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郵件解析器是一種通過讀取郵件內容並識別關鍵資訊（如姓名、地址、訂單詳情和聯繫資訊）來自動從進站郵件中提取結構化資料的軟體。這些工具使用模式匹配、正規表示式或 AI 將非結構化的郵件文本轉換為組織良好的資料，這些資料可以導入 CRM、資料庫或業務應用中。郵件解析器消除了手動資料錄入，並通過在資訊到達收件箱的那一刻就捕獲資訊來實作工作流自動化。
郵件解析器通過自動從郵件中捕獲資訊，節省了數小時的手動資料錄入。對於通過郵件接收線索、訂單或查詢的企業，解析器確保資料不遺失且響應更快。它們減少了資料錄入中的人為錯誤，支援即時跟進工作流，並讓團隊專注於高價值活動，而不是在系統間複製貼上資訊。
郵件解析器通過 IMAP、POP3 或 API 整合連接到您的郵箱，並即時監控進站訊息。當郵件到達時，解析器使用預定義的規則或範本掃描主題行、正文和附件。它通過模式匹配（如電話號碼格式）、關鍵詞檢測（如「訂單號」）或位置規則（如「姓名：」之後的文本）來識別資料欄位。隨後，提取的資料被格式化並通過 Webhook、API 呼叫或直接資料庫整合發送到您的目標系統。
郵件解析器幾乎可以從任何類型的郵件中提取資料，包括線索通知、訂單確認、發票、預訂收據、支援工單和自動化警報。對於格式一致的郵件（如網頁表單或交易性系統生成的郵件），效果最佳。
當為結構化郵件配置了清晰規則時，現代郵件解析器可以達到很高的準確率（95% 以上）。準確率取決於郵件格式的一致性、規則品質以及提取資料的複雜度。AI 驅動的解析器可以處理更多變化，但可能需要針對樣本資料進行訓練。
可以，許多郵件解析器可以從附件（包括 PDF、Excel 檔案、CSV 檔案和圖像，使用 OCR 技術）中提取資料。這對於解析作為郵件附件而非正文到達的發票、採購訂單和其他文件特別有用。
郵件解析器通常通過 Webhook、直接 API 連接或 Zapier 等平台與業務工具整合。常見目的地包括 CRM（如 Salesforce, HubSpot）、電子試算表（如 Google Sheets）、資料庫、專案管理工具以及通過 REST API 的自定義應用。
