Emilio

يقوم Emilio تلقائيًا بتصنيف رسائل البريد الإلكتروني في مجلدات ذات صلة (مثل 'هام' و 'النشرات الإخبارية' و 'المهام') باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. هذا يقلل من الفرز اليدوي ويضمن إعطاء الأولوية لرسائل البريد الإلكتروني المهمة. يقوم النظام بتحليل سطور الموضوع ومعلومات المرسل ومحتوى البريد الإلكتروني لتحديد الفئة المناسبة. تتحسن الدقة بمرور الوقت حيث يتعلم Emilio من تفاعلات المستخدم، مع معدل دقة أولي يبلغ 85٪.

يوفر Emilio ملخصات موجزة لسلاسل رسائل البريد الإلكتروني المطولة، مع إبراز المعلومات الأساسية وعناصر العمل. يتيح هذا للمستخدمين فهم جوهر رسالة البريد الإلكتروني بسرعة دون قراءة المحتوى بأكمله. يتم إنشاء الملخصات باستخدام تقنيات NLP، واستخراج الجمل الأكثر صلة وتكثيفها في نقاط أو فقرات قصيرة. تستغرق عملية التلخيص عادةً أقل من 5 ثوانٍ لكل سلسلة رسائل بريد إلكتروني.

يقوم Emilio بإنشاء اقتراحات رد ذكية بناءً على محتوى رسائل البريد الإلكتروني الواردة. يمكن أن تتراوح هذه الاقتراحات من الردود المعلبة البسيطة إلى الردود الأكثر تعقيدًا ووعيًا بالسياق. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل نية البريد الإلكتروني ونبرته لتقديم الردود المناسبة، مما يوفر على المستخدمين الوقت والجهد. يمكن للمستخدمين تخصيص الردود المقترحة أو تعديلها قبل الإرسال. يتعلم النظام من ملاحظات المستخدم لتحسين جودة الاقتراحات بمرور الوقت.

يحدد Emilio عناصر العمل داخل رسائل البريد الإلكتروني ويدمجها مع أنظمة إدارة المهام. يتيح هذا للمستخدمين إنشاء مهام مباشرة من صندوق الوارد الخاص بهم، مما يضمن عدم تفويت العناصر المهمة. يستخرج الذكاء الاصطناعي المعلومات ذات الصلة (تواريخ الاستحقاق، المكلفون، إلخ) ويملأ تفاصيل المهمة. يتوفر التكامل مع منصات إدارة المهام الشائعة مثل Todoist و Asana، ويدعم النظام عمليات التكامل المخصصة عبر API.

يوفر Emilio وظيفة بحث قوية تفهم سياق رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك. بدلاً من عمليات البحث البسيطة عن الكلمات الرئيسية، يقوم Emilio بتحليل المعنى والنية وراء استعلامات البحث الخاصة بك لتقديم نتائج أكثر صلة. يتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات البحث الدلالي، والتي تأخذ في الاعتبار العلاقات بين الكلمات والعبارات. تقلل هذه الميزة بشكل كبير من الوقت المستغرق في البحث عن معلومات محددة داخل صندوق الوارد الخاص بك.