用AI自动化处理邮件：分类、查询与回复草稿
哪些收到的邮件适合用AI准备，普通规则已经能处理什么，以及如何保留对回复和订单数据的控制。
TerenceAI可以帮助分类收到的邮件、查询信息并准备回复。先从一种反复出现的问题开始。固定发件人或主题通常只需邮件规则。措辞变化、回复又依赖其他数据来源时，草稿功能才更有帮助。发送给客户的内容仍由你控制。
示例先取得订单号，再继续
没有参考编号的配送问题会生成询问草稿，而不是编造送达日期。
接收
我的订单什么时候到？邮件中没有订单号。
逐步说明
- 接收
我的订单什么时候到？邮件中没有订单号。
- 提取
将消息识别为配送问题。
- 查找
没有参考编号，无法可靠地选出正确订单。
- 草稿
准备好索取订单号的询问草稿。
- 审核
工作人员检查问题。有了编号才能继续查询。
什么时候适合自动化？
区分固定规则、写作辅助和查询多个系统的流程。生成一段文字不等于取得最新订单状态。先明确权威数据源和访问权限。每个Gmail、Outlook或CRM环境的功能与授权都需要检查；知道产品名称，不代表连接一定可用。
示例：从消息到草稿
虚构示例：客户询问何时到货，却没有提供订单号。流程准备一封索要编号的草稿，而不是编造送达日期。如果邮件中包含新订单，准备订单草稿可能比回复邮件更合适。客户身份、商品、数量及是否重复下单仍需核查。
这是可能的工作方式，不是已经证实的客户成果。投诉、身份不明、异常价格和来源缺失都交给人工处理。草稿不会自动发送。
如何开始
- 选择一种收到的邮件，明确合格回复必须包含的内容。
- 只使用必要数据，并约定访问、保留期限和删除方式。
- 测试编号缺失、订单变更、附件和重复邮件。
- 计入阅读与纠错时间，同时记录错误分流和重新打开的问题。
成本与成效评估
成本取决于邮件量、数据源、权限、连接和维护。先比较现有邮件功能是否足够，再考虑额外流程。测量时计入人工核查，并比较相似邮件。没有基线数据，就不能承诺固定节省几小时。只有最终回复变得更好或更快，增加草稿数量才有意义。
什么时候应先解决其他问题
先解决职责不清或订单数据不可靠的问题。重复问题少时，模板可能已足够。复杂投诉和对客户的承诺仍由员工处理。本文讨论收到的邮件，不是自动营销群发。下方的订单处理文章进一步解释了这一具体流程。
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