वैश्विक कर्मचारी लाभ टीमों के लिए AI एजेंटों का विस्तार करने हेतु Avante ने जुटाए 30 मिलियन डॉलर

किसी नियोक्ता के कुल खर्च का बड़ा हिस्सा कर्मचारी लाभ टीम के जिम्मे हो सकता है, फिर भी नवीनीकरण से जुड़े फैसले लेने के लिए उसे स्प्रेडशीट, दावों की रिपोर्ट, अनुबंध और ईमेल के आदान-प्रदान से जानकारी जुटानी पड़ सकती है। Avante ने 30 मिलियन डॉलर की सीरीज़ A फंडिंग जुटाई है, ताकि इस जानकारी को ऐसे AI एजेंटों से जोड़ा जा सके जो योजनाओं की पड़ताल करते हैं, समीक्षा के लिए काम तैयार करते हैं और कर्मचारियों को पहले से उपलब्ध लाभों का उपयोग करने में मदद करते हैं।

इस निवेश दौर का नेतृत्व Frist Cressey Ventures ने किया। इसमें नए निवेशकों Sorenson Capital, Hearst Ventures और Morgan Stanley Next Level Fund के साथ मौजूदा निवेशक FUSE भी शामिल हुए। इस फंडिंग के साथ Avante की कुल जुटाई गई राशि 40 मिलियन डॉलर हो गई है।

सीएटल की यह कंपनी इस पूंजी का इस्तेमाल वैश्विक विस्तार और अपने एजेंट प्लेटफ़ॉर्म को और विकसित करने के लिए करेगी। यह घोषणा Ava Agents के बीटा लॉन्च के बाद हुई है। Ava Agents पृष्ठभूमि में कर्मचारी लाभ से जुड़े नियमित काम करता है और ऐसी सामग्री तैयार करता है जिसकी टीमें समीक्षा कर सकती हैं और उसे मंज़ूरी दे सकती हैं।

Avante का व्यावसायिक प्रस्ताव दो ऐसी ज़रूरतों को जोड़ता है जिन पर अक्सर अलग-अलग काम किया जाता है: नियोक्ताओं को अपने कर्मचारी लाभ निवेश के प्रदर्शन को समझने में मदद करना और कर्मचारियों को उन योजनाओं का उपयोग करने में राह दिखाना जिन्हें उनके नियोक्ता ने खरीदा है।

कर्मचारी लाभों का विश्लेषण अब सवाल-जवाब के साधन तक सीमित नहीं

किसी नियोक्ता को कर्मचारी लाभ सेवा-प्रदाता का मूल्यांकन करने के लिए अनुबंध की प्रतिबद्धताओं की तुलना दावों, उपयोग और सेवा संबंधी रिपोर्टों से करनी पड़ सकती है। बातचीत शुरू होने से पहले ही इस साक्ष्य को तैयार करने में समय लगता है। दस्तावेज़ों की कमी, परिभाषाओं में असंगति और समय-सीमाएँ काम को और बढ़ा देती हैं।

Avante का कहना है कि उसके एजेंट अनुबंधों की तुलना वास्तविक दावों से करते हैं, योजना के दस्तावेज़ों में त्रुटियों और विसंगतियों की जाँच करते हैं, समय-सीमाओं पर नज़र रखते हैं और नेतृत्व के लिए रिपोर्ट तैयार करते हैं। इसका उद्देश्य कर्मचारी लाभ टीम को पूरा विश्लेषण या जाँच के लिए कोई विशिष्ट मुद्दा देना है, न कि आँकड़ों का एक और असंबद्ध स्रोत।

घोषणा में Avante के CEO और सह-संस्थापक Rohan D’Souza ने कहा, “कर्मचारी लाभ टीमें अपनी कंपनियों के सबसे बड़े और सबसे महत्वपूर्ण निवेशों में से एक की ज़िम्मेदारी संभालती हैं, फिर भी वे अब भी पुरानी जानकारी, अप्रचलित स्प्रेडशीट और बीते दौर के लिए बनी तकनीक के सहारे काम कर रही हैं।”

Ava Agents का नवीनतम परिचय इस कार्यप्रवाह को और ठोस रूप से दिखाता है। मेलबॉक्स जुड़ा होने पर सेवा-प्रदाता की रिपोर्ट अनुबंध से तुलना शुरू कर सकती है। जानकारी अधूरी होने पर Ava मंज़ूरी के लिए आगे की पूछताछ तैयार करती है, जवाब पर नज़र रखती है और समीक्षा जारी रखती है। टीम को स्रोतों सहित एक संक्षिप्त विवरण, निष्कर्ष और जवाब का मसौदा मिलता है।

Ava Agents, कंपनी के संवादात्मक विश्लेषण अनुभव Ava Workbench के साथ एक ही कार्यक्षेत्र साझा करता है। उपयोगकर्ता साक्ष्यों की जाँच कर सकते हैं या पड़ताल की दिशा बदल सकते हैं। पृष्ठभूमि में काम करने वाले एजेंट बीटा संस्करण में उपलब्ध हैं; इस स्थिति को उस व्यापक प्लेटफ़ॉर्म से अलग समझना चाहिए जिसका ग्राहक पहले से उपयोग कर रहे हैं।

योजनाओं, लोगों और सेवा-प्रदाता की प्रतिबद्धताओं को जोड़ने वाला संरचित मॉडल

Avante की प्लेटफ़ॉर्म संरचना में Benefits Ontology का वर्णन है: यह एक संरचित मॉडल है जो विभिन्न देशों और व्यावसायिक इकाइयों में योजनाओं, कार्यक्रमों, आबादी के समूहों और पात्रता नियमों को जोड़ता है। इससे जुड़ी Vault परत योजना के दस्तावेज़ों, दावों, पात्रता के आँकड़ों और सेवा-प्रदाता की जानकारी को एक साथ लाती है और मूल फ़ाइलों तथा प्रभावी तिथियों को सुरक्षित रखती है।

यह संरचना इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि कर्मचारी लाभों से जुड़े सटीक जवाब के लिए केवल प्रासंगिक अनुच्छेद ढूँढ़ना पर्याप्त नहीं होता। सिस्टम को यह तय करना होता है कि कौन-सी योजना लागू होती है, कौन पात्र है और क्या जानकारी सही योजना वर्ष की है। एक ही दस्तावेज़ किसी कर्मचारी के लिए उपयोगी साक्ष्य हो सकता है, जबकि दूसरे पर लागू न हो।

Avante का कहना है कि उसकी तकनीक जटिल तालिकाओं, छवियों और परतदार नियमों को संसाधित करती है, जबकि ऑडिट एजेंट छूटे हुए दस्तावेज़ों और परस्पर विरोधी जानकारी को चिह्नित करते हैं। नई सामग्री से संरचित मॉडल को अद्यतन किया जा सकता है और समस्याओं को समीक्षा के लिए सामने रखा जाता है।

इसलिए इस तकनीक का उद्देश्य किसी एजेंट के सवाल का जवाब देने या किसी कार्यक्रम का मूल्यांकन करने से पहले उसके घटकों के बीच संबंधों को स्पष्ट करना है। उदाहरण के लिए, उपयोग की तुलना पात्रता से करने पर अधिक सार्थक जानकारी मिलती है, बजाय केवल उपयोग की संख्या देखने के: कम संख्या का कारण यह हो सकता है कि पात्र लोगों का समूह छोटा हो या कर्मचारियों को किसी लाभ के अस्तित्व की जानकारी ही न हो।

Ava टीम की मदद करती है, जबकि Carly कर्मचारियों की

Ava नियोक्ताओं के लिए विश्लेषण और कर्मचारी लाभ संबंधी काम करने वाला एजेंट है। Carly कर्मचारियों के लिए सहायक है, जो व्यक्ति की अपनी योजनाओं और विकल्पों के बारे में उनकी ज़रूरत के मुताबिक, चौबीसों घंटे मार्गदर्शन देती है।

Avante के AI तकनीक संबंधी दस्तावेज़ों में कवरेज, योजना की तुलना, सेवानिवृत्ति लाभ और अवकाश प्रक्रियाओं जैसे क्षेत्रों के लिए विशेष उप-एजेंटों का वर्णन है। कर्मचारी Slack, Microsoft Teams, ServiceNow, ईमेल और कंपनी के ब्रांड वाले पोर्टल सहित पहले से इस्तेमाल किए जा रहे माध्यमों से इस सेवा का उपयोग कर सकते हैं।

कंपनी का कहना है कि वह स्वयं आधारभूत मॉडल को प्रशिक्षित करने के बजाय OpenAI, Anthropic और Google के मॉडल इस्तेमाल करती है। इन मॉडलों के इर्द-गिर्द उसका क्षेत्र-विशिष्ट काम होता है: दस्तावेज़ों का प्रसंस्करण, कार्यक्रमों की संरचना, जानकारी की पुनर्प्राप्ति, कार्यों का आवंटन, मूल्यांकन और नियंत्रण।

इस अंतर को समझना उत्पाद को समझने के लिए अहम है। कोई सामान्य मॉडल बीमा से जुड़ी किसी शर्त को समझा सकता है; लेकिन किसी खास कर्मचारी को किन सुविधाओं का लाभ मिल सकता है, इसका जवाब देने के लिए योजना की मौजूदा जानकारी और उचित अनुमतियाँ ज़रूरी हैं। Avante का कहना है कि उसके जवाबों में स्रोत के संबंधित खंडों का उल्लेख होता है और उनका रीयल टाइम में मूल्यांकन किया जाता है; चिह्नित जवाबों की मानवीय समीक्षा की जा सकती है। ये उत्पाद के नियंत्रण हैं, इस बात का प्रमाण नहीं कि हर जवाब त्रुटिरहित है।

लाभ कार्यक्रमों के लिए ज़िम्मेदार नेतृत्वकर्ताओं के लिए, ये दोनों अनुभव एक-दूसरे को बेहतर बनाने में मददगार हो सकते हैं। कर्मचारियों के बार-बार पूछे जाने वाले सवाल अस्पष्ट संचार या ऐसे उपयोगी कार्यक्रम की ओर इशारा कर सकते हैं, जिस पर ध्यान नहीं दिया जा रहा हो। इसके बाद टीम इस कमी की पड़ताल कर सकती है और तय कर सकती है कि लोगों तक पहुँचने के तरीके में बदलाव किया जाए या कार्यक्रम में ही।

ग्राहक वृद्धि को खातों, नवीनीकरण और सहभागिता से मापा जाता है

Avante के अनुसार, लॉन्च के 18 महीने बाद उसके 70 से अधिक ग्राहक खाते हैं और साल-दर-साल बुकिंग लगभग पाँच गुना बढ़ी है। कंपनी का कहना है कि नवीनीकरण के लिए पात्र हर ग्राहक ने अपना अनुबंध नवीनीकृत किया है। बुकिंग अनुबंधित कारोबार का माप है, जो मान्यता प्राप्त राजस्व से अलग है; नवीनीकरण का यह दावा पात्र ग्राहकों के समूह पर लागू होता है।

कंपनी का कहना है कि उसका प्लेटफ़ॉर्म अब 385,000 से अधिक कर्मचारियों और उनके परिवार के सदस्यों को सेवाएँ देता है। उसने लाभ कार्यक्रमों के सलाहकारों के साथ साझेदारियों का भी उल्लेख किया है, जिनमें Gallagher, OneDigital, Segal Benz, Howden और USI Insurance Services शामिल हैं।

घोषणा के अनुसार, Real Chemistry के 83% अमेरिकी कार्यबल ने Avante के साथ सहभागिता की है। कंपनी की कुल पुरस्कार, मानव संसाधन वैश्विक संचालन और सक्षमता की वरिष्ठ उपाध्यक्ष Olga Reupert ने कहा कि ज़रूरत के समय उपलब्ध मार्गदर्शन ने प्रशासनिक बोझ घटाया है और लाभ कार्यक्रमों की टीम को रणनीतिक प्राथमिकताओं पर ध्यान देने का अवसर दिया है।

Samsung Semiconductor ने बताया कि पहले की तुलना में 66% अधिक कर्मचारियों और उनके आश्रितों ने मौजूदा मानसिक स्वास्थ्य सहायता ढूँढ़ी और उसका उपयोग किया। इसका अर्थ उपयोग में वृद्धि है; यह दावा नहीं कि पूरे कार्यबल के 66% लोगों ने इस सुविधा का लाभ लिया। Personify Health ने कहा कि पिछले एक साल में प्लेटफ़ॉर्म ने कर्मचारियों के 8,500 से अधिक सवालों के जवाब दिए।

ये ग्राहकों के नतीजे हैं, जिन्हें कंपनियों ने स्वयं उपलब्ध कराया है। ये बताते हैं कि लाभों को समझना और उनका प्रशासन करना आसान बनाने से क्या अपेक्षित लाभ हो सकता है। हालांकि, अलग-अलग नियोक्ताओं के यहाँ जागरूकता, कार्यक्रमों की रूपरेखा और डेटा की गुणवत्ता का शुरुआती स्तर अलग-अलग होगा।

वैश्विक विस्तार से जटिलता की एक और परत जुड़ती है

सीरीज़ A फंडिंग से लाभ कार्यक्रमों को अधिक व्यापक अंतरराष्ट्रीय परिप्रेक्ष्य में देखने और लाभों के पूरे चक्र में और एजेंट जोड़ने में मदद मिलेगी। बहुराष्ट्रीय नियोक्ताओं को ऐसे कार्यक्रमों की तुलना करनी पड़ती है जो देश, योजना वर्ष और कर्मचारी समूह के अनुसार अलग-अलग होते हैं; इसलिए साझा डेटा संरचना विशेष रूप से उपयोगी है।

Avante की Ava Agents संबंधी घोषणा के अनुसार, संगठन का डेटा अलग-अलग रखा जाता है, एजेंट पहुँच-अनुमतियों के दायरे में काम करते हैं और उनके काम का रिकॉर्ड समीक्षा के लिए रखा जाता है। विक्रेताओं से संपर्क और कर्मचारियों को भेजे जाने वाले संदेश मंज़ूरी के लिए तैयार किए जाते हैं, इसलिए क्या भेजा जाएगा, इसका नियंत्रण लाभ कार्यक्रमों की टीम के पास रहता है।

यह फंडिंग मानव संसाधन संचालन में AI के व्यापक इस्तेमाल की दिशा में हो रहे बदलाव के अनुरूप है—लाभ कार्यक्रमों के विश्लेषण से लेकर कार्यबल की पूर्वानुमान-आधारित समय-सारणी तक। इसका व्यावहारिक अवसर यह है कि साक्ष्य जुटाने और नियमित काम में तालमेल बिठाने की मेहनत घटाई जाए, जबकि महत्वपूर्ण फैसले लेने की ज़िम्मेदारी संबंधित लोगों के पास ही रहे।

Avante के सामने अगली चुनौती शुरुआती स्वीकार्यता को वैश्विक लाभ कार्यक्रमों की टीमों के लिए एक दोहराए जा सकने वाले संचालन मॉडल में बदलने की है। 30 मिलियन डॉलर की सीरीज़ A फंडिंग से उसे इस प्रयास का विस्तार करने के संसाधन मिलेंगे और एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर कार्यक्रमों का विश्लेषण, विक्रेताओं की जवाबदेही और कर्मचारियों को मार्गदर्शन देने की सुविधा जुड़ेगी।