Кейсы·Разработка·Оптовая торговля
ОТN
Оптовая торговля, NDAОптовая торговля

AI-парсерAI-парсер заявок из почты

AI-парсер, который переносит заявки из писем и вложений прямо в CRM

Система извлекает данные из писем и вложений, структурирует заявку и передаёт её в CRM без ручного копирования.

−60%ручного труда
−60%ручных трудозатрат
≥ 90%точность извлечения
ФорматAI-парсер
ОтрасльОптовая торговля
ПубличностьNDA
01

О проекте

Проект под NDA для оптовой компании, где заявки приходят по электронной почте в разных форматах — в теле письма, PDF и Excel.

Сотрудники вручную переносили реквизиты и позиции в CRM, из-за чего обработка зависела от объёма входящей почты.

02

Задача

Охватить весь поток входящих писем, извлекать структурированные поля из разных вложений и записывать результат в CRM.

При неоднозначности система должна оставлять человеку понятную точку проверки, а не создавать ошибочную заявку молча.

Главная ценность парсера — не распознать документ, а безопасно довести данные до следующего шага процесса.
03

Решение

01

Подключили входящую почту

Сервис забирает письма и определяет, где находятся данные заявки.

02

Разобрали PDF и Excel

Извлечение нормализует поля из разных шаблонов и сверяет обязательные значения.

03

Передали данные в CRM

Структурированная заявка создаётся автоматически, а спорные поля остаются на проверку сотруднику.

04

Результат

−60%ручного труда
−60%ручных трудозатрат
≥ 90%точность извлечения

Система охватила 100% входящих писем при точности извлечения не ниже 90%.

Трудозатраты снизились на 60%, число ошибок — в четыре раза; средняя обработка занимает около двух минут.

05

Ограничения

01

Форматы вложений и названия полей различаются даже у одного отправителя.

02

Ошибку извлечения важно обнаружить до записи в CRM, поэтому потребовались валидация и маршрут ручной проверки.

06

Выводы

01

Парсер нужно измерять на реальном потоке документов, а не на нескольких аккуратных примерах.

02

Human-in-the-loop снижает риск там, где исходные данные неполны или противоречивы.

ВАША КОМАНДА · СЛЕДУЮЩИЙ КЕЙС

Разберём задачу и соберём рабочий AI-контур

Зафиксируем процесс, интеграции и метрики, а затем предложим путь от прототипа до эксплуатации.

Обсудить задачу