Door de jarenlang opeenvolgende groei van Cross Internet nam ook het aantal emails op de info@ en service mailboxen toe. Op het hoogtepunt werd er dagelijks twee tot vier uur per dag aan inbox management gespendeerd.
Zonde van de tijd vond men en daarom wilde men hier een AI voor inzetten.
Vanwege de aanwezigheid van gevoelige data in een beperkt aandeel van alle inkomende emails, wilde de organisatie pertinent niet met de meer bekende AI tools gaan werken. Vanwege dit privacyaspect is er uiteindelijk gekozen voor een lokaal draaiend LLM ( Large Language Model ) zodat er geen data gedeeld wordt met buitenlandse partijen.
Het geïnstalleerde LLM AI model begrijpt van elke mail zowel de tekst als de context van wat dit bericht betekent binnen de organisatie en welke menselijke collega hier verantwoordelijk voor is. Hierdoor is deze AI in staat om emails juist te labelen en door te sturen naar de juiste afdeling of de direct verantwoordelijke. Zo vind er bijvoorbeeld bij mails met een factuur als bijlage , reeds een eerste controle plaats op of dit een bestaande relatie is en of de prijs meer dan 10% afwijkt, ofdat dit mogelijk een nieuwe leverancier is ).
Bij een bestaande partij wordt het document ingeboekt in de administratieomgeving en bij een nieuwe partij doorgezet voor een menselijke controle.
Veel tijd zat ook in het opschonen van de restanten in de emailomgeving. Ook dit neemt de AI voor zijn rekening. Bij situaties waar ook maar enige twijfel ontstaat wordt direct menselijke interventie gevraagd.
De Ai stuurt dan een emailtje met het verzoek om mee te kijken en laat de email openstaan in de inbox.
Ten eerste is direct er een gemiddelde besparing van drie uren per werkdag gerealiseerd wat neerkomt op een +760 uur per jaarbasis. De werknemers die zich hiermee bezig hielden kunnen zich nu richten op werkzaamheden die een aanzienlijk grotere bijdragen leveren aan de organisatiedoelstellingen dan het bijhouden van de algemene "mailbak."