Не теряйте клиентов. Отвечайте 24/7.

AI-автоматизация для обработки входящих заявок: классификация, маршрутизация и аналитика в одной системе. Менеджер получает только то, что требует его внимания — уже с контекстом.

Система автоматизации в 3D

Интерактивная 3D-модель ядра системы. Покрутите её мышью (ПК) или пальцем (мобильный), чтобы рассмотреть конвейер: сообщение входит → классификация → маршрутизация → результат логируется.

Управление: мышь / сенсор для поворота, колесо / щипок для зума. На поддерживаемых устройствах доступен просмотр в AR.

Источник ассета 3D-модель сгенерирована AI через Higgsfield 3D pipeline (провайдер Tripo 3D) — не сток и не клипарт. Формат: GLB (glTF 2.0 binary), пригоден для web (<model-viewer>), AR Quick Look / Scene Viewer и импорта в Blender / Unity. Хостинг: CloudFront CDN. Скачать .glb ↓

Главный сценарий автоматизации

Полный цикл: от входящего сообщения к действию и логированию. Никакие этапы не скрываются.

{
  "intent": "sales_inquiry | support_request | complaint | invoice_received | partnership | spam | unsubscribe | other",
  "confidence": 0.0–1.0,
  "language": "ISO-639-1",
  "sentiment": "positive | neutral | negative",
  "urgency": "low | normal | high | critical"
}

{
  "contact": { "name": null, "email": "...", "company": null, "phone": null },
  "subject_line": "...",
  "product_mentioned": ["..."],
  "order_id": null,
  "amount": { "value": null, "currency": null },
  "deadline_date": null,
  "raw_summary": "≤ 120 chars"
}

{
  "source": "email-automation",
  "timestamp": "ISO-8601",
  "thread_id": "str",
  "intent": "str",
  "confidence": 0.0–1.0,
  "extracted": { ... },
  "action_taken": "auto_sent | queued | escalated | archived",
  "ticket_id": "uuid | null"
}

Контракты входа/выхода

Интеграция с внешними системами: email, CRM, Slack. Каждый эндпоинт задокументирован.

Email Webhook (входящее)

{
  "message_id": "unique-identifier",
  "timestamp": "2026-06-28T15:30:45Z",
  "from": "client@example.com",
  "from_name": "John Doe",
  "subject": "Вопрос по цене",
  "body": "Сколько стоит базовый пакет?",
  "thread_id": "thread-abc123",
  "in_reply_to": null
}

Classification Endpoint (внутренний)

Вход:

{
  "subject": "...",
  "body": "...",
  "sender_domain": "..."
}

Выход:

{
  "intent": "sales_inquiry",
  "confidence": 0.92,
  "language": "ru",
  "sentiment": "positive",
  "urgency": "normal"
}

Extract Endpoint (внутренний)

Вход:

{
  "intent": "sales_inquiry",
  "body": "...",
  "subject": "..."
}

Выход:

{
  "contact": { "name": "John", "email": "john@example.com", ... },
  "product_mentioned": ["package-pro"],
  "amount": { "value": null, "currency": null },
  "raw_summary": "Запрос цены на базовый пакет"
}

CRM Write (выход)

Вход:

{
  "thread_id": "thread-abc123",
  "source": "email-automation",
  "intent": "sales_inquiry",
  "confidence": 0.92,
  "extracted": { ... },
  "action_taken": "auto_sent"
}

Slack Escalation (выход)

Сценарий: Низкое доверие, высокая срочность или ошибка обработки.

{
  "channel": "#sales-queue",
  "urgency": "high",
  "message": "Требует одобрения",
  "thread_id": "...",
  "ticket_url": "..."
}

Обработка ошибок и retry

Система не скрывает сбои. Каждый edge case имеет явное действие.

Стандартные сценарии восстановления

Видимость при отказах

Никогда не скрываем: Каждый отказ логируется с full stack trace. Менеджер получает уведомление в Slack (критические ошибки) и может видеть в audit log, что произошло.

Feature flag для глобального отключения: Если что-то серьезно сломалось, одна переменная окружения переводит ВСЕ письма в режим одобрения (вместо auto-send). Вступает в силу в течение 60 сек.

Аудит, логи и метрики

Каждое действие видимо, каждое число проверяемо.

Dashboard за неделю иллюстративный пример

Это не реальные продакшн-метрики. Цифры ниже показывают формат еженедельного отчёта. Реальные значения появляются только после запуска и сверяются с критериями приёмки (AC-1 F1 ≥ 0.88, AC-5 P95 ≤ 90 с, AC-6 идемпотентность). Статус до запуска: не проверено.

Структурированный лог (JSON)

{
  "timestamp": "2026-06-28T15:45:30.123Z",
  "event_id": "evt-f7a2c1e8",
  "message_id": "msg-abc123@example.com",
  "intent": "sales_inquiry",
  "confidence": 0.92,
  "action": "auto_sent",
  "llm_model": "claude-sonnet-4-6",
  "llm_latency_ms": 2340,
  "tokens_in": 156,
  "tokens_out": 87,
  "human_override": false,
  "ticket_id": "TICKET-f7a2c1e8",
  "crm_write_status": "success",
  "pii_redacted": true
}

Еженедельный отчет (автоматический, каждый понедельник 08:00) пример формата

Получатели: Владелец, менеджеры. Значения ниже — иллюстративные, для демонстрации структуры отчёта.

• Volume by intent: sales_inquiry (52%), support_request (28%), complaint (8%), other (12%).
• Auto-send rate: 78% (177 писем); escalation rate: 18% (44 письма).
• Avg confidence per intent: sales_inquiry 0.91 ✓, support_request 0.88 ✓, complaint 0.76 (возможно, дообучение).
• Top 5 wrong labels (flagged by humans): complaint→support_request (3x), sales_inquiry→partnership (1x).
• P95 latency: 3.2s (spec ≤ 5s; комфортно).
• Incidents: 0 LLM timeouts, 1 CRM retry (recovered).

Попробовать прямо сейчас

Введите примерное письмо и посмотрите, как система его классифицирует, извлекает данные и выбирает действие. Попробуйте слова вроде «цена», «жалоба», «не работает», «отписаться» — результат меняется.

Примечание: Демо использует упрощённую эвристику по ключевым словам прямо в браузере — это не реальный LLM-вызов и не доказательство точности. На production классификацию выполняет Claude Sonnet 4.6 (≤ 5 с), а качество подтверждается на held-out наборе (AC-1, F1 ≥ 0.88).

Вопросы и ответы

Готовы начать?

Запустите бесплатный пробный период: 30 дней, 500 писем, полный функционал. Никаких кредитных карт.