Salesforce Email-to-Case AI 자동 분류 ③ 분류 정확도는 운영에서 만들어진다

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Salesforce Email-to-Case의 운영 데이터를 관찰하고 오탐 패턴을 검증해 개선안을 만든 뒤 관리자가 승인한 로직만 Production에 반영하는 AI Closed Loop

지난 두 글에서는 하나의 작은 요구사항을 계속 따라가봤다. 처음 고객이 원했던 것은 Salesforce Email-to-Case로 생성되는 Case의 Level 1과 Level 2 Category를 AI가 자동으로 판단하는 것이었다. 첫 번째 글에서는 무엇을 AI에게 맡길 것인지 고민했다. 두 번째 글에서는 AI가 고객의 문의 의미를 판단하더라도 실제 Case의 Category, 담당 조직, 업무 이력 같은 상태 변화까지 바로 맡길 필요는 없다고 … 더 읽기

Salesforce Email-to-Case AI 자동 분류 ② 같은 이메일 Thread에서 문의가 바뀌면 어떻게 할까

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Salesforce Email-to-Case에서 같은 이메일 Thread의 문의 변화에 AI가 Category 변경을 제안하고 사람이 확인한 뒤 시스템이 상태를 전환하는 흐름

지난 글에서는 고객의 요구사항을 최대한 단순하게 유지했다. 최초 이메일이 Salesforce Email-to-Case를 통해 Case로 생성되면 AI가 내용을 읽고 Level 1과 Level 2 Category를 판단한다. Category가 정해진 이후의 Assignment는 이미 존재하는 Salesforce의 규칙에 맡긴다. 여기까지만 보면 꽤 깔끔하다. 그런데 실제 상담 업무를 생각하기 시작하면 문제는 최초 분류 이후부터 생긴다. 처음에는 Billing 문의였던 고객이 같은 이메일 Thread에서 이렇게 … 더 읽기