Hva er en e-postbot?

En e-postbot er et verktøy for automatisk håndtering av store mengder innkommende
e-poster. Boten analyserer og prosesserer innholdet i hver enkelt e-post og utfører handlinger basert på det. Den kan tilpasses etter behov og bransje, og trenes opp i vår plattform. Via tagging og språkmotor (NLU), trenes og forbedres den kontinuerlig.

Hva er fordelene med e-postbot?

  • Enkel å integrere

    Løsningen vår er er utviklet for å koble og koordinere sammen
    med andre programvarer og systemer.

  • God brukervennlighet

    Vi er opptatt av at grensesnittet skal være mest mulig brukervennlig. Ingen koding eller teknisk bakgrunn er nødvendig for å ha e-postbot.

  • Ubegrenset kapasitet

    E-postboten kan håndtere stort volum av innkommende
    e-poster av gangen, hele døgnet, uten pause.

  • Økt produktivitet

    Få ting gjort ved å la de repetitive oppgavene gå av seg selv,
    slik at du kan fokusere på andre områder.

  • Få oversikt

    Få god og ryddig oversikt, alle e-postene klassifiseres helt automatisk.

  • Vi analyserer og tilpasser

    Vi kartlegger ditt behov for deg.
    Ta kontakt med oss for å booke et møte for å finne ut
    av hvordan din bedrift kan ha nytte av en e-postbot.

Hva kan en e-postbot?

E-postboten prosesserer innhold og utfører handlinger. Du bestemmer hva e-postboten skal analysere, og hva den skal gjøre når. Her ser du samlet oversikt over hva den kan.

Videresende
Boten sender e-posten videre til personer eller systemer

Svare
Kan svare på enhver henvendelse

Ekstrahere data
Trekker ut nøkkelord
og informasjon fra innholdet

Koble til API
Kan kobles til systemer
for å utføre handlinger

Klassifisere
Kategoriserer innkommende
e-poster etter type

Tolke og forstå
Analyserer innholdet og lærer seg hva som er hva.

Identifisere
Identifiserer ved hjelp
av nøkkelord

Filtrere og organisere
Rydder i e-postene
og filtrerer ut søppelpost

Hva skjer når boten mottar en e-post?

For å kunne ta tak i eposten på riktig måte, analyserer e-postboten innholdet gjennom flere lag av forståelse:

1. Hva slags type e-post er det?

Når e-postboten mottar en e-post, leser den umiddelbart hva slags type e-post det er.
Eksempel: Spam, faktura eller kundehenvendelse.

2. Hvilken kategori tilhører den?

Boten finner essensen av e-posten, som f.eks hva klagen handler om.
Den henter ut informasjon via nøkkelord og maskinlæring,
og forstår hvorfor e-posten er sendt.
Eksempler: Reklamasjon, reiseregning, annonsesalg.

3. Hvilke «intenter» inneholder den?

Vi bruker ordet intent til å forklare en hensikt eller et formål.
Hva er intensjonen til avsenderen? Hva fortelles i setningene?
Boten kan gjennom trening lære å lese betydningen av setningene
og finne ut om e-posten har flere hensikter.
Eksempel: «Jeg ønsker å abonnere på deres tjeneste» «Kan jeg få tilsendt et tilbud?»

Hvilke «entiteter» er med?

Boten henter ut viktig informasjon fra det vi kaller entiteter.
Begrepet Entitet er latin for «det som er» og er en samlebetegnelse for «enhet».
Eksempler: By, dato, navn, numre, adresser og tid.

e-postbot forståelseslag

Hvordan komme igang?

Last opp eksisterende e-poster som treningsdata. Deretter kan boten trenes opp og lære fra eksisterende e-poster i innboksen. Det er viktig å kartlegge behovene for hva boten skal kunne forstå og hvilke handlinger du vil at den skal utføre.

Steg 1

Trening via tagging

    For å trene språkmotoren, tagger vi e-postene .

    Vi forteller boten hva slags type og kategori e-posten er,
hvilke intenter den har og hva slags entiteter som er gitt.

    Når mengde med data er trent, vil e-postboten kunne analysere,
tolke og forstå innholdet selv.

e-post tagge eksempel

Steg 2

Du bestemmer reglene og handlingsflyten

   Velg hva boten skal gjøre med informasjonen.

   Sett regler og betingelser for hvilke handlinger som skal utføres og når.

velge handling epostbot

Integrasjoner

Med fokus på automasjon av oppgaver og forespøsler har vi utviklet vår
løsning spesielt for integrasjoner med andre systemer.

For systemer både med og uten API.

Helhetsløsning inkludert full støtte og assistanse.

Systemer der integrasjoner ikke er ønskelig, vil vi kunne benytte
RPA-teknologi, Robotic Process Automation for å gi e-postboten
tilgang og evne til å utføre oppgaver.

Eksempler: CRM og saksbehandlingssystem

Språkmotor

E-postboten analyserer og tar beslutninger basert på
en kombinasjon av regler og språkmotor, også kalt
Natural Language Understanding.

Boten forstår innholdet og forbedrer seg
etterhvert som den lærer.

Noen av våre e-postboter

Sødde for Claims Link

Sødde for skadeoppgjørsselskapet Claims Link

Sødde kan avgjøre om det er en varsling eller en reklamasjonssak som den får inn. Den gjenkjenner sakstypen og vurderer også om det foreligger nok informasjon til at det kan opprettes en sak som skal viderebehandles.

Den opererer i en felles e-postboks sammen med de andre kollegene i linjen, og plukker, leser og kat-egoriserer e-poster. Den oppretter saker, arkiverer filer og forbereder også saksmappene for videre behandling.

OSM Martitime

6 digitale ansatte for OSM, en global maritimtjeneste leverandør

Vi har automatisert lønninger, e-postbot, dokumentbot og flere RPA (Robotic Process Automation) boter som tar seg av lønninger og kundefaktureringer. Den digitale medarbeideren er laget av en gruppe boter koblet sammen og jobber som en menneskelig regnskapsfører.

Kapteinen sender sjømannen fradrag, overtidstimer, forespørsler om forskudd, fartøyets utgifts-dokumenter til e-post.

Ansett en digital medarbeider

Kombinér e-postbot med chatbot og dokumenbot

Våre moduler kan settes sammen. Når de gjør det, kaller vi det for en digital medarbeider. En digital medarbeider kan utføre flere typer jobbfunksjoner og ha ulike roller.

Den får tilgang til relevante datasystemer og forståelse for hva den skal utføre. Deretter læres den opp med relevant data og informasjon, klar til å ta sin plass blant kolleger.