттєво направляються відповідальним співробітникам через сповіщення в Telegram.
Окремий workflow для моніторингу SLA запускається кожні п'ять хвилин, перевіряє всі невирішені заявки на порушення SLA та автоматично виконує багаторівневу ескалацію — від нагадувань відповідальному виконавцю до сповіщень керівника команди та менеджменту. Це забезпечує своєчасне реагування на критично важливі звернення.
У межах проєкту були реалізовані:
проєктування AI-промптів (prompt engineering);
структуровані відповіді AI (Structured Outputs);
автоматична маршрутизація заявок;
реалізація політик SLA;
багаторівнева логіка ескалації;
масштабована архітектура workflow у n8n.
Результати:
Скорочено час першої відповіді з 30–60 хвилин до менш ніж 1 хвилини.
Автоматизовано класифікацію 100% вхідних заявок служби підтримки.
Повністю усунуто пропущені критичні заявки (P1) завдяки автоматичному моніторингу SLA.
Централізовано облік заявок і звітність, що забезпечило повну прозорість операційної діяльності.
Заощаджено понад 50 годин роботи служби підтримки щомісяця.
Створено масштабовану систему підтримки, здатну обробляти зростаючий обсяг звернень без збільшення штату співробітників.
Проблема: Команда служби підтримки обробляла вхідні листи вручну, що призводило до непослідовної пріоритизації заявок, затримок у відповіді на критичні звернення, відсутності стандартизованого контролю SLA та обмеженої прозорості роботи служби підтримки.
Рішення: Розробив комплексне рішення на базі n8n, OpenAI GPT, Gmail API, Google Sheets, Telegram Bot API та LangChain Structured Output Parser.
Система автоматично отримує вхідні електронні листи, нормалізує дані повідомлень і за допомогою AI класифікує кожну заявку за категорією, пріоритетом (P1–P4), відповідальною командою, настроєм клієнта (sentiment) та вимогами SLA. Використання структурованих відповідей AI гарантує стабільне формування JSON, необхідного для подальшої автоматизації.
Спам і нерелевантні листи автоматично відфільтровуються, а всі валідні заявки зберігаються в централізованій базі даних Google Sheets та миттєво направляються відповідальним співробітникам через сповіщення в Telegram.
Окремий workflow для моніторингу SLA запускається кожні п'ять хвилин, перевіряє всі невирішені заявки на порушення SLA та автоматично виконує багаторівневу ескалацію — від нагадувань відповідальному виконавцю до сповіщень керівника команди та менеджменту. Це забезпечує своєчасне реагування на критично важливі звернення.
У межах проєкту були реалізовані:
проєктування AI-промптів (prompt engineering);
структуровані відповіді AI (Structured Outputs);
автоматична маршрутизація заявок;
реалізація політик SLA;
багаторівнева логіка ескалації;
масштабована архітектура workflow у n8n.
Результати:
Скорочено час першої відповіді з 30–60 хвилин до менш ніж 1 хвилини.
Автоматизовано класифікацію 100% вхідних заявок служби підтримки.
Повністю усунуто пропущені критичні заявки (P1) завдяки автоматичному моніторингу SLA.
Централізовано облік заявок і звітність, що забезпечило повну прозорість операційної діяльності.
Заощаджено понад 50 годин роботи служби підтримки щомісяця.
Створено масштабовану систему підтримки, здатну обробляти зростаючий обсяг звернень без збільшення штату співробітників.