Машинное обучение помогает автоматизировать разбор входящих обращений по электронной почте путём обучения модели классификации на исторических данных. Модель, обученная с учителем на размеченных данных (текст письма — категория, услуга, тип обращения), способна автоматически определять: тип обращения (инцидент или запрос на обслуживание); категорию и услугу, к которым относится обращение; приоритет и срочность; группу или специалиста, которым следует назначить обращение. Это позволяет: устранить очередь обращений, накапливающихся на этапе ручного разбора операторами; сократить время пребывания обращения в статусе «Новое» с 9 часов до нескольких секунд; повысить точность классификации и маршрутизации; высвободить ресурсы первой линии поддержки для решения более сложных задач. Внедрение такой модели является примером того, как машинное обучение не только анализирует процесс, но и непосредственно оптимизирует его, автоматизируя рутинные процедуры.