Go to content Go to footer
Dashboard z KPI i przetworzonymi wiadomościami e-mail – automatyzacja przetwarzania korespondencji z AI

95% skrócenie czasu reakcji na oferty przewozowe dzięki wykorzystaniu AI

WYNIKI

Rezultaty współpracy

Automatyzacja
na poziomie 85%

Sztuczna inteligencja automatycznie odczytuje i przetwarza 85% wszystkich otrzymywanych e-maili.

95% krótszy czas
reakcji na oferty

Klient zyskał możliwość szybkiego wychwytywania i reagowania na atrakcyjne oferty przewozowe.

Pozyskiwanie
danych analitycznych

Dzięki powiązaniu bazy danych z narzędziami BI klient może na bieżąco prowadzić analizę trendów rynkowych.

PROJEKT

Geneza i oczekiwania biznesowe

Nasz klient — duża firma z sektora TSL — otrzymywał ogromne ilości korespondencji przychodzącej w postaci e-maili skierowanych na ogólną skrzynkę firmową. Zależało mu na uporządkowaniu wiadomości bez konieczności angażowania czasu pracowników. Miał świadomość, że pomiędzy SPAM-ami trafiają się również potencjalnie atrakcyjne oferty przewozowe, które giną wśród reszty korespondencji.

Założeniem projektu było stworzenie bezobsługowego rozwiązania, na bieżąco wyodrębniającego informacje o ofertach transportowych (wraz z danymi kontaktowymi) spośród setek e-maili trafiających na skrzynkę odbiorczą klienta. Dodatkowym założeniem było wykorzystanie danych gromadzonych z otrzymywanych e-maili w celach analizy aktualnych trendów cenowych na rynku spotowym.

CZAS PROJEKTU

1 miesiąc

BRANŻA

TSL

KRAJ

Polska

USŁUGI I ROZWIĄZANIA

AI & Gen AI Data & Analytics

TECHNOLOGIE

Logo Amazon Web Services – chmury obliczeniowej oferującej usługi AWS.

Amazon Web Services

Logo AWS Lambda – serwerless computing w chmurze Amazon.

AWS Lambda

Logo AWS DynamoDB – szybkiej i skalowalnej bazy danych NoSQL.

AWS DynamoDB

Logo AWS EventBridge – usługi przesyłania zdarzeń i integracji aplikacji.

AWS EventBridge

Logo AWS Bedrock – usługi umożliwiającej tworzenie aplikacji z generatywną AI.

AWS Bedrock

Logo AWS SQS – usługi kolejkowania wiadomości w chmurze Amazon.

AWS SQS

Lista klientów i e-maili w systemie AI – automatyzacja przetwarzania korespondencji z AI
O kliencie

Komu pomogliśmy?

Nasz klient to jedna z wiodących firm transportowo-logistycznych, która od ponad 30 lat zarządza łańcuchem dystrybucji pojazdów osobowych, dostawczych i półciężarowych na terenach Europy i Azji.

Wymagania systemowe i widok wiadomości – automatyzacja przetwarzania korespondencji z AI
WYMAGANIA

Wyzwania biznesowe

  • Zarządzanie ogromną ilością niestrukturyzowanej korespondencji: klient otrzymywał setki e-maili dziennie, co utrudniało ręczne sortowanie i identyfikowanie wartościowych ofert transportowych.
  • Wielojęzyczność wiadomości: korespondencja napływała w różnych językach, co wymagało zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego (NLP) do poprawnego rozpoznawania i analizowania treści.
  • Brak standardów komunikacyjnych: różnorodność formatów i stylów wiadomości wprowadzała chaos, utrudniając automatyczne wyodrębnianie istotnych informacji.
  • Wysoka skuteczność przetwarzania: wyzwaniem było osiągnięcie wysokiej skuteczności automatycznego odczytywania i przetwarzania e-maili (cel 85%), aby minimalizować potrzebę interwencji ludzkiej.

Branża TSL wciąż w dużej mierze opiera się na wymianie informacji drogą e-mailową, co dla niektórych firm może oznaczać ogrom korespondencji i danych do weryfikacji. Znanym problemem jest zbyt późne odpowiadanie na oferty przewozowe lub gubienie ich w chaosie pozostałych wiadomości.

Dlatego wraz z naszym klientem opracowaliśmy rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które automatycznie odczytuje, strukturyzuje i przetwarza dane. W ten sposób firma może zyskać pierwszeństwo w odpowiadaniu na atrakcyjne oferty, bez poświęcania cennego czasu pracowników na monotonne i powtarzalne czynności.

Paweł Jabłoński

Head of Cloud Unit

DZIAŁANIA

Proces współpracy

Identyfikacja potrzeby biznesowej podczas warsztatów z klientem.

Rozwiązanie AI z automatyczną analizą e-maili i wskaźnikami KPI – automatyzacja przetwarzania korespondencji z AI
ROZWIĄZANIE

Zakres i charakter wdrożenia

Podstawą naszego projektu jest sztuczna inteligencja, która przetwarza e-maile, a następnie wyodrębnia z ich treści informacje o ofertach przewozowych. Wyekstrahowane oferty, wraz z danymi kontaktowymi, stanowią podstawę do tworzenia raportów i analizy danych oraz realizacji w zintegrowanym systemie TMS.

 

Dodatkowo klientowi udostępniona została prosta aplikacja webowa, umożliwiająca wygodne przeglądanie wyodrębnionych ofert. Użytkownik może filtrować oferty po dacie czy nadawcy, a także eksportować interesujące go dane do plików Excela. Jeżeli proces przetwarzania maila z jakichś powodów zakończy się błędem, taka informacja również udostępniana jest z poziomu aplikacji.

W ten sposób klient na bieżąco może przeglądać potencjalne oferty transportowe i szybko reagować na najbardziej atrakcyjne przewozy.

Chcesz osiągnąć podobne wyniki?

REVIEWED ON

28 REVIEWS

Skontaktuj się

CASE STUDIES

Poznaj efekty innych projektów

  • Lista klientów w systemie CRM z funkcją filtrowania – automatyzacja pozyskiwania zleceń transportowych
    Stworzyliśmy rozwiązanie, które pozwala klientowi automatycznie pozyskiwać zlecenia transportowe, bez ograniczeń czasowych i przy 100%…
  • Zrzut ekranu z interfejsu aplikacji wspierającej automatyzacja procesu refundacji z wykorzystaniem AI – widok listy zgłoszeń
    Stworzyliśmy PoC systemu do elastycznej rejestracji roszczeń pacjentów. Wykorzystaliśmy generatywną AI do automatyzacji analizy i…
  • Zrzuty ekranu przedstawiające procesy logistyczne obsługiwane przez platformę Zencargo
    Pomogliśmy firmie Zencargo opracować i wdrożyć zaawansowany proces biznesowy na platformę Camunda. Nasze działania stały…
  • Panel zlecenia transportowego z mapą, danymi ładunku i trasą – system nowoczesnej giełdy transportowej.
    Przeprowadziliśmy 3-miesięczny proces product discovery. Zbadaliśmy zapotrzebowanie rynkowe, określając funkcjonalności budowanego rozwiązania i zwiększając dokładność…