AI 自动回复邮件

今天看到一个网站，提供的服务是替别人回复邮件。

服务售价还挺贵的，标准套餐需要每月两千美金。这不得不让我开始再次思考，能不能将 AI 的能力引入进来，来替代在邮件回复过程中的大量人力。

举个很简单的例子，我们做询盘站点的小伙伴每天都能收到不少产品咨询邮件（也即询盘邮件）。其实这些邮件的内容大体相同，就是客户就某款产品，提供相应的定制标准，然后询问相应的价格。

说实话每天回复这些邮件需要花费业务人员不少时间，且有时候精心准备的一封邮件回复过去，客户还不一定回复。且我们自己的站点，这种初次就不回复邮件的客户比例还挺高的。

毕竟询盘客户的心态，可能就是看下价格，当不符合心理预期的时候，便自然略过不去处理了。

所以我前段时间一直在思考，能不能将我们「询盘邮件的初次回复」这个过程给流程化、标准化。并将 AI 的能力引入进去，加快初次邮件回复的效率。

比如使用 AI 去阅读客户的询盘邮件，当所有的报价要素都完善时，将其流转到询盘邮件的报价流程。而一旦邮件中有报价要素不完善，则生成一封邮件要求补充询价信息并回复过去。

至于在报价流程的邮件，我们可以结合过往的业务数据整理一个报价表。当客户需要 A 属性时，这个产品报价是什么样的，当客户需要 B 属性时，这个产品报价是什么样的，等等。

等报价信息计算出来后，再将所有信息整合一下，输出成一封回复邮件。我们自己人工审核一下没什么问题后，再回复给客户。

其实这样的一个邮件回复过程，在技术处理上并不难。且我们可以多整理一些过往的邮件回复历史，交给 AI 消化并将其训练成专属的产品报价回复助手。

这样的一套操作流程，我之前是有在我们自己的站点上实验过。但是效果不是特别好，只能做一些比较初级的优化。

后来也反思了一下原因，主要不足的点还是我们的报价要素有点多。

比如客户主体的需求描述清楚了，但是有一些小细节没交代清楚。那此时如果交由 AI 去处理，可能 AI 直接就打回去不报价了。

而这样的报价需求，在业务人员看来没什么太大的问题。至于那些没交代清楚的小细节，业务人员则会采用一个默认的配置，给价格报出去了（并在邮件中做相应的说明）。

所以后续干脆停掉了这部分流程的优化，干脆只是让 AI 进行「浅参与」。比如所有的信息都整理好了，让 AI 来帮我优化下邮件内容，或者检查下语法错误，亦或者帮我将邮件内容翻译成某种小语种。

那还是回到开始的那个点，如果我们的业务逻辑足够明了（数据清楚，业务逻辑不复杂），我觉得让 AI 深度参与到我们的邮件信息回复，这件事做成的概率还是挺大的。