애리조나 아동 안전국(DCS)은 아동 보호, 가족 재결합, 안전한 생활 환경 보장, 불필요한 트라우마 예방이라는 사명의 일환으로 복잡한 프로세스를 관리합니다.

과거에 부서는 복잡한 사례 작업을 관리하고 끊임없이 진화하는 정책을 따라잡는 데 어려움을 겪었습니다. 또한 수동 프로세스로 인해 의사 결정이 느려져 비효율성과 지연이 발생했습니다.

애리조나 DCS 업무의 섬세한 특성 때문에 신중한 접근이 필요했습니다. 프로세스 변경이 신중하게 처리되도록 하기 위해 애리조나 DCS는 IBM Consulting과 파트너십을 맺고 Microsoft Azure 및 Microsoft 생성형 AI 기능을 사용하는 단계적 접근 방식을 적용했습니다. 이러한 조합을 통해 전략적이고 혁신적이며 결과 중심의 혁신을 이룰 수 있었으며, 특히 DCS 운영의 고유한 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있었습니다. 또한 IBM Consulting 제공 팀은 주요 프로그램 지원 자료와 내부 워크플로에 IBM Consulting Advantage for Cloud Transformation(IBM watsonx 기반)을 사용하여 정확성을 높이고 더 빠르고 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있었습니다.

애리조나 DCS는 혁신 및 현대화를 통해 중앙 레지스트리 분류를 개선하고, 정책 변경에 대한 가상 어시스턴트를 지원하며, 개발 프로세스를 간소화하여 워크로드를 줄이고 생산성을 높였습니다. 이 덕분에 DCS 전문가들은 행정 업무 대신 가족 및 지역사회 구성원들과 더 많은 시간을 보낼 수 있었습니다.

Arizona DCS의 최고 정보 책임자인 Frank Sweeney는 "IBM Consulting 팀은 사회복지사의 효율성을 크게 개선하여 진정으로 중요한 일, 즉 가족을 돕는 일에 집중할 수 있도록 지원하는 주요 Microsoft 생성형 AI 솔루션을 구현하는 데 도움을 주었습니다."라고 말합니다.

애리조나 DCS는 아동 방임 및 학대 신고 데이터베이스인 중앙 레지스트리에서 과거 신고 내용을 분류하는 데 어려움을 겪었습니다. 기존 시스템은 일반 텍스트를 수작업으로 처리하는 방식이어서 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하기 어려웠습니다. 수동 분류로 인해 의사 결정이 지연되고 하위 분류가 없어 구체적인 혐의와 그에 따른 심각성을 파악하기 어려웠습니다. 법령, 판례, 정책 및 절차를 통해 하위 분류 정의가 변경되면서 전체 분류 프로세스가 더욱 복잡해졌습니다.

혁신의 1단계에서 애리조나 DCS와 IBM Consulting 팀은 Microsoft OpenAI 기능을 활용하여 향상되고 효율적인 분류에 중점을 두어, 혐의를 4가지 주요 카테고리로 분류하는 시스템을 개발했습니다.

2단계에서 팀은 Microsoft Azure OpenAI 툴을 사용하여 내러티브 및 하위 분류 정의를 기반으로 분류된 혐의에 대한 하위 카테고리를 생성하여 분류를 개선하는 작업을 진행했습니다. 이러한 성공은 애리조나 DCS의 카테고리화 기능을 개선하여 범죄의 심각성에 더 잘 부합할 수 있는 능력을 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 또한 이러한 자동화는 DCS에서 사람의 의사 결정을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

애리조나 DCS는 중앙 레지스트리 분류 및 카테고리화를 통해 몇 가지 이점을 경험하고 있습니다.

• 새로운 DCS 분류 정확도는 보존 기간 결정을 개선하고 중앙 레지스트리에서 보존 기간에 관한 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 범죄의 심각성은 이제 보존 기간 결정에서 추가적인 결정 요인이 되었습니다.
  
  
• 강화된 분류를 통해 더욱 정확한 데이터 기반 의사 결정이 가능해져 아동과 가족 관련 성과가 더욱 향상됩니다.
  
  
• 올바른 분류를 통해 수동 개입과 수동 처리를 최소화함으로써 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.

애리조나 DCS는 사회복지사들이 정책에 대한 정보를 제공하고 질문에 답하기 위해 만든 도구인 프로그램 정책 포털에서 정책 변경 사항과 절차 업데이트를 최신 상태로 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 정책 문서의 복잡성과 기타 접근성 문제로 인해 정보 검색 및 이해의 비효율성이 발생하여 생산성이 저하되고 규정 준수 노력이 어려워졌습니다.

이 팀은 IBM Consulting과 협력하고 Microsoft Azure 생성형 AI를 사용하여 애리조나 DCS 전문가가 직면한 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공했습니다. AI 기반 가상 어시스턴트는 정책 문서에 액세스하고 이해하는 프로세스를 단순화하기 위해 만들어졌습니다.

새로운 가상 어시스턴트 기능에는 애리조나 DCS 전문가가 복잡한 정책 문서를 탐색하고 정책 문서 요약을 제공할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스가 포함되어 있습니다. 모든 요약은 정보 소스에 대한 링크와 함께 정확한 정보를 보장하기 위해 신뢰 수준 및 신뢰성에 따라 정렬됩니다. 가상 어시스턴트는 사용자가 정책 정보를 검색하는 시간을 절약하고 규정 준수를 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 생성형 AI 기반 가상 어시스턴트 솔루션은 현재 출시되어 있으며 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 직관적인 인터페이스를 통한 향상된 사용자 경험으로 DCS 전문가가 정책 문서를 원활하게 탐색하고 이에 액세스할 수 있습니다.
  
  
• 신속한 검색 및 조회를 통해 사용자 문의에 대응하여 정책 정보를 빠르고 정확하게 검색 및 조회할 수 있습니다.
  
  
• 명확한 설명을 위해 정책 언어를 단순화하면 정책 위반 가능성을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 생산성 향상 및 정책 변경 검토 시간 단축

이 솔루션은 또한 사용자 경험을 개선하고 정책 언어를 간소화하며 정책 위반 위험을 줄였습니다.

애리조나 DCS는 제품 소유자와 비즈니스 분석가가 사례 관리자를 지원하는 추가 책임을 관리하면서 프로세스의 장애물을 처리하는 데 어려움을 겪었고, 이는 생산성 저하로 이어졌습니다. 제품 소유자와 비즈니스 분석가가 사용자 스토리와 승인 기준을 만드는 프로세스가 시간이 많이 소요되면서 작업 개발이 지연되고 프로젝트 일정에 영향을 미치며 팀 전체의 생산성이 저하되기도 했습니다.

세부 설계 및 계획을 마친 후, 팀은 IBM 자회사인 Neudesic에서 제공하는 생성형 AI 툴인 TachyonGPT와 Azure DevOps Board를 통합하여 기능, 사용자 스토리, 승인 기준 및 테스트 사례를 생성하고 개선했습니다. 팀은 일관성과 명확성을 확보하기 위해 사용자 스토리와 허용 기준에 Gherkin 구문을 활용했습니다. 이를 바탕으로 애리조나 DCS는 Azure DevOps 작업 항목을 작성하는 일관된 방법을 확립하고 오류를 줄이고 생산성을 높일 수 있었으며, 이를 통해 궁극적으로 제품 소유자와 비즈니스 분석가가 우선순위가 높은 작업에 집중하고 워크로드를 줄일 수 있게 되었습니다.

애리조나 DCS는 다음과 같은 추가 이점을 얻을 수 있습니다.

• 생산성이 40% 증가하여 효율성이 향상됩니다.
  
  
• 개발 일정이 단축되면 프로젝트와 기능을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
  
  
• 생성형 AI 기반 개발은 광범위한 기술 전문 지식 없이도 팀의 역량을 강화하고 위험을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
  
  
• TachyonGPT와 Azure DevOps의 통합은 개발 프로세스를 간소화하고, 워크로드를 줄이며, 팀이 함께 작업하고 프로젝트를 제공하는 방식을 혁신할 수 있는 AI의 잠재력을 입증합니다.