> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.enate.net/enate-help/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.enate.net/enate-help/ru/vstroennye-otchety/otchet-ob-effektivnosti-klassifikacii-elektronnoi-pochty-s-pomoshyu-ii.md).
# Отчет об эффективности классификации электронной почты с помощью ИИ
Отчет об эффективности классификации электронной почты с помощью ИИ отображает информацию, касающуюся функции EnateAI Email Classification, в частности показывая, насколько эффективно данный ИИ оценивает и точно классифицирует входящие электронные письма, на основании которых создаются Заявки. Пользователи могут использовать эту информацию при принятии решения о необходимости внесения каких-либо корректировок в настройки ИИ, например, в уровни достоверности, при достижении которых запрашивается ручное вмешательство.
## **Настройки, необходимые для использования отчёта об эффективности классификации электронной почты с помощью ИИ**
Для того чтобы в отчёте «Классификация электронной почты с помощью ИИ» отображались данные, в вашей системе должна быть включена соответствующая интеграция «EnateAI Email Classification». Это можно сделать в разделе «Marketplace» в инструменте Builder платформы Enate. В процессе работы этой интеграции входящие электронные письма, на основании которых создаётся новая заявка, будут генерировать данные, необходимые для отчёта.
{% hint style="info" %}
Примечание: данные, отображаемые в данном отчёте, относятся исключительно к:
* входящим электронным письмам, которые инициируют создание заявок, И
* которые были классифицированы с помощью функции классификации электронной почты EnateAI.
{% endhint %}
## **Доступ к отчёту об эффективности классификации электронной почты с помощью ИИ**
Доступ к отчёту об эффективности классификации электронной почты с помощью ИИ и возможность его редактирования регулируются с помощью ролей пользователей, так же как и для всех других отчётов в системе Enate. Для редактирования отчёта пользователям необходимо, чтобы была включена функция «Создание настраиваемых отчётов».
Ниже приведены некоторые виды информации, которые можно найти в данном отчете
## **Структура отчёта об эффективности и точности классификации с помощью ИИ**
#### **Заявки из входящих электронных писем**
На данном графике отображается количество заявок, созданных на основе входящих электронных писем.
#### **Процент электронных писем, проанализированных с помощью ИИ**
На данном графике показана доля входящих электронных писем, по которым были созданы заявки и которые также были классифицированы с помощью функции классификации электронной почты EnateAI.
#### **Принятые прогнозы ИИ**
На данном графике отображается количество и доля классификаций, выполненных с помощью ИИ, которые были одобрены пользователями.
#### **Прогнозы ИИ были переопределены**
На данном графике показано количество и доля случаев классификации с помощью ИИ, в которых выбранная категория заявки в конечном итоге была изменена оператором.
#### **Точность в зависимости от уровня достоверности ИИ**
На данном графике представлены показатели точности в процентах для различных уровней достоверности ИИ. Например: «Категории заявок, выбранные с уровнем достоверности менее 50 %, переопределялись в 76,2 % случаев. Категории заявок, выбранные с уровнем достоверности 80–90 % и выше, оказывались точными в 92,3 % случаев». Эти данные позволяют эффективно оценить, насколько точно ИИ оценивает результаты собственного анализа.
#### **Тенденции объёма и точности ИИ**
На данном графике отображается количество заявок, классифицированных с помощью системы классификации электронной почты EnateAI за определенный период времени, а также уровни точности по ним, что позволяет проследить изменение точности ИИ с течением времени.
#### **Наиболее часто прогнозируемые ИИ категории уровня L3**
На данном графике представлены наиболее частые категории заявок, определённые системой классификации электронной почты EnateAI, разделив их на правильные результаты и результаты, подлежащие переклассификации.
#### **Наиболее часто переопределяемые категории уровня L3**
На данном графике отображены категории заявок, прогнозируемые с помощью ИИ, которые наиболее часто корректируются пользователями.
## **Что делать, если функция классификации электронной почты EnateAI не включена?**
Если вы попытаетесь открыть отчет об эффективности классификации с помощью ИИ, но у вас не активированы функции EnateAI, вы не сможете просмотреть отчет и увидите всплывающее окно с объяснением о том, что для доступа к нему необходимо активировать функции EnateAI.
Если вы попытаетесь открыть отчет об эффективности классификации с помощью ИИ при включенных функциях EnateAI, но без включенной интеграции EnateAI Email Classification, вы не сможете просмотреть отчет и увидите всплывающее окно с объяснением о необходимости включения данной интеграции.
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.enate.net/enate-help/ru/vstroennye-otchety/otchet-ob-effektivnosti-klassifikacii-elektronnoi-pochty-s-pomoshyu-ii.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
