Как использовать AI для классификации заявок?

Невозможно каждый день разбирать сотни писем и форм вручную — но именно так до сих пор устроены процессы во многих отделах продаж, клиентского сервиса и поддержки.

Кто-то оставил заявку через сайт, другой написал на почту. Ещё запросы и жалобы приходят в чат-бот, соцсети (а иногда и в личные сообщения сотрудников). На первый взгляд — «рабочий процесс». Но в реальности всё упирается в один узкий момент: пока человек не откроет письмо и не решит, куда его направить, заявка стоит.

А теперь умножьте это на 50, 100, 300 обращений в день.

• Кто из них готов купить прямо сейчас?
• Где просто спам или запрос не по адресу?
• Где проблема, которую надо срочно эскалировать?

Без быстрой классификации вы теряете время. А вместе с ним — клиентов, деньги и контроль. Автоматическая классификация заявок через AI — это прикладной инструмент, который уже сейчас помогает компаниям:

• вычленять приоритетные обращения (и обрабатывать их быстрее);
• направлять запросы по нужным отделам автоматически;
• уменьшать время реакции и нагрузку на команду;
• фильтровать мусор и спам.

Если вы видите, что команда тонет в заявках — пора подключать не дополнительные руки, а алгоритмы. Давайте разберёмся, как это работает, какие данные нужны и что вы реально получаете на выходе.

Что такое классификация заявок с помощью ИИ

Если упростить — это когда алгоритм берёт на себя первую линию приёма заявок. Человек пишет письмо, заполняет форму на сайте или оставляет сообщение в боте, а система сама разбирается, о чём речь, насколько это срочно и куда это нужно направить. Быстро, точно и без участия оператора.

Такую классификацию можно встроить в CRM, HelpDesk, мессенджеры или email. Алгоритм анализирует текст, вычленяет суть и запускает нужный маршрут: присваивает категорию, приоритет, а иногда — даже сразу создаёт карточку обращения. Это работает как умный диспетчер, только без очередей и перерывов.

В основе лежат технологии обработки естественного языка (NLP). ИИ не читает письмо «по-человечески», но умеет выделять ключевые сигналы — как это делает оператор с опытом. Например, наша заявка звучит так: «Третий день не могу войти в систему, выдает ошибку 503. Что делать?». В этой ситуации алгоритм распознаёт: техническая проблема, критично, нужно срочно передать в техподдержку. Не в общую очередь, не «на потом», а прямо туда, где это решат.

То же и с заявками на консультацию, демо, расчёт стоимости — система распознаёт лид, понимает, что клиент горячий, и отправляет запрос не в «общий ящик», а сразу менеджеру по продажам.

Вся сила в том, что ИИ не просто сортирует — он помогает не терять важное. Он фильтрует шум, ускоряет ответ на критичные обращения и позволяет вашей команде тратить меньше времени на рутину, а больше — на работу с клиентом. Это не замена людям, а способ освободить им руки.

Где это реально помогает бизнесу

В каждом отделе классификация заявок при помощи ИИ решает свои задачи — и делает это быстрее и точнее, чем человек на первом уровне.

Продажи

Суть — в приоритизации. Не все заявки одинаково важны: одни — с вопросами «на будущее», другие — от клиентов, которые уже готовы обсудить детали. Система помогает отличить одних от других. Запросы вроде «расчёт стоимости», «интересует интеграция», «готов обсудить условия» автоматически помечаются как приоритетные и идут напрямую в работу, минуя общую очередь.

В итоге менеджер тратит меньше времени на фильтрацию и быстрее выходит на контакт там, где это действительно важно.

В службе поддержки

ИИ не просто сортирует тикеты, а поднимает наверх то, что нельзя откладывать. Ошибки, сбои, проблемы с оплатой — всё, что критично для клиента, сразу попадает в нужную ветку, минуя «промежуточные» уровни. Это снижает эскалации, даёт клиенту быстрый ответ и показывает, что вы действительно держите процессы под контролем.

В маркетинге

Здесь ИИ даёт прозрачную картину спроса. Когда заявки разбиты по категориям — становится видно, что волнует клиентов: какие продукты чаще всего упоминаются, какие функции просят, какие вопросы мешают принять решение. Это не гипотезы, а конкретные данные, которые можно использовать для улучшения лендингов, офферов и контента.

В распределении нагрузки

Алгоритм работает как умный маршрутизатор. Он учитывает язык, географию, канал поступления, тематику — и направляет заявку туда, где с ней справятся быстрее. Заявка на французском — попадёт к франкоязычному менеджеру. Запрос по специфичной отрасли — уйдёт специалисту, который с ней уже работал. Вы больше не тратите время на пересылки и уточнения: нужный человек получает нужную заявку сразу.

Во всех этих случаях ИИ не заменяет людей — он убирает лишние шаги. Он делает так, чтобы нужный человек получал нужную заявку — вовремя, без пересылок и уточнений.

Как работает система: от сбора до результата

ИИ-классификация заявок выглядит сложной только снаружи. На деле это управляемый, прозрачный процесс, который проходит через несколько шагов — от сбора данных до реального эффекта в работе команды.

Шаг 1. Сбор данных

Чтобы алгоритм понимал, в чём разница между вопросом о доставке от жалобы на баг системы, ему нужны примеры. Это могут быть заявки из почты, CRM, HelpDesk, таблиц — любые тексты, которые реально поступали от клиентов.

Важно, чтобы у этих заявок были метки: категории, приоритеты или отдел, куда они направлялись. Такие данные часто уже есть в компаниях, где классификация раньше велась вручную. Если нет — достаточно разметить вручную 300–500 заявок. Это небольшой объём, но уже достаточный для запуска базовой модели.

Шаг 2. Обучение модели

На этом этапе включается машинное обучение. Мы кормим алгоритм размеченными данными и он учится находить паттерны. Система начинает понимать, что значит «отгрузка задержалась» или «не приходит письмо подтверждения» — и связывать эти фразы с нужным маршрутом.

Он не просто ищет ключевые слова — он работает с контекстом. Это позволяет точнее определять категорию даже в размытых или неформальных формулировках.

Шаг 3. Интеграция в ваш процесс

Обученную модель можно подключить к вашей системе — CRM, HelpDesk, телеграм-боту, почте. Заявки продолжают приходить, как обычно. Но теперь вместо того, чтобы их вручную сортировать, модель делает это автоматически: присваивает тег, приоритет, отдел, иногда — даже сразу заполняет карточку обращения. Это экономит минуты на каждом тикете — а в сумме часы в день

Шаг 4. Переобучение и улучшение

Хорошая модель — не та, которую «однажды обучили», а та, которая со временем становится точнее.

Если появляются новые типы заявок — их нужно добавлять в систему. Если видно, что ИИ ошибся — это не провал, а повод дообучить модель и улучшить точность.

Периодическая проверка качества, дообучение на свежих данных и гибкость — вот что превращает классификацию из эксперимента в надёжный рабочий инструмент. Так можем выглядеть воронка автоматизации поддержки с помощью ИИ.

Какие модели используются и в чём их разница

Когда мы говорим, что «модель классифицирует заявки», важно понимать: под капотом могут быть разные алгоритмы. Они отличаются по сложности, точности, требованиям к ресурсам и времени на запуск. От выбора модели напрямую зависит, насколько быстро вы получите результат — и насколько точно он будет работать.

1. Классические модели: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost

Это проверенные временем алгоритмы машинного обучения. Они работают с текстами через TF‑IDF, Bag‑of‑Words или предобученные эмбеддинги (например, Word2Vec, GloVe). Подходят, если вы хотите запустить MVP быстро и с минимальными затратами. Хорошо работают на типовых заявках, особенно если формулировки повторяются.

Преимущества:

• Обучаются быстро: для старта достаточно 500–1000 заявок;
• Просты в настройке, объяснимы — метрики (accuracy, precision, recall) понятны и прозрачны для бизнеса;
• Не требуют мощной инфраструктуры — будут работать даже на ноутбуке.

Ограничения:

• Слабо чувствуют контекст — плохо справляются с двусмысленными или эмоциональными фразами;
• Зависимы от чистоты данных — шум, опечатки и нестандартизированные формулировки снижают точность;
• Обычно дают точность до 70–75% — этого хватает для рутинных задач, но может быть мало в критичных кейсах.

2. Модели на основе трансформеров: BERT, RoBERTa, GPT, LLaMA

Это современные архитектуры NLP (обработка естественного языка), которые стали стандартом в индустрии. Такие модели «понимают» весь контекст фразы — не только слова, но и их связи. BERT и его аналоги особенно эффективны в задачах с большим числом категорий, размытыми формулировками и высоким риском ошибки.

Преимущества:

• Работают на уровне смысла, а не просто слов;
• Выделяют эмоциональную окраску, намерения и скрытые сигналы;
• После дообучения (fine-tuning) легко выходят на точность 85%+ даже при сложной разметке

Ограничения:

• Требуют ресурсов: мощного GPU, времени на обучение, внимания к поддержке;
• Стартовать с нуля без технической команды сложно — лучше привлекать ML-инженеров или подрядчика;
• Медленнее обучаются (5–10 минут даже на небольшой выборке) и занимают больше памяти.

Облегчённые трансформеры: DistilBERT, ALBERT

Если нужно качество BERT, но с меньшими затратами — подойдут его облегчённые версии. DistilBERT весит в два раза меньше, но сохраняет до 95% точности оригинала. ALBERT ещё компактнее, за счёт параметрической оптимизации. Обе модели — хороший выбор, если у вас есть ограничение по инфраструктуре, но хочется работать на уровне смысла, а не ключевых слов.

Преимущества:

• Почти «тяжёлое» качество — без «тяжёлой» нагрузки
• Быстро обучаются и подходят для онлайн-классификации
• Хорошо работают с размытыми заявками, эмоциями и живым текстом

Ограничения:

• Точность чуть ниже, чем у BERT, особенно на сложных кейсах
• Требуют аккуратной настройки, чтобы не «просесть» по качеству при росте количества классов

Где взять данные и как их использовать

Чтобы AI-классификация работала точно, нужны данные — минимум 500–1000 размеченных заявок. Это может быть архив обращений из CRM, почты или HelpDesk, где уже есть категории, приоритеты, темы.

Важно: ошибки в разметке (например, «поддержка» вместо «вопрос о продукте») искажают обучение. Модель повторяет то, чему её научили. Поэтому принцип «garbage in — garbage out» здесь работает на 100%.

Оптимальный подход — гибридный. Сначала запустить лёгкую модель (например, Logistic Regression) на типовые обращения — и сразу получить экономию. А на сложные или чувствительные заявки (лиды, конфликты, приоритетные клиенты) — натренировать BERT или DistilBERT для максимальной точности.

Такой подход:

• быстро даёт результат;
• легко встраивается в CRM через API;
• адаптируется под новые типы заявок — с возможностью регулярного дообучения раз в 2–4 недели.

Как оценивать качество: метрики, на которые стоит смотреть

После запуска модели закономерно возникает вопрос: «А насколько она точна?» В отчётах часто фигурирует высокий accuracy — 90%, 92%, 95%. Цифры внушительные, но далеко не всегда честные. Особенно если 90% входящих обращений — это простые, повторяющиеся вопросы. Модель просто угадывает типовую категорию — и набирает красивый процент. А вот заявки, которые действительно важны (лиды, проблемы, конфликты), — теряются.

Чтобы модель реально помогала бизнесу, важно смотреть не на «общий балл», а на то, как она справляется с приоритетными кейсами. Вот какие метрики имеют смысл:

1. Accuracy — базовая метрика

Показывает общий процент совпадений между прогнозом модели и правильной категорией. Хороша на старте, но теряет смысл, если одна категория сильно преобладает.

Пример: если 90% заявок — это «общие вопросы», модель будет предсказывать только их и при этом иметь 90% точности. Но при этом терять всё важное.

2. Precision — точность предсказаний

Отражает, насколько часто модель действительно права, когда говорит «это жалоба» или «это лид». Особенно критично для чувствительных категорий — например, ошибок в системе или запросов на оплату.

3. Recall — полнота охвата

Показывает, сколько реально важных заявок модель нашла. Низкий recall — это не только пропущенные обращения, но и упущенные продажи, раздражённые клиенты и сломанный процесс.

4. F1-score — сбалансированная оценка

Это среднее значение между precision и recall. Главная метрика, если ваша цель — не просто угадывать, а точно обрабатывать важные обращения. Если F1 по ключевым категориям выше 0.85 — это уже хороший результат.

Что ещё важно контролировать, кроме цифр

Одна только F1-метрика — уже лучше, чем голый accuracy, но и её недостаточно. Чтобы ИИ-классификатор приносил пользу, важно смотреть где именно модель ошибается, как часто и с какими последствиями.

1. Ошибка ошибке рознь

Если заявка «у меня дважды списали деньги» попадает в категорию «общие вопросы» — это не просто неточность. Это потенциальная потеря клиента, репутационные риски и лишние затраты. Лучше не классифицировать вовсе, чем отправить не туда. Здесь помогает порог уверенности (confidence threshold): если модель не уверена — обращение идёт на ручную проверку.

2. Тепловая карта ошибок

Тепловая карта ошибок (confusion matrix) помогает понять, где именно и почему модель промахивается. Например, если путает «расчётный счёт» и «возврат средств» — возможно, сами клиенты формулируют запросы похоже. Такие сигналы полезны не только для ML-инженеров, но и для UX-исследований, настройки форм и интерфейсов.

3. Валидируйте на новых данных

Модель, обученная на обращениях 2022 года, может отлично угадывать устаревшие запросы — и не понимать новые. Чтобы избежать «слепоты к актуальному», модель нужно регулярно валидировать на новых заявках.

Добавился Telegram? Изменились названия продуктов? Включайте это в дообучение.

Вывод для бизнеса

Система, которая работает с вашими клиентами, требует такого же внимания и сопровождения, как менеджер на линии. Только этот «менеджер» обрабатывает десятки тысяч заявок. И каждое его действие либо увеличивает ценность — либо тянет вниз.

Результаты, которых можно достичь

AI для классификации заявок — не волшебная палочка. Но с правильным внедрением и сопровождением это мощный инструмент с ощутимым ROI. Вот что реально можно получить уже в первые месяцы:

• До 70% меньше времени уходит на ручную сортировку, перенаправление и базовую triage-проверку заявок;
• Скорость реакции на горячих лидов и проблемные обращения растёт на 30–50% — просто потому что они теперь не теряются в общем потоке;
• Повышается конверсия: заявка быстрее доходит до нужного сотрудника, без пересылок и потерь контекста;
• Клиентский опыт становится стабильнее: меньше ожиданий, меньше повторных писем, больше уверенности, что их услышали.

Если ваша команда каждый день тратит часы на разбор входящего потока — ИИ способен вернуть это время, деньги и ресурс.

Что дальше: с чего начать

Если вы дочитали до этого места, значит, вопрос автоматизации для вас действительно актуален. И теперь без лишних слов: с чего всё-таки начать запуск AI-классификации заявок:

Шаг 1. Посмотрите на 50–100 заявок вручную

Откройте список входящих: из CRM, почты, формы на сайте — неважно. Пролистайте с точки зрения “а смог бы AI с этим справиться?”. Вот что ищем:

• Понятный контекст? (из текста видно, о чём заявка)
• Явная цель? (заказ, жалоба, отказ, вопрос)
• Повторяемость? (есть похожие формулировки, типовые сценарии)

Если хотя бы 60–70% заявок соответствуют этим критериям — AI сможет их обрабатывать уже на старте

Шаг 2. Сформулируйте 1–2 задачи, которые стоит решать

Например:

• “Хочу, чтобы заявки на демо шли сразу в отдел продаж”
• “Хочу отсеивать спам и тех, кто уже отказался”
• “Хочу сразу видеть заявки с негативом, чтобы не терять клиентов”

Этого достаточно, чтобы собрать MVP и оценить результат. Не нужно автоматизировать всё сразу — на первом этапе важно, чтобы система хотя бы одну задачу решала хорошо.

Шаг 3. Оцените, есть ли у вас данные — и какого они качества

Есть ли исторические заявки? Хранятся ли они централизованно? Подписаны ли (хотя бы вручную) категории, приоритеты или темы?

• Если да — можно обучать модель;
• Если нет — можно собрать вручную. Разметить 500–1000 заявок руками — это неделя работы, и всё.

Достаточно рабочей базы, чтобы запустить первую итерацию.

Шаг 4. Обратитесь за MVP

Мы не предлагаем «коробочные решения», в которые вы должны подстроиться. Вместо этого — запускаем пилот, основанный на вашем процессе и ваших данных.

Что мы делаем:

• Берём реальные заявки из вашей CRM, почты или таблиц;
• Обучаем модель на них — с минимумом лишней бюрократии;
• Подключаем её к рабочему процессу и показываем результат;
• Настраиваем маршрутизацию под конкретные сценарии: приоритеты, категории, отделы.

AI-классификация — это не про замену людей. Это про эффективную рутину. Большая часть обращений, которые получает команда ежедневно, повторяются. Стандартные вопросы, типовые запросы, понятные формулировки — всё это можно обрабатывать автоматически, без потерь в качестве.

Система классифицирует такие заявки точно и быстро, экономит время и снижает нагрузку. А всё, что выходит за рамки — жалобы, спорные формулировки, редкие сценарии — можно направлять на ручную проверку.

В итоге команда занимается не распределением писем, а решением задач.

Если вы хотите проверить, как это будет работать в вашем случае — пишите. Мы поможем сформулировать задачу, оценим объём данных и подскажем, с чего начать :)