미국 노동부가 Salesforce Agentforce를 도입해 28개 프로그램의 280만 건 사례를 자동 분류하고 236,000건의 OSHA 로그, 41,000건의 Job Corps 지원서 수동 입력 오류 제거

Context

미국 노동부는 연 280만 건의 실업 보험, OSHA, 재향군인 고용 훈련 등 28개 프로그램에 대한 국가 콜센터 상담을 처리하고 있었다. 236,000건의 OSHA 로그와 41,000건의 Job Corps 지원서를 수동으로 입력해야 했다.

Technical Solution

• 대화형 AI 에이전트 배포: Agentforce for Public Sector와 Agentforce Marketing으로 28개 노동부 프로그램 전체 질의 응답 처리
• 데이터 통합 아키텍처: Data 360을 사용해 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 3,900개 이상의 노동부 지식 문서와 병합한 통합 시민 뷰 구성
• 정부 클라우드 인프라 활용: Salesforce Government Cloud의 FedRAMP 기반 구조를 기반으로 DOLA(Department of Labor Agent) 구축
• 다중 채널 상담 수집: Salesforce Voice를 통해 음성 통화, 문자, 이메일로 접수 정보 수집 및 사건 개시
• 자동화된 업무 분류: 음성 통화, 이메일, 문자 기반 질의를 자동으로 분류해 복잡한 사안은 인간 직원으로 이송
• 실시간 분석 대시보드: Salesforce Tableau Next로 콜센터 성능 모니터링 및 고객 만족도 추적

Impact

236,000건의 OSHA 로그 및 41,000건의 Job Corps 지원서 수동 입력 오류 제거.

Key Takeaway

정부 서비스 같은 고용량 트래픽 환경에서 생성형 AI 에이전트를 도입할 때, 기존 데이터 소스(3,900개 문서)를 통합하고 자동-수동 이송 메커니즘(복잡도 기반 이송)을 설계하면 프로세스 오류를 제거하면서 인력은 고부가가치 업무로 재배치할 수 있다.