Clasificación y enrutamiento inteligente de
correos para servicios financieros

La organización recibía un gran volumen de correos que eran revisados, clasificados y reenviados manualmente al equipo correspondiente. El proceso generaba cuellos de botella, especialmente cuando varios mensajes pertenecían a una misma conversación.

Los principales desafíos incluían bandejas de correo saturadas, clasificación manual, enrutamiento incorrecto o tardío, dificultad para identificar la intención de los mensajes, revisión repetitiva de conversaciones, visibilidad limitada sobre solicitudes pendientes e incumplimientos de SLA debido a un triage lento.

El reto consistía en desarrollar una solución capaz de comprender el contenido de los correos y, al mismo tiempo, mantener el contexto a nivel de conversación, evitando tratar cada mensaje como una solicitud independiente.

Rootstack implementó un pipeline de procesamiento inteligente de documentos orientado a reclamaciones, estructurando el proceso desde la recepción de documentos Rootstack implementó un motor inteligente de clasificación y enrutamiento que automatizó el flujo desde la recepción del correo hasta la creación o actualización del ticket y su asignación al equipo correspondiente.

La plataforma incorporó automáticamente información como remitentes, destinatarios, asunto, contenido, fecha, adjuntos, metadatos e identificadores de conversaciones existentes. Uno de los componentes principales fue una capa propia de threading desarrollada sobre PostgreSQL, que determinaba si cada nuevo mensaje pertenecía a una conversación existente y mantenía las relaciones entre mensajes anteriores, respuestas, correos reenviados, solicitudes de clientes y tickets.

Una vez identificado el hilo, el sistema recuperaba el contexto relevante y lo proporcionaba al LLM para que pudiera diferenciar entre nuevas solicitudes, preguntas de seguimiento, aclaraciones, reclamos, consultas de estado y respuestas a tickets existentes. Esto permitió reducir la creación de tickets duplicados y mejorar la precisión del procesamiento.

Claude se utilizó para analizar el contenido y contexto de los mensajes, identificar la intención y extraer información relevante como identificadores de clientes, cuentas, referencias, transacciones, pólizas o reclamaciones, fechas, descripción de la solicitud e indicadores de urgencia.

Con base en esta información, el workflow podía crear nuevos tickets, actualizar casos existentes, agregar correos a conversaciones, asignar colas, incorporar metadatos, establecer prioridades y activar workflows de seguimiento. La capa de routing combinaba la intención detectada con reglas de negocio relacionadas con cliente, producto o servicio, categoría, prioridad, SLA y responsable del ticket existente.

El proceso también incorporó reglas de priorización según SLA, considerando el tipo de solicitud, segmento de cliente, estado del caso, tiempo transcurrido y nivel de prioridad. n8n orquestó el procesamiento end-to-end, incluyendo identificación del hilo, recuperación de contexto, clasificación mediante LLM, extracción de información, validación, gestión de tickets, enrutamiento, priorización y sincronización de estados.

La arquitectura modular permitió incorporar nuevas categorías de correo y reglas de routing sin rediseñar toda la solución. Implementada durante 5 meses mediante un despliegue incremental por categoría de correo, la solución alcanzó 24/7 de disponibilidad, logró una reducción estimada del 70% en el tiempo de triage y permitió clasificar automáticamente entre 85–90% de los correos. También generó una reducción estimada del 75% en el enrutamiento manual, del 60% en tickets duplicados y del 50% en la carga operativa, además de una mejora estimada del 25% en el cumplimiento de SLA.