ग्रेडिएंट लैब्स ने नियंत्रित क्षेत्रों में सुरक्षित एआई स्वचालन लाने के लिए $13M जुटाए

ग्रेडिएंट लैब्स, एक लंदन स्थित एआई स्टार्टअप जो नियंत्रित उद्योगों के लिए गहराई से विशेषज्ञ ग्राहक सेवा एजेंट बना रहा है, ने $13 मिलियन की श्रृंखला ए फंडिंग जुटाई है। यह दौर रेडपॉइंट वेंचर्स द्वारा अगुआ किया गया था, जिसमें लोकलग्लोब, पज़ल वेंचर्स, लिक्विड 2 वेंचर्स, और एक्सेप्शनल कैपिटल ने भाग लिया। यह फंडिंग सुपरफिशियल स्वचालन से परे जाने वाली एआई प्रणालियों की बढ़ती मांग का संकेत देती है – और इसके बजाय नियामक बुद्धिमत्ता, प्रक्रियात्मक तर्क, और ऑडिटेबिलिटी को सीधे ग्राहक संचालन में एम्बेड करती है।

पूंजी ग्रेडिएंट के उत्पाद विकास और इंजीनियरिंग, अनुसंधान, ऑनबोर्डिंग, और गो-टू-मार्केट टीमों में भर्ती को तेज करेगी। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि यह कंपनी के व्यापक मिशन को ईंधन देगी: नियंत्रित उद्योगों में संचालन के दबाव को हल करने के लिए एक नए वर्ग के डोमेन-विशिष्ट एआई एजेंटों के माध्यम से।

नियंत्रित क्षेत्रों में एआई चुनौती

वित्त, बीमा, और अन्य उच्च-जोखिम वाले उद्योगों में ग्राहक सेवा विशेष रूप से कठिन है। एक ओर, ग्राहकों की अपेक्षाएं बढ़ गई हैं – 66% लोग अब तुरंत प्रतिक्रिया की अपेक्षा करते हैं, और लगभग एक तिहाई लोग एक बुरे अनुभव के बाद कंपनी को छोड़ देंगे। दूसरी ओर, नियंत्रित स्थानों में कंपनियां सिर्फ उपभोक्ता-ग्रेड चैटबॉट नहीं लगा सकती हैं। जोखिम – अनुपालन उल्लंघनों से लेकर डेटा की दुर्व्यवहार तक – बहुत बड़े हैं।

पारंपरिक एआई टूल्स केवल आंशिक समाधान प्रदान करते हैं। अधिकांश सामान्य-उद्देश्य प्रश्नों के लिए प्रशिक्षित होते हैं, और यहां तक कि आज के सबसे उन्नत ग्राहक समर्थन एजेंट आमतौर पर केवल सरल 20-25% प्रश्नों को संभालते हैं। ये टूल परतदार कार्य प्रवाह, सत्यापन चरण, कानूनी सूक्ष्मता, और बढ़ते निर्णय पेड़ के साथ संघर्ष करते हैं। वित्तीय सेवाओं में, यह वह जगह है जहां अधिकांश लागत और जोखिम हैं।

ग्रेडिएंट लैब्स इस अंतर को सीधे संबोधित करता है।

डोमेन विश्वसनीयता के साथ संस्थापक टीम

ग्रेडिएंट की स्थापना 2023 में डिमित्री मासिन (सीईओ), दानाई एंटोनियू (मुख्य वैज्ञानिक), और नील लाथिया (सीटीओ) द्वारा की गई थी – सभी ने यूके नियोबैंक मोनजो में बुनियादी ढांचे और संचालन बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई थी। उनका अनुभव उन्हें नियंत्रित कंपनियों के सामने आने वाली वास्तविक दुनिया की सीमाओं की असामान्य गहरी समझ देता है: धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों को कैसे डिज़ाइन किया जाता है, अनुपालन विभाग कैसे काम करते हैं, और उच्च-जोखिम वातावरण में आंतरिक टूलिंग वास्तव में कैसा दिखता है।

यह संस्थापक-बाजार फिट दुर्लभ है, और यह ग्रेडिएंट द्वारा लॉन्च के बाद देखी गई ट्रैक्शन में दिखाई देता है। तीन महीनों के भीतर, कंपनी ने नौ ग्राहकों को सुरक्षित किया – जिनमें से एक यूरोप के सबसे बड़े बैंकों में से एक था। ग्राहक अब 90% तक के समाधान दर और 98% से अधिक की सीएसएटी स्कोर की रिपोर्ट करते हैं, जो नियंत्रित समर्थन वातावरण में लगभग असुनी संख्याएं हैं।

ग्रेडिएंट लैब्स वास्तव में क्या बनाता है

ग्रेडिएंट की पेशकश के दिल में ओटो है, एक प्रक्रियात्मक एआई एजेंट जो न केवल भाषा पर प्रशिक्षित है, बल्कि तर्क, कार्य प्रवाह, और नियमन-विशिष्ट प्रक्रियाओं पर भी प्रशिक्षित है। ओटो को टिकटों को मात्र विचलित करने से अधिक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है – यह जटिल, बहु-चरण की क्रियाओं को संदर्भ जागरूकता और संस्थागत स्मृति के साथ निष्पादित करता है। इसमें शामिल हैं:

• नियामक केवाईसी तर्क पर आधारित ग्राहकों को प्रमाणित करना
• खोए या समझौता किए गए कार्ड को जमाकर और बदलना
• ऑडिट-ट्रेल दस्तावेज़ीकरण के साथ धोखाधड़ी की जांच शुरू करना
• ग्राहक के इरादे के आधार पर संवेदनशील वित्तीय रिकॉर्ड को अपडेट करना
• नीतियों को सटीकता के साथ नेविगेट करना जुरिस्डिक्शन और उपयोग के मामलों में

सामान्य-उद्देश्य उपकरणों में उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल के विपरीत, ओटो एक प्रणाली के भीतर एक एजेंट के रूप में कार्य करने के लिए फ़ाइन-ट्यून किया गया है, न कि केवल एक इंटरफ़ेस के रूप में। यह मौजूदा उपकरणों जैसे इंटरकॉम, ज़ेंडेस्क, और फ्रेशडेस्क में डेटा पढ़ता और लिखता है, और सख्त गार्डरेल के भीतर काम करता है। ओटो द्वारा की जाने वाली हर क्रिया व्याख्यात्मक, लॉग की जाती है, और पुन: उत्पादित की जा सकती है – नियामक अनुपालन के लिए आवश्यक।

नियंत्रण को त्यागने के बिना गहरा स्वचालन

सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी विभेदकों में से एक ग्रेडिएंट का प्रक्रियात्मक अभिव्यक्ति का उपयोग है, न कि शुद्ध रूप से उत्पन्न तर्क। जहां कई चैटबॉट इरादे का अनुमान लगाते हैं और समाधान की कल्पना करते हैं, ग्रेडिएंट की आर्किटेक्चर पूर्वनिर्धारित, सत्यापन योग्य चरणों से प्रतिक्रियाओं और क्रियाओं को रचती है – एक निर्णय इंजन की तरह जो एक एलएलएम कोर पर परतदार है।

इसका अर्थ है कि कंपनियां अपने आंतरिक तर्क (उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड लेनदेन पर विवादों को कैसे संभालना है) को मैप आउट कर सकती हैं और ओटो को इसे सटीक रूप से निष्पादित करने दे सकती हैं – मानव-इन-द-लूप हस्तक्षेप के बिना, लेकिन अभी भी पर्यवेक्षण के साथ। अनुपालन टीमें निर्णयों की ऑडिट कर सकती हैं, एज केस का परीक्षण कर सकती हैं, और प्रतिबंध लगा सकती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि एआई अनुमोदित संचालन सीमा के भीतर रहता है।

और ग्रेडिएंट की ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया स्थिर डेटासेट पर भरोसा नहीं करती है, बल्कि इसमें गतिशील प्रक्रिया सीखना भी शामिल है, समाधान दरें शुरू से ही उच्च – अक्सर 40-60% – और तेजी से बढ़ती हैं क्योंकि प्रणाली कंपनी के सटीक कार्य प्रवाह के अनुकूल होती है।

ग्राहक संचालन के भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है

ग्रेडिएंट लैब्स के काम के निहितार्थ समर्थन टिकटों से परे जाते हैं। कई मायनों में, कंपनी एक नए एआई परत का निर्माण कर रही है जो उद्यम प्रक्रिया निष्पादन के लिए है – जो नियामक-जागरूक वास्तुकला में निहित है। एआई को पीछे की ओर समर्थन कार्यों में लागू करने के बजाय, ग्रेडिएंट इसे सीधे संचालन के तंत्र में एम्बेड कर रहा है।

यह विशेष रूप से उन उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है जिन्होंने ऐतिहासिक रूप से एआई अपनाने में पिछड़ गए हैं – न कि रुचि की कमी के कारण, बल्कि जोखिम के कारण। वित्तीय संस्थान, उदाहरण के लिए, आधुनिकीकरण के लिए उत्सुक हैं, लेकिन आंतरिक नियंत्रणों, देयता के डर, और निश्चित रूप से ट्रेसेबिलिटी की आवश्यकता से सीमित हैं।

ग्रेडिएंट एक व्यवहार्य मॉडल प्रदान कर रहा है जो उस संदर्भ में एआई की तरह दिखता है। एक मॉडल जो संतुलित करता है:

• गति और प्रतिक्रिया के साथ सटीकता और जवाबदेही
• उपयोगकर्ता अनुभव लाभों के साथ नियामक रक्षात्मकता
• गहरा स्वचालन मानव पर्यवेक्षण और स्पष्टता के साथ

ऐसा करके, ग्रेडिएंट लैब्स न केवल सेवा वितरण के तरीके को बदलने में मदद कर रहा है, बल्कि सिस्टम को कैसे विश्वास किया जाता है। यदि ओटो और इसके जैसे एजेंट सफल होते रहते हैं, तो हम ग्रेडिएंट लैब्स को विश्व के सबसे संवेदनशील संस्थानों के भीतर एआई के वास्तव में जिम्मेदारी से कार्य करने वाले पहले वास्तविक उदाहरणों में से एक के रूप में देख सकते हैं।

और यह वह ब्रेकथ्रू हो सकता है जो अंततः अर्थव्यवस्था के दिल में सच्चे एआई परिवर्तन लाने के लिए तैयार है।