 |
IT_ONE разработала решение для классификации корпоративной почты на основе большой языковой модели
Компания IT_ONE разработала «умное» решение для автоматической маршрутизации корпоративной почты в крупных компаниях. Большая языковая модель (LLM) анализирует письма и переадресует их в профильное подразделение к нужным специалистам. Решение ускоряет обработку входящих сообщений, уменьшает количество ошибок из-за человеческого фактора, снижает затраты на маршрутизацию писем.
В крупных компаниях с разветвленной структурой — большой поток внутренней корреспонденции. Письма от разных подразделений поступают в единый центр сортировки, а его операторы передают входящие запросы на исполнение в соответствующую службу. Ручной процесс часто сопровождается ошибками, которые приводят к срывам сроков выполнения задач и финансовым потерям. Кроме того, компании вынуждены содержать штат операторов, который не всегда просто укомплектовать. В итоге на рынке появился запрос на автоматизацию маршрутизации корпоративной почты.
Компания IT_ONE разработала способ дообучения открытой LLM для классификации писем в крупном холдинге. Тестовая версия модели обучена на 33 тыс. сообщений с 55 тыс. вложений, имеющих разный формат (документы, архивы, сканы, изображения и т.д.).
Задача требовала научить модель обрабатывать около 500 тысяч потенциальных сочетаний классов при наличии в данных 2,2 тыс. уникальных комбинаций целевых записей.
Разработчики дообучали модель в условиях существенной несбалансированности предоставленных данных — от 1 до ~8 500 экземпляров на класс. Кроме этого, обучение модели затруднялось сложным составом данных — ошибками разметки сообщений и схожими названиями классов при разных объектах.
По словам Антона Шалина, ведущего ИИ-разработчика IT_ONE, готовая модель классифицирует одно письмо за 3-12 секунд в зависимости от размера сообщения и вложения. Точность классификации составляет 90%.
Решение может быть дообучено на датасете любой компании и развернуто внутри ее периметра в короткие сроки. При этом заказчик получает полный локальный контроль за решением и защиту данных, а также независимость от внешних факторов.
«В процессе создания решения мы использовали несколько ноу-хау при работе с самой LLM, ее дообучении и взаимодействии с дообученной моделью в режиме конечной классификации. В итоге мы создали решение, которое существенно ускоряет маршрутизацию корпоративных писем, снижает количество ошибок и сокращает затраты на поддержание этой функции в компании», — комментирует Антон Шалин.
По его словам, автоматизация только одной функции маршрутизации входящих обращений позволяет компаниям получить преимущества, связанные с оптимизацией бизнес-процессов и повышением скорости и качества принятия решений.
О компании
IT_ONE (https://www.it-one.ru) — компания по разработке программного обеспечения для крупных игроков российского бизнеса и созданию собственных технологических решений и инноваций.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: IT_One
Добавлен: 20:37, 25.01.2025
Количество просмотров: 372
Страна: Россия
| «НЭК ТЕХ» обучает специалистов электросетевой компании Екатеринбурга, ООО "НЭК ТЕХ", 20:24, 07.10.2026, Россия591 |
| В рамках программы обучения специалистов энергокомпаний работе с приборами учёта электроэнергии «НАРТИС», специалисты компании-разработчика «НЭК ТЕХ» (входит в Группу «НЭК») проводят обучение сотрудников электросетевой компании Свердловской области ООО «Энергошаля». |
| СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 20:24, 07.10.2026, Россия612 |  |
| СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей. |
|
|
