Avante, 글로벌 복리후생팀을 위한 AI 에이전트 확대 위해 시리즈 A에서 3,000만 달러 유치

복리후생팀은 회사 지출에서 큰 비중을 담당하면서도 스프레드시트, 보험금 청구 보고서, 계약서, 이메일 대화 내용을 취합해 갱신 여부를 결정해야 할 수 있습니다. Avante는 이러한 정보를 연결해 프로그램을 조사하고, 검토할 업무를 준비하며, 직원들이 이미 이용할 수 있는 복리후생을 활용하도록 돕는 AI 에이전트를 개발하기 위해 시리즈 A에서 3,000만 달러를 유치했습니다.

Frist Cressey Ventures가 이번 투자를 주도했으며, 신규 투자자인 Sorenson Capital, Hearst Ventures, Morgan Stanley Next Level Fund와 기존 투자자인 FUSE가 참여했습니다. 이번 투자로 Avante의 누적 투자 유치액은 4,000만 달러가 됐습니다.

시애틀에 본사를 둔 이 회사는 이번 자금을 글로벌 사업 확장과 에이전트 플랫폼의 추가 개발에 사용할 예정입니다. 이번 발표는 백그라운드에서 반복적인 복리후생 업무를 수행하고 팀이 확인하고 승인할 수 있도록 결과물을 제공하는 Ava Agents의 베타 출시 이후 나왔습니다.

Avante의 사업 제안은 흔히 별도로 다뤄지는 두 가지 요구를 결합합니다. 하나는 고용주가 복리후생 투자 성과를 파악하도록 돕는 것이고, 다른 하나는 직원들이 고용주가 구매한 프로그램을 이용하도록 돕는 것입니다.

복리후생 분석, 단순한 문답 도구를 넘어

고용주가 복리후생 서비스 업체를 평가하려면 계약상 약정과 보험금 청구 내역, 이용 현황, 서비스 보고서를 비교해야 할 수 있습니다. 협상을 시작하기도 전에 관련 자료를 준비하는 데 시간이 듭니다. 문서 누락, 일관되지 않은 정의, 마감일 때문에 업무가 더 늘어납니다.

Avante에 따르면 자사 에이전트는 계약서와 실제 보험금 청구 내역을 비교하고, 플랜 문서의 오류와 불일치를 검토하며, 마감일을 추적하고, 경영진 보고서를 준비합니다. 목표는 복리후생팀에 서로 연결되지 않은 데이터 출처를 하나 더 제공하는 것이 아니라, 완성된 분석 결과나 검토해야 할 구체적인 문제를 전달하는 것입니다.

Avante의 CEO 겸 공동 창업자인 Rohan D’Souza는 발표문에서 “복리후생팀은 회사가 하는 투자 가운데 규모가 크고 파급력이 큰 투자 중 하나를 책임지고 있지만, 여전히 오래된 정보와 구식 스프레드시트, 다른 시대에 맞춰 만들어진 기술에 의존하고 있습니다”라고 말했습니다.

최신 Ava Agents 소개에서는 업무 흐름을 좀 더 구체적으로 보여 줍니다. 메일함을 연결하면 서비스 업체의 보고서를 계기로 계약서와의 비교가 시작될 수 있습니다. 정보가 누락된 경우 Ava는 승인을 받을 후속 문의를 작성하고, 회신을 모니터링하며 검토를 이어갑니다. 팀은 출처가 명시된 요약 자료와 분석 결과, 회신 초안을 받습니다.

Ava Agents는 회사의 대화형 분석 환경인 Ava Workbench와 동일한 작업 공간을 공유합니다. 사용자는 근거 자료를 살펴보거나 조사 방향을 바꿀 수 있습니다. 백그라운드 에이전트는 베타 버전으로 제공되며, 이 상태는 고객들이 이미 사용 중인 더 폭넓은 플랫폼과 구분해야 합니다.

플랜과 사람, 서비스 업체의 약정을 연결하는 구조화된 모델

Avante의 플랫폼 아키텍처는 국가와 사업부 전반에 걸쳐 플랜, 프로그램, 인구 집단, 자격 규정을 연결하는 구조화된 모델인 Benefits Ontology를 설명합니다. 관련 Vault 계층은 플랜 문서, 보험금 청구 내역, 자격 데이터, 서비스 업체 정보를 한데 모으고, 원본 파일과 적용 시작일을 보존합니다.

이 구조가 중요한 이유는 정확한 복리후생 안내를 제공하려면 관련 문단을 찾는 것만으로는 부족하기 때문입니다. 시스템은 어떤 플랜이 적용되는지, 누가 자격 대상인지, 해당 정보가 올바른 플랜 연도에 해당하는지를 판단해야 합니다. 동일한 문서가 한 직원에게는 유용한 근거가 될 수 있지만 다른 직원에게는 적용되지 않을 수 있습니다.

Avante에 따르면 자사의 처리 기술은 복잡한 표와 이미지, 중첩된 규정을 처리하며, 감사 에이전트는 누락된 문서와 상충하는 정보를 표시합니다. 새 자료가 들어오면 구조화된 모델을 업데이트할 수 있고, 문제가 있으면 검토할 수 있도록 알려 줍니다.

따라서 이 기술은 에이전트가 질문에 답하거나 프로그램을 평가하기 전에 관련 관계를 명확히 드러내도록 설계됐습니다. 예를 들어 이용 현황을 자격 대상과 비교하는 것이 단순히 이용 건수만 살펴보는 것보다 의미가 큽니다. 수치가 낮은 이유는 자격 대상 인구 집단이 제한적이거나 직원들이 해당 복리후생이 있는지 모르는 데 있을 수 있습니다.

Ava는 팀을, Carly는 직원을 지원합니다

Ava는 고용주를 대상으로 분석과 복리후생 업무를 지원하는 에이전트입니다. Carly는 직원을 위한 어시스턴트로, 각자의 플랜과 선택지를 개인별로 안내하며 언제든지 이용할 수 있습니다.

Avante의 AI 기술 문서는 보장 범위, 플랜 비교, 퇴직 복리후생, 휴가 절차 등의 분야를 담당하는 전문 하위 에이전트를 설명합니다. 직원들은 Slack, Microsoft Teams, ServiceNow, 이메일, 브랜드 전용 포털 등 기존 채널을 통해 서비스를 이용할 수 있습니다.

회사는 자체적으로 파운데이션 모델을 훈련하는 대신 OpenAI, Anthropic, Google의 모델을 사용한다고 밝혔습니다. 이들 모델을 둘러싼 영역에서 문서 처리, 프로그램 구조화, 검색, 작업 배정, 평가, 제어 등 도메인별 기능을 구현합니다.

이 차이는 제품을 이해하는 데 중요합니다. 일반 모델은 보험 관련 용어를 설명할 수 있지만, 특정 직원이 어떤 혜택을 이용할 수 있는지 답하려면 최신 플랜 정보와 적절한 권한이 필요합니다. Avante는 답변에 출처의 관련 부분을 인용하고 실시간으로 평가하며, 표시된 답변은 사람이 검토할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 제품에 적용된 통제 장치이지, 모든 답변에 오류가 없다는 증거는 아닙니다.

복리후생 담당자는 두 가지 경험을 서로 참고할 수 있습니다. 직원들의 질문이 반복되면 안내가 불분명하거나 유용한 프로그램이 제대로 알려지지 않고 있다는 점을 파악할 수 있습니다. 그러면 담당 팀은 문제의 원인을 살펴보고 홍보 방식을 바꿀지, 프로그램 자체를 변경할지 결정할 수 있습니다.

고객 성장, 고객 계정 수·갱신률·참여도로 측정

Avante에 따르면 출시 18개월 만에 고객 계정이 70개를 넘어섰고, 전년 대비 수주액은 거의 5배로 늘었습니다. 또한 갱신 대상인 고객은 모두 계약을 갱신했다고 밝혔습니다. 수주액은 계약을 체결한 사업 규모를 나타내는 지표로, 회계상 인식된 매출과는 다르며, 갱신 관련 주장은 갱신 자격이 있는 고객 집단에 해당합니다.

회사는 현재 자사 플랫폼이 직원과 가족 385,000명 이상을 지원한다고 밝혔습니다. 또한 Gallagher, OneDigital, Segal Benz, Howden, USI Insurance Services 등 복리후생 자문사와의 파트너십을 언급했습니다.

발표에 따르면 Real Chemistry에서는 미국 직원의 83%가 Avante를 이용했습니다. 이 회사의 총보상, 글로벌 인사 운영 및 지원 부문 수석 부사장인 Olga Reupert는 필요할 때 이용할 수 있는 안내 덕분에 행정 업무 부담이 줄었고, 복리후생팀이 전략적 우선순위에 집중할 수 있게 됐다고 말했습니다.

Samsung Semiconductor는 기존 정신건강 지원을 찾아 이용한 직원과 피부양자가 66% 증가했다고 보고했습니다. 이는 혜택을 이용한 전체 직원 비율이 66%였다는 뜻이 아니라, 이용률이 증가했다는 의미입니다. Personify Health는 플랫폼이 지난 한 해 동안 직원들의 질문에 8,500건 넘게 답했다고 밝혔습니다.

이는 기업들이 제공한 고객 성과입니다. 복리후생을 이해하고 관리하기 쉽게 만드는 것이 의도한 가치를 보여 주지만, 기업마다 인식 수준의 출발점과 프로그램 설계, 데이터 품질은 서로 다릅니다.

글로벌 확장으로 복잡성이 한층 커진다

이번 시리즈 A 투자금은 복리후생 프로그램을 국제적으로 더 폭넓게 파악하고 복리후생 전 과정에 걸쳐 더 많은 에이전트를 도입하는 데 쓰일 예정입니다. 다국적 기업은 국가와 플랜 연도, 직원 구성에 따라 다른 프로그램을 비교해야 하므로, 공통된 데이터 구조가 특히 중요합니다.

Avante의 Ava Agents 발표에 따르면 조직 데이터는 서로 분리된 상태로 유지되고, 에이전트는 접근 권한 범위 안에서 작동하며, 작업 내역은 검토할 수 있도록 기록됩니다. 공급업체에 보내는 연락과 직원 안내문은 승인을 위해 초안으로 작성되므로, 실제 발송 여부는 복리후생팀이 결정합니다.

이번 투자는 복리후생 분석부터 예측 기반 인력 일정 계획에 이르기까지 HR 운영 전반에 AI를 도입하려는 더 큰 흐름에 부합합니다. 실제로는 중요한 결정을 담당자가 내리도록 하면서 근거를 모으고 일상적인 업무를 조율하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있습니다.

Avante가 다음으로 입증해야 할 과제는 초기 도입을 글로벌 복리후생팀을 위한 반복 가능한 운영 모델로 발전시키는 것입니다. 3,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자로 회사는 이러한 노력을 확대할 자원을 확보했으며, 하나의 플랫폼에서 프로그램 분석과 공급업체의 책임 이행, 직원 안내를 연계할 수 있게 됩니다.