एक्शनेबल एआई एआई एजेंट प्रशिक्षण टीमों के लिए एक डेटा उत्पाद कंपनी है। यह रिवार्ड.ऐप के माध्यम से उपयोगकर्ता-अधिकृत एंड्रॉइड स्क्रीन ऑपरेशन प्रक्षेपवक्र एकत्र करता है, उन्हें वाउचर सत्यापन परिणामों (रसीदें, आदेश, निपटान) के साथ जोड़ता है, और संरचित डेटा सेट आउटपुट करता है जिसका उपयोग मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और इनाम मॉडलिंग के लिए किया जा सकता है। यह टेकआउट, ई-कॉमर्स और यात्रा के तीन प्रमुख उपभोग परिदृश्यों को कवर करता है, और ब्राजील जैसे उभरते बाजारों को कवर करता है।

ActionableAI

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

एक्शनेबल एआई पारंपरिक अर्थों में एक SaaS टूल या एपीआई सेवा नहीं है, बल्कि एक डेटा उत्पाद कंपनी है जो एआई एजेंट प्रशिक्षण डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित कर रही है। इसका मूल वितरण उपयोगकर्ता द्वारा अधिकृत वास्तविक एंड्रॉइड ऐप ऑपरेशन प्रक्षेप पथ और क्रेडेंशियल सत्यापन परिणामों (रसीदें, ऑर्डर स्थिति, निपटान सिग्नल) का एक संरचित युग्मित डेटा सेट है।

प्रोजेक्ट्स	सार्वजनिक सूचना
आधिकारिक स्थिति	वास्तविक-उपयोगकर्ता ऐप यात्राएं सत्यापित रसीद परिणामों से जुड़ी हुई हैं
डेटा संग्रह विधि	इनाम.ऐप एंड्रॉइड एक्सेसिबिलिटी सेवा (उपयोगकर्ता प्राधिकरण)
डेटा सत्यापन विधि	तीसरे पक्ष के वाउचर (रसीदें, ऑर्डर, निपटान) का बुद्धिमान मिलान
कोर आउटपुट	ऑपरेशन ट्रैक + वाउचर सत्यापन परिणाम + इनाम लेबल
पहला बाज़ार	ब्राज़ील (टेकअवे, ई-कॉमर्स, यात्रा)
उम्मीदवार बाज़ारों का विस्तार	हांगकांग, सिंगापुर, भारत, इंडोनेशिया, संयुक्त अरब अमीरात, संयुक्त राज्य अमेरिका
लागू वर्कफ़्लो	टेकआउट ऑर्डरिंग, ई-कॉमर्स खोज और खरीदारी, यात्रा और टैक्सी सेवा
लक्ष्य क्रेता	एआई एजेंट प्रशिक्षण टीम, मूल्यांकन टीम, विश्वसनीयता टीम, डेटा खरीद टीम
संपर्क चैनल	[email protected] (डेटा टीम को सीधा ईमेल)
सार्वजनिक मूल्य निर्धारण	अज्ञात, पायलट मोड में लॉन्च

डेटा उत्पाद स्थिति: एक्शनेबल एआई कच्चे लॉग या शुद्ध रसीद डेटा नहीं प्रदान करता है, बल्कि "ऑपरेशन इंटेंट → स्क्रीन ट्रेस → सत्यापन परिणाम" का सावधानीपूर्वक जोड़ा गया तीन-इन-वन संरचित रिकॉर्ड प्रदान करता है। प्रत्येक रिकॉर्ड में यूजर इंटेंट कमांड इन-ऐप ऑपरेशन इवेंट अनुक्रम (खोज, ब्राउज़, खरीदारी जोड़ें, कूपन कोड प्रयास, निपटान) और वाउचर द्वारा सत्यापित अंतिम परिणाम (व्यापारी, शॉपिंग कार्ट, मूल्य, शुल्क, प्रचार, निपटान कुल) शामिल है। मौजूदा बाज़ार में इस प्रकार का युग्मन डेटा दुर्लभ है।

अधिग्रहण + सत्यापन बंद: अधिग्रहण अंत में रिवॉर्ड.ऐप के माध्यम से स्क्रीन की स्थिति और इंटरेक्शन पथ को कैप्चर करने के लिए एंड्रॉइड एक्सेसिबिलिटी सेवा का उपयोग किया जाता है, और सत्यापन अंत रसीदों के स्मार्ट मिलान के माध्यम से लेनदेन परिणाम की पुष्टि करता है। गोपनीयता प्रसंस्करण (मास्किंग, फ़ील्ड विलोपन रिपोर्टिंग, गुणवत्ता अंकन) के बाद दोनों छोर डिलीवरी पाइपलाइन में प्रवेश करते हैं। अधिकारी स्पष्ट रूप से "क्रेडेंशियल लिंक कवरेज" को मुख्य गुणवत्ता संकेतक मानते हैं, दो गुणवत्ता स्तरों को अलग करते हैं: "केवल देखे गए प्रक्षेप पथ" और "क्रेडेंशियल्स द्वारा सत्यापित इनाम चिह्न प्रक्षेप पथ"।

बाजार रणनीति: कार्रवाई योग्य एआई "पहले पायलट करें और फिर विस्तार करें" का व्यावहारिक मार्ग अपनाता है - ब्राजील के बाजार में टेकआउट परिदृश्य से शुरू होता है, क्योंकि रसीद मिलान लिंक सबसे परिपक्व है और सत्यापन स्पष्टता उच्चतम है। ग्राहक पहले एक बाज़ार और एक वर्कफ़्लो में लिंक कवरेज और गुणवत्ता देखते हैं, और फिर आवश्यकतानुसार अधिक बाज़ारों और ऐप श्रेणियों में विस्तार करते हैं।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

एक्शनेबल एआई फिलहाल प्रारंभिक व्यावसायिक सत्यापन चरण में है, और सार्वजनिक चैनलों ने उपयोगकर्ता संख्या, कॉर्पोरेट ग्राहक सूची या राजस्व डेटा का खुलासा नहीं किया है। इसकी बाज़ार पहचान मुख्य रूप से उत्पाद स्थिति की कमी और लक्षित ग्राहक समूहों के सटीक मिलान में परिलक्षित होती है।

स्पष्ट लक्ष्य खरीदार: आधिकारिक खरीदार चित्र सीधे तौर पर चार प्रकार की टीमों को संदर्भित करता है - एआई एजेंट प्रशिक्षण और प्रशिक्षण के बाद की डेटा टीमें, टीमें जो वास्तविक ऐप कार्यों के पूरा होने का मूल्यांकन और माप करती हैं, विश्वसनीयता टीमें जो विफलता और पुनर्प्राप्ति व्यवहार का अध्ययन करती हैं, और डेटा खरीद टीमें जिन्हें सूचित सहमति, डेटा स्कीमा और गुणवत्ता समीक्षा की आवश्यकता होती है। वर्तमान एजेंट कार्यान्वयन बूम में इन चार प्रकार की भूमिकाओं की मांग तेजी से बढ़ रही है।

प्रतिस्पर्धी वैकल्पिक तुलना:

तुलनात्मक आयाम	क्रियाशील एआई	विकल्प (स्व-निर्मित संग्रह/सिंथेटिक डेटा)
डेटा प्रामाणिकता	वास्तविक उपयोगकर्ता संचालन + क्रेडेंशियल सत्यापन परिणाम	सिंथेटिक डेटा में वास्तविक शोर का अभाव है; स्व-निर्मित के लिए बड़े पैमाने पर वास्तविक-व्यक्ति परीक्षण की आवश्यकता होती है
गोपनीयता अनुपालन	इनाम.ऐप उपयोगकर्ता प्राधिकरण संग्रह + डिसेन्सिटाइजेशन प्रोसेसिंग	आपको अपना स्वयं का सहमति ढांचा और गोपनीयता पाइपलाइन बनाने की आवश्यकता है
वर्कफ़्लो को कवर करना	तीन उच्च-आवृत्ति उपभोग परिदृश्य: टेकआउट/ई-कॉमर्स/यात्रा	प्रत्येक ऐप के अनुकूल स्व-विकसित संग्रह स्क्रिप्ट की आवश्यकता होती है
विफलता मोड कवरेज	इसमें पदोन्नति विफलता, भुगतान पुनः प्रयास, रद्दीकरण आदि जैसे महत्वपूर्ण मामले शामिल हैं सिंथेटिक डेटा अक्सर वास्तविक दुनिया की लंबी-पूंछ वाली विसंगतियों को याद करता है
वितरण प्रारूप	गुणवत्ता चिह्न और डिसेन्सिटाइजेशन रिपोर्ट सहित संरचित JSON	स्कीमा और गुणवत्ता मानकों को स्वयं परिभाषित करने की आवश्यकता है
खरीद सीमा	पायलट लॉन्च, ऑन-डिमांड मूल्य निर्धारण	उच्च प्रारंभिक निवेश (इंजीनियरिंग + अनुपालन + संचालन)

गोद लेने के लिए आवश्यक शर्तें: एक्शनेबल एआई का मूल्य डेटा लिंक ऑडिटेबिलिटी के लिए खरीदार की आवश्यकताओं पर अत्यधिक निर्भर है। यदि टीम ऐप परिदृश्य की वास्तविक कार्य पूर्णता दर के बजाय केवल स्थिर बेंचमार्क पर मॉडल के स्कोर की परवाह करती है, तो इस युग्मित डेटा का सीमांत लाभ काफी कम हो जाएगा।

लागत लाभ

एक्शनेबल एआई का लागत लाभ "प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना में कितना सस्ता है" में परिलक्षित नहीं होता है - क्योंकि इसके उत्पाद रूप (ऑपरेशन ट्रैक + वाउचर सत्यापन युग्मन) का खुले बाजार में लगभग कोई प्रत्यक्ष बेंचमार्क नहीं है - लेकिन "स्व-निर्मित बनाम खरीदे गए" की अंतर्निहित लागत तुलना में परिलक्षित होता है।

सी-साइड/डायरेक्ट उपयोगकर्ता: एक्शनेबल एआई व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं है, और कोई मुफ्त योजना या सदस्यता प्रणाली नहीं है।

डेवलपर/एजेंट टीम: खरीद लागत पायलट मूल्य निर्धारण है (सार्वजनिक रूप से खुलासा नहीं किया गया है) और इसे [email protected] पर ईमेल के माध्यम से सूचित किया जाना चाहिए। छिपी हुई लागतों में शामिल हैं:

• समय लागत: डेटा संग्रह, उपयोगकर्ता प्राधिकरण, गोपनीयता असंवेदनीकरण से लेकर क्रेडेंशियल सत्यापन तक एक स्व-निर्मित पाइपलाइन बनाएं। यह अनुमान लगाया गया है कि मध्यम आकार की इंजीनियरिंग टीम (4-6 लोग) के साथ विकास और अनुपालन चक्र लगभग 3-6 महीने का होगा।
• गुणवत्ता लागत: सिंथेटिक डेटा या सिम्युलेटर डेटा वास्तविक उपयोगकर्ताओं के व्यवहार पैटर्न जैसे झिझक, पुनः प्रयास और कूपन ओवरले विफलताओं को पुन: उत्पन्न नहीं कर सकता है, जिससे वास्तविक संदर्भों में मॉडल में अप्रत्याशित व्यवहारिक गिरावट आती है।
• अनुपालन लागत: स्वयं उपयोगकर्ता प्राधिकरण संग्रह ढांचे का निर्माण करने के लिए जीडीपीआर, एलजीपीडी (ब्राजील), सीसीपीए और अन्य क्षेत्रों में गोपनीयता नियमों की अनुपालन समीक्षा को संभालने की आवश्यकता होती है।

एंटरप्राइज़/स्केल टीम: एक्शनेबल एआई का पायलट मॉडल स्वयं एक लागत नियंत्रण विधि है - एक बाजार, एक वर्कफ़्लो और न्यूनतम लिंक नमूना आकार से शुरू करके, बड़ी खरीद मात्रा के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले डेटा गुणवत्ता को सत्यापित करें। डेटा उपलब्धता मूल्यांकन को पूरा करने के लिए टीम को केवल पायलट बजट को स्वीकार्य सीमा (आमतौर पर 1-2 इंजीनियरों के मासिक वेतन के बराबर) के भीतर रखना होगा।

छिपे हुए लाभ: युग्मित डेटा का एक अन्य मूल्य मूल्यांकन दक्षता में सुधार है। परंपरागत रूप से, ऐप कार्यों पर एजेंट के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए ऑपरेशन परिणामों को एक-एक करके मैन्युअल रूप से जांचना आवश्यक है; वाउचर सत्यापन परिणामों के साथ, "कार्य सफलतापूर्वक पूरा हुआ या नहीं" स्वचालित रूप से निर्धारित किया जा सकता है, जिससे व्यवस्थित मूल्यांकन की श्रम खपत की बचत होती है।

मुख्य कार्य

एक्शनेबल एआई चार प्रकार के डेटा उत्पाद प्रदान करता है, जो एजेंट प्रशिक्षण जीवन चक्र के विभिन्न वर्गों को कवर करता है:

• ऐप यात्रा प्रदर्शन: मानव नेविगेशन प्रक्षेपवक्र डेटा सेट रिवॉर्ड.ऐप से एकत्र किया गया है, जिसमें स्क्रीन स्थिति, दृश्यमान पाठ, क्लिक/स्वाइप संचालन, समय, पुनः प्रयास की संख्या और वर्कफ़्लो उन्नति प्रगति शामिल है। यह वास्तविक उपभोक्ता ऐप संचालन व्यवहार सीखने के लिए प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयुक्त है। पहला बैच टेकअवे, ई-कॉमर्स और यात्रा की तीन प्रमुख श्रेणियों का समर्थन करता है।

• रसीद-सत्यापित इनाम लेबल: अंतिम ऑर्डर स्थिति, व्यापारी, शॉपिंग कार्ट, मूल्य, शुल्क, प्रचार और निपटान संकेतों सहित स्मार्ट रसीद मिलान के आधार पर बनाए गए परिणाम लेबल। इनाम मॉडलिंग, मूल्यांकन स्कोरिंग और प्रशिक्षण के बाद की समीक्षाओं के लिए आदर्श। मुख्य मान: सत्यापित करें कि एजेंट का ऑपरेशन पथ वास्तव में सत्यापन योग्य परिणाम स्थिति तक पहुंचता है या नहीं।

• विफलता और पुनर्प्राप्ति प्रवाह: "अराजक क्षणों" में वास्तविक उपयोगकर्ताओं का संचालन डेटा जैसे कि प्रचार विफलता, उत्पाद बिकना, भुगतान पुनः प्रयास, खाली शॉपिंग कार्ट, ऑर्डर संशोधन, रद्दीकरण, आदि। विश्वसनीयता परीक्षण और पुनर्प्राप्ति व्यवहार प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त। ये किनारे वाले मामले स्थैतिक बेंचमार्क में लगभग न के बराबर हैं, लेकिन ये बिल्कुल प्रमुख परिदृश्य हैं जिनका एजेंट को प्रदर्शन से उत्पादन की ओर बढ़ते समय सामना करना पड़ता है।

• कस्टम मार्केट कलेक्शन: खरीदार की लक्षित मार्केट ऐप सूची, वर्कफ़्लो, गोपनीयता आवश्यकताओं और डिलीवरी स्कीमा के आसपास निष्पादित एक अनुकूलन योग्य डेटा संग्रह परियोजना। उन टीमों के लिए आदर्श जिन्हें किसी विशिष्ट ऐप या बाज़ार के लिए वास्तविक समय व्यवहार डेटा की आवश्यकता होती है। प्रारंभिक बिंदु: पहले पायलट संग्रह पूरा करें, फिर बड़े पैमाने पर प्रतिबद्ध हों।

सिनर्जी: चार उत्पाद एक संपूर्ण डेटा मूल्य श्रृंखला बनाते हैं - "प्रदर्शन ट्रैक" प्रशिक्षण सामग्री प्रदान करता है, "रिवॉर्ड टैग" स्वचालित मूल्यांकन विधियां प्रदान करता है, "विफलता पुनर्प्राप्ति" लंबी-पूंछ की मजबूती को कवर करता है, और "अनुकूलित संग्रह" विशिष्ट बाजार अंतराल को हल करता है। खरीदार पहले एक छोटे पैमाने के पायलट से "लिंक कवरेज" (यानी, ऑपरेशन ट्रैक का कौन सा अनुपात संबंधित वाउचर सत्यापन परिणाम पा सकता है) को सत्यापित कर सकता है, और फिर यह तय कर सकता है कि औपचारिक खरीद के लिए किस उत्पाद लाइन का विस्तार किया जाए।

मॉडल और संस्करण विकास

एक डेटा उत्पाद कंपनी के रूप में, एक्शनेबल एआई का संस्करण विकास पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के संस्करण पुनरावृत्ति के बजाय डेटा संग्रह क्षमताओं और कवरेज के विस्तार को दर्शाता है।

वर्तमान मुख्य उत्पाद श्रृंखला (~2025-क्यू3 पहली रिलीज़):

• ऐप यात्रा प्रदर्शन: ब्राजील के बाजार में टेकआउट, ई-कॉमर्स और यात्रा परिदृश्यों से शुरू होने वाले कोर प्रक्षेपवक्र डेटा सेट का पहला बैच जारी किया गया।
• रसीद-सत्यापित पुरस्कार लेबल: सत्यापन परिणाम लेबल परत को प्रक्षेपवक्र डेटा सेट के साथ एक साथ लॉन्च किया जाता है, ताकि प्रशिक्षण डेटा में "प्रक्रिया" और "परिणाम" दोनों जानकारी हो।
• विफलता और पुनर्प्राप्ति प्रवाह: प्रक्षेपवक्र डेटा के आधार पर किनारे के मामलों का एक उपसमूह फ़िल्टर और एनोटेट किया गया है, जिसमें पदोन्नति विफलता, भुगतान पुनः प्रयास, रद्दीकरण आदि जैसे परिदृश्य शामिल हैं।
• कस्टम बाज़ार संग्रह: विशिष्ट आवश्यकताओं वाले खरीदारों के लिए अनुकूलित डेटा संग्रह समाधान।

प्रारंभिक पायलट चरण (~2024-Q4):

• इनाम.एप के माध्यम से ब्राजीलियाई बाजार में एंड्रॉइड उपयोगकर्ता प्राधिकरण डेटा संग्रह पायलट लॉन्च किया गया।
• रसीद सत्यापन सेवा के साथ डेटा मिलान पाइपलाइन का निर्माण पूरा किया।
• "ऑपरेशन ट्रैक → वाउचर सत्यापन → इनाम लेबल" की पूर्ण व्यवहार्यता सत्यापित करें।

उत्तरवर्ती विकास दिशा (कोई आधिकारिक प्रतिबद्धता नहीं है, निम्नलिखित सार्वजनिक जानकारी के आधार पर कटौती है):

• बाज़ार कवरेज का विस्तार करें (हांगकांग, सिंगापुर, भारत आदि जैसे उम्मीदवार बाज़ार)।
• अधिक उपभोक्ता ऐप श्रेणियां जोड़ें (यात्रा बुकिंग, बीमा खरीद, वित्तीय उत्पाद, आदि)।
• वाउचर लिंक कवरेज में सुधार करें और खाली इनाम दर कम करें।
• वर्तमान मैनुअल पायलट प्रक्रिया को बदलने के लिए एक मानकीकृत एपीआई डिलीवरी इंटरफ़ेस का संभावित परिचय।

मॉडल प्रशिक्षण के साथ संबंध: एक्शनेबल एआई एक बुनियादी मॉडल प्रदाता नहीं है और मॉडल संस्करण जारी नहीं करता है; इसके डेटा उत्पादों की अद्यतन लय संग्रह पैमाने, बाज़ार विस्तार और क्रेडेंशियल सत्यापन कवरेज द्वारा संचालित होती है। खरीदारों को प्रत्येक डेटा पैकेज के "लिंक कवरेज" और "गुणवत्ता चिह्न" परिवर्तनों पर ध्यान देना चाहिए, न कि संस्करण संख्या पर।

तकनीकी लाभ

एक्शनेबल एआई का तकनीकी मूल्य मॉडल आर्किटेक्चर या अनुमान इंजन में नहीं है, बल्कि डेटा पाइपलाइन डिजाइन और गुणवत्ता सत्यापन तंत्र की विशिष्टता में निहित है।

संग्रह समाप्ति: इनाम.ऐप पहुंच सेवा। एक्सेसिबिलिटी सेवा के माध्यम से एंड्रॉइड डिवाइस पर स्क्रीन स्थिति का क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व कैप्चर करें - जिसमें दृश्य पाठ, इंटरैक्टेबल तत्व, स्क्रॉल स्थिति, क्लिक निर्देशांक और टाइमस्टैम्प शामिल हैं। पारंपरिक ट्रैकिंग या लॉग संग्रह की तुलना में, इस कैप्चर विधि को ऐप डेवलपर्स के सहयोग की आवश्यकता नहीं होती है और यह किसी भी तीसरे पक्ष के एप्लिकेशन को कवर करता है। उपयोगकर्ता की भागीदारी को इनाम.ऐप की सूचित सहमति प्रक्रिया के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है, और संग्रह सामग्री, उद्देश्य और भागीदारी के तरीके सभी उपयोगकर्ताओं को समझाए जाते हैं।

सत्यापन समाप्ति: स्मार्ट रसीद मिलान। प्रक्षेपवक्र डेटा वितरित होने के बाद, रसीद सत्यापन पाइपलाइन के माध्यम से व्यापारी, शॉपिंग कार्ट, मूल्य, शुल्क, प्रचार, ऑर्डर की स्थिति और निपटान संकेत प्राप्त किए जाते हैं। मिलान तर्क को दो परतों में विभाजित किया गया है: पहले पुष्टि करें "क्या रसीद ट्रैक में दिखाई देती है" (इनाम के साथ/बिना), और फिर रसीद वाले ट्रैक का फ़ील्ड-स्तरीय सत्यापन (व्यापारी मिलान, राशि मिलान, पदोन्नति प्रयोज्यता, आदि) करें। आधिकारिक रिपोर्ट "लिंक कवरेज" को मुख्य गुणवत्ता संकेतक के रूप में बताती है।

गोपनीयता एवं गुणवत्ता नियंत्रण। डिलीवरी से पहले प्रत्येक रिकॉर्ड को डिसेन्सिटाइज़ किया जाता है (संवेदनशील फ़ील्ड हटा दिए जाते हैं या बदल दिए जाते हैं), और एक छिपी हुई फ़ील्ड रिपोर्ट और गुणवत्ता चिह्न के साथ आता है। खरीदार को जो मिलता है वह "सभी प्रक्षेप पथ समान रूप से महत्वपूर्ण हैं" वाला टाइल वाला डेटा नहीं है, बल्कि स्तरित डेटा है - सत्यापित इनाम लेबल प्रक्षेप पथ, अवलोकन-केवल असत्यापित प्रक्षेप पथ, खाली इनाम प्रक्षेप पथ - प्रत्येक परत में अलग-अलग विश्वसनीयता और लागू परिदृश्य होते हैं।

आर्किटेक्चर लिंक:

एंड्रॉइड उपयोगकर्ता → रिवार्ड.ऐप (उपयोगकर्ता प्राधिकरण + बाधा-मुक्त संग्रह)
    ↓
स्क्रीन ट्रैक डेटा (घटना अनुक्रम + स्क्रीन स्थिति + समयरेखा)
    ↓
डिसेन्सिटाइजेशन + फ़ील्ड विलोपन रिपोर्ट
    ↓
रसीद सत्यापन इंजन (व्यापारी/मूल्य/शुल्क/प्रचार/बिलिंग मिलान)
    ↓
संरचित रिकॉर्ड (ट्रैक + सत्यापन परिणाम + इनाम लेबल + गुणवत्ता चिह्न)
    ↓
ग्राहक वितरण (JSON प्रारूप, खाली इनाम नमूने और गुणवत्ता रिपोर्ट सहित)

प्रतिस्पर्धी उत्पादों से मुख्य अंतर: अधिकांश एआई एजेंट प्रशिक्षण डेटा सिंथेटिक पीढ़ी (वास्तविक शोर आसानी से गायब है) या सिम्युलेटर प्लेबैक (वास्तविक उपयोगकर्ताओं के पुनः प्रयास और पुनर्प्राप्ति व्यवहार को कवर नहीं कर सकता) से आता है। एक्शनेबल एआई एक साथ "प्रक्रिया" (स्क्रीन संचालन का पूरा अनुक्रम) और "परिणाम" (क्रेडेंशियल सत्यापन की अंतिम स्थिति) को कैप्चर करता है, एक जोड़ी जो सार्वजनिक बाजार में अपेक्षाकृत दुर्लभ है। व्यापार-बंद यह है कि कवरेज रिवॉर्ड.ऐप के उपयोगकर्ता इंस्टॉल आधार और रसीद सत्यापन पाइपलाइन की उपलब्धता तक सीमित है, सार्थक युग्मन पैमाने वर्तमान में केवल ब्राजीलियाई बाजार में ही हासिल किया गया है।

कैसे उपयोग करें

एक्शनेबल एआई पायलट प्राथमिकता खरीद मॉडल को अपनाता है और स्व-सेवा पंजीकरण या एपीआई कुंजी जारी करने की सुविधा प्रदान नहीं करता है।

कैसे उपयोग करें	भीड़ के लिए उपयुक्त	प्रक्रिया	टिप्पणियाँ
पायलट	पहले मूल्यांकन के लिए एजेंट टीम	पायलट ब्रीफ सबमिट करने के लिए [email protected] पर ईमेल करें	वर्कफ़्लो, बाज़ार, डेटासेट आकार का चयन करें
अनुकूलित संग्रह	विशिष्ट ऐप/बाज़ार आवश्यकताओं वाली टीमें	पायलट से शुरू किया गया और सत्यापन के बाद कस्टम प्रोग्राम तक विस्तारित किया गया गोपनीयता समीक्षा और वितरण स्कीमा वार्ता शामिल
डेटा वितरण	खरीद टीम जिसने पायलट	पूरा कर लिया है सहमत प्रारूप में डिसेन्सिटाइज्ड JSON संरचित रिकॉर्ड प्राप्त करें	इसमें ट्रैक, सत्यापन परिणाम और गुणवत्ता चिह्न शामिल हैं

मानक पायलट स्टार्टअप चरण:

1. वर्कफ़्लो चुनें: तीन श्रेणियों में से एक चुनें: टेकआउट (ऑर्डर + वाउचर सत्यापन), ई-कॉमर्स (खोज → खरीदारी), और यात्रा (टैक्सी + शुल्क सत्यापन)। आधिकारिक अनुशंसा टेकअवे से शुरू करने की है क्योंकि रसीद मिलान लिंक सबसे परिपक्व है।
2. डेटा सेट फॉर्म का चयन करें: चेकआउट यात्रा + रसीद लेबल (निपटान ट्रैक + वाउचर लेबल), खरीद यात्रा + रसीद लेबल (खरीद ट्रैक + वाउचर लेबल), विफलता और पुनर्प्राप्ति प्रवाह (विफलता पुनर्प्राप्ति प्रवाह), आदि।
3. एक बाज़ार चुनें: ब्राज़ील अनुशंसित पहला बाज़ार है; हांगकांग, सिंगापुर, भारत, इंडोनेशिया, संयुक्त अरब अमीरात और संयुक्त राज्य अमेरिका को अनुकूलित संग्रह के रूप में बातचीत करने की आवश्यकता है।
4. पायलट लक्ष्य निर्धारित करें: लिंक नमूनों की न्यूनतम संख्या, स्वीकार्य खाली इनाम दर, वितरण प्रारूप और समयरेखा स्पष्ट करें।
5. पायलट ब्रीफ भेजें: उपलब्धता और प्रारंभिक मूल्य निर्धारण प्राप्त करने के लिए उपरोक्त विकल्पों को [email protected] पर ईमेल करें।

विशिष्ट पायलट संक्षिप्त टेम्पलेट (आधिकारिक अनुरोध पृष्ठ से):

वर्कफ़्लो: भोजन वितरण
डेटासेट: चेकआउट यात्रा + रसीद लेबल
बाज़ार: ब्राज़ील
उपयोग का मामला: एजेंट प्रशिक्षण
लक्ष्य: जुड़े हुए उदाहरणों के साथ पायलट नमूना

डेटा प्रारूप उदाहरण (आधिकारिक उत्पाद पृष्ठ पर प्रकट JSON संरचना से):

{
  "निर्देश": "उपयोगकर्ता के सामान्य बजट के तहत रात्रिभोज का ऑर्डर करें",
  "स्रोत": "reward.app एंड्रॉइड एक्सेसिबिलिटी सत्र",
  "यात्रा": {
    "ऐप": "food_delivery_app",
    "बाज़ार": "पायलट_मार्केट",
    "इवेंट": ["खुला", "खोज", "व्यू_आइटम", "कार्ट में जोड़ें", "अप्लाई_प्रोमो", "चेकआउट"]
  },
  "रसीद_मिलान": {
    "व्यापारी": "सत्यापित",
    "टोकरी": "सत्यापित",
    "fees_and_promos": "सत्यापित",
    "निपटान_कुल": "सत्यापित"
  },
  "इनाम_लेबल": {
    "कार्य_सफलता": सत्य,
    "price_match": सत्य,
    "परिणाम_स्रोत": "सत्यापित रसीद खुफिया"
  }
}

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

एक्शनेबल एआई का मूल्य निर्धारण मॉडल पूरी तरह से पायलट + अनुकूलित बातचीत पर आधारित है, जिसमें कोई सार्वजनिक मूल्य सूची नहीं है, कोई मुफ्त कोटा नहीं है, और कोई स्वयं-सेवा सदस्यता नहीं है।

• पायलट चरण: ग्राहक एक वर्कफ़्लो, एक बाज़ार, लिंक नमूनों की न्यूनतम संख्या का चयन करता है, और एंड-टू-एंड डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन पूरा करता है। मूल्य निर्धारण पर पायलट रेंज और नमूना आकार के आधार पर बातचीत की जाती है, कोई आधिकारिक मूल्य सीमा का खुलासा नहीं किया जाता है। यह अनुशंसा की जाती है कि खरीद टीम पायलट बजट को 1-2 इंजीनियरों के मासिक वेतन (विशेष रूप से आधिकारिक उद्धरण के आधार पर) के बराबर सीमा तक नियंत्रित करे।
• औपचारिक थोक खरीद: पायलट सत्यापन पारित होने के बाद, विस्तारित बाजार ऐप श्रेणी, नमूना आकार और वितरण आवृत्ति के आधार पर औपचारिक कीमत पर बातचीत की जाएगी। अनुबंध की शर्तों में लिंक कवरेज एसएलए, खाली इनाम दर कैप, डिसेन्सिटाइजेशन मानक और डिलीवरी समयसीमा शामिल हो सकती है।
• अनुकूलित संग्रह: विशिष्ट ऐप्स या नए बाज़ारों से जुड़ी संग्रह परियोजनाओं के लिए संग्रह लागत (उपयोगकर्ता प्रोत्साहन, अनुपालन समीक्षा, पाइपलाइन निर्माण, आदि) पर अतिरिक्त बातचीत की आवश्यकता होती है।

आधिकारिक वास्तविक समय पृष्ठ के अधीन: मूल्य निर्धारण की सभी जानकारी [email protected] पर ईमेल पूछताछ के माध्यम से प्राप्त की जानी चाहिए। यह आलेख कोई अनुमानित आंकड़े प्रदान नहीं करता है.

अनुप्रयोग परिदृश्य

कार्रवाई योग्य एआई के डेटा उत्पाद विकास से लेकर उत्पादन परिनियोजन तक एआई एजेंट के विकास के कई प्रमुख पहलुओं को सीधे सेवा प्रदान करते हैं:

• एआई एजेंट व्यवहार प्रशिक्षण: उपभोक्ता अनुप्रयोगों में मानव निर्णय लेने की प्रक्रिया को सीखने के लिए एजेंट को प्रशिक्षित करने के लिए वास्तविक ऐप ऑपरेशन प्रक्षेप पथ का उपयोग करें - खोजें, ब्राउज़ करें, तुलना करें, खरीदारी जोड़ें, डिस्काउंट कोड संचालन और निपटान। लाभ इस तथ्य में परिलक्षित होता है कि एजेंट का व्यवहार पैटर्न वास्तविक उपयोगकर्ताओं के करीब है, जिससे उन एजेंटों के बीच अंतर कम हो जाता है जो परीक्षण वातावरण में अच्छा प्रदर्शन करते हैं लेकिन ऑनलाइन जाने के बाद असामान्य व्यवहार करते हैं। एजेंट अब सिम्युलेटर में "सही रास्ता" नहीं सीखते हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया में अन्वेषण, झिझक और पुनर्प्राप्ति के संपर्क में आते हैं।

• एजेंट मूल्यांकन और पुरस्कार मॉडलिंग: क्रेडेंशियल सत्यापन परिणाम "क्या कार्य सफलतापूर्वक पूरा हो गया है" की मूल्यांकन समस्या को मैन्युअल निरीक्षण से स्वचालित निर्णय में बदल देते हैं। एजेंट प्रशिक्षण टीम एक इनाम मॉडल बनाने के लिए रसीद-सत्यापित इनाम लेबल का उपयोग कर सकती है ताकि एजेंट "वास्तविक सफलता" (व्यापारी मिलान, मूल्य मिलान, निपटान समापन) का पीछा करना सीखे, न कि केवल "संचालन की एक श्रृंखला पूरी की।" मूल्यांकन टीम वास्तविक ऐप कार्यों पर विभिन्न एजेंट संस्करणों के बीच प्रदर्शन अंतर को तुरंत निर्धारित करने के लिए भी इन लेबल का उपयोग कर सकती है।

• विश्वसनीयता परीक्षण और विफलता पुनर्प्राप्ति: विफलता और पुनर्प्राप्ति प्रवाह अमान्य प्रचार कोड, उत्पाद स्टॉक से बाहर, भुगतान अस्वीकृति, ऑर्डर रद्दीकरण आदि जैसे परिदृश्यों में वास्तविक उपयोगकर्ताओं का परिचालन डेटा प्रदान करता है। एजेंट विश्वसनीयता टीम इस डेटा का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए कर सकती है कि एजेंट असामान्य परिस्थितियों में कैसे व्यवहार करता है - क्या एजेंट मानव की तरह विभिन्न कूपन कोड पुनः प्रयास करेगा? क्या भुगतान विफलता के बाद मैं वैकल्पिक भुगतान विधि चुनूंगा? क्या ऑर्डर रद्दीकरण को पहचाना जा सकता है और प्रक्रिया सही ढंग से बाधित हो सकती है?

• प्रतिस्पर्धा और बाजार व्यवहार विश्लेषण (कटौती परिदृश्य): डिसेन्सिटाइज्ड ऑपरेशन प्रक्षेपवक्र डेटा अप्रत्यक्ष रूप से विभिन्न ऐप्स में उपभोक्ताओं की व्यवहार संबंधी प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित कर सकता है - खोज शब्द परिवर्तन, मूल्य संवेदनशीलता और प्रचार भागीदारी। हालाँकि, इस परिदृश्य में अधिक जटिल गोपनीयता सीमाएँ शामिल हैं, और क्या एक्शनेबल एआई ऐसे उपयोगों का समर्थन करता है, इसे खरीद अनुबंध में स्पष्ट रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता है।

लागू लोग

एक्शनेबल एआई के लक्षित ग्राहक एंटरप्राइज़-स्तरीय एआई एजेंट आर एंड डी टीमों पर अत्यधिक केंद्रित हैं और यह व्यक्तिगत डेवलपर्स या गैर-तकनीकी खरीदारों के लिए उपयुक्त नहीं है।

• एआई एजेंट प्रशिक्षण और प्रशिक्षण के बाद की टीम: प्रत्यक्ष लाभार्थी। एजेंट मॉडल को प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून करने के लिए बड़ी मात्रा में वास्तविक ऐप ऑपरेशन डेटा की आवश्यकता होती है ताकि यह उपभोक्ता अनुप्रयोगों में बहु-चरणीय कार्य कर सके। युग्मित डेटा का मूल्य एक ही समय में "प्रक्रिया प्रदर्शन" और "परिणाम सत्यापन" प्रदान करना है, जिससे प्रशिक्षण डेटा में गलत संकेतों को कम किया जा सके।

• एजेंट मूल्यांकन और गुणवत्ता आश्वासन टीम: वास्तविक दुनिया के कार्यों पर एजेंट के प्रदर्शन को मापने के लिए दोहराए जाने योग्य, श्रव्य मूल्यांकन डेटा सेट की आवश्यकता होती है। वाउचर सत्यापन परिणाम मूल्यांकन प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं और अब एक-एक करके ऑपरेशन परिणामों के मैन्युअल निरीक्षण पर निर्भर नहीं रहेंगे। उन टीमों के लिए उपयुक्त जिन्हें विभिन्न मॉडल संस्करणों और विभिन्न प्रॉम्प्ट रणनीतियों की व्यवस्थित रूप से तुलना करने की आवश्यकता होती है।

• डेटा खरीद और अनुपालन टीम: एंटरप्राइज़ एआई परियोजनाओं के लिए अनुरूप, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा स्रोत खोजने के लिए जिम्मेदार। कार्रवाई योग्य एआई की गोपनीयता प्रसंस्करण प्रक्रिया (उपयोगकर्ता प्राधिकरण + डिसेन्सिटाइजेशन + फ़ील्ड विलोपन रिपोर्ट) कुछ हद तक अनुपालन समीक्षा आवश्यकताओं को पूरा कर सकती है, लेकिन क्या यह कंपनी की आंतरिक गोपनीयता और सुरक्षा समीक्षा को पारित कर सकती है या नहीं, इसका मूल्यांकन अभी भी खरीदार द्वारा किया जाना चाहिए।

• भीड़ के लिए उपयुक्त नहीं: निम्नलिखित परिदृश्यों में एक्शनेबल एआई खरीदने की अनुशंसा नहीं की जाती है - जिन टीमों को टेक्स्ट/कोड/मल्टी-मोडल प्री-ट्रेनिंग डेटा की आवश्यकता होती है (उनका डेटा ऐप ऑपरेशन व्यवहार पर केंद्रित है, लागू नहीं); ऐसी टीमें जिन्हें केवल स्थैतिक बेंचमार्क मूल्यांकन की आवश्यकता होती है (युग्मित डेटा का मुख्य मूल्य वास्तविक कार्य पूर्णता दर के मूल्यांकन में है, न कि रैंकिंग स्कोर); व्यक्तिगत डेवलपर्स या छात्र परियोजनाएं (खरीद सीमा अधिक है और कोई स्वयं-सेवा समाधान नहीं है); जिन टीमों को रीयल-टाइम एपीआई एक्सेस की आवश्यकता होती है (वर्तमान में केवल बैच डेटा डिलीवरी समर्थित है, कोई एपीआई इंटरफ़ेस नहीं)।

सारांश और आउटलुक

एक्शनेबल एआई की मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता "ऑपरेशन प्रक्षेपवक्र + क्रेडेंशियल सत्यापन परिणाम" की युग्मित डेटा संरचना में निहित है, जिसकी वर्तमान एआई एजेंट प्रशिक्षण डेटा बाजार में एक अलग स्थिति है। यह सबसे बड़ा डेटा प्रदाता नहीं है, लेकिन यह एक महत्वपूर्ण अंतर को भरता है - एजेंट प्रशिक्षण डेटा को "सिम्युलेटर प्रदर्शन" से "वास्तविक दुनिया संचालन + सत्यापन योग्य परिणाम" चरण तक ले जाना। इसकी पायलट-प्रथम सोर्सिंग रणनीति खरीदार मूल्यांकन जोखिम को भी कम करती है, जिससे टीमों को बड़े बजट से पहले डेटा उपलब्धता को मान्य करने की अनुमति मिलती है।

वर्तमान सीमाएँ:

• सीमित कवरेज: लॉन्च बाज़ार केवल ब्राज़ील है, अन्य क्षेत्र अभी भी उम्मीदवार चरण में हैं, और यह अभी तक उन टीमों के लिए उपलब्ध नहीं है जिन्हें उत्तरी अमेरिका, यूरोप या एशिया के परिपक्व बाज़ारों से डेटा की आवश्यकता है।
• कोई सार्वजनिक मूल्य निर्धारण और स्वयं-सेवा प्रवेश नहीं: समग्र खरीद प्रक्रिया ईमेल संचार पर निर्भर करती है, जो अक्षम है और उन डेटा टीमों के लिए उपयुक्त नहीं है जिन्हें तेजी से पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है।
• कोई मानकीकृत एपीआई नहीं: वर्तमान में केवल बैच डेटा डिलीवरी समर्थित है और इसे वास्तविक समय प्रशिक्षण या मूल्यांकन पाइपलाइनों में एकीकृत नहीं किया जा सकता है।
• पैमाने को अभी तक सत्यापित नहीं किया गया है: सार्वजनिक चैनलों में कोई ग्राहक मामले, राजस्व डेटा या वित्तपोषण जानकारी नहीं है, और उत्पाद अभी भी प्रारंभिक वाणिज्यिक सत्यापन चरण में है।

अनुवर्ती अवलोकन बिंदु:

• बाजार विस्तार की गति: क्या इसने उम्मीद के मुताबिक हांगकांग, सिंगापुर और भारत जैसे उम्मीदवार बाजारों में प्रवेश किया है, और प्रत्येक बाजार का लिंक कवरेज प्रदर्शन।
• वर्कफ़्लो विविधता: खाद्य वितरण, ई-कॉमर्स और यात्रा के अलावा, क्या यह पर्यटन, वित्त और बीमा जैसी उच्च मूल्य श्रेणियों को कवर करेगा।
• एपीआई प्रगति: खरीद घर्षण को कम करने के लिए ईमेल पायलट से स्वयं-सेवा प्लेटफ़ॉर्म पर जाना है या नहीं।
• प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में बदलाव: जैसे-जैसे एजेंट प्रशिक्षण की मांग बढ़ती है, अधिक समान डेटा आपूर्तिकर्ता उभर सकते हैं, और एक्शनेबल एआई की पहली-प्रस्तावक लाभ विंडो सीमित है।

खरीद/गोद लेने का जोखिम मूल्यांकन:

• यह अनुशंसा की जाती है कि टीम पहले वर्कफ़्लो (टेकअवे की अनुशंसा) और ब्राज़ीलियाई बाज़ार के साथ एक न्यूनतम पायलट लॉन्च करे, जिसमें तीन संकेतकों को सत्यापित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाए: लिंक कवरेज (मान्य क्रेडेंशियल्स से कितने ट्रैक का मिलान किया जा सकता है), खाली इनाम दर, और गुणवत्ता चिह्न पारदर्शिता। पायलट का बजट 1-2 इंजीनियरों के मासिक वेतन के भीतर नियंत्रित होता है। बाज़ारों और वर्कफ़्लो के विस्तार पर विचार करने से पहले डेटा उपलब्धता की पुष्टि करें।
• शर्तें जिन्हें उद्यमों को खरीदने से पहले सत्यापित करने की आवश्यकता है: क्या डेटा का उपयोग मॉडल रीट्रेनिंग के लिए किया जा सकता है, क्या डिसेन्सिटाइजेशन मानक आंतरिक अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, क्या वाउचर सत्यापन की सटीकता एसएलए द्वारा गारंटी दी जाती है, और क्या डेटा डिलीवरी के बाद कस्टम गुणवत्ता स्क्रीनिंग समर्थित है।

संस्करण जानकारी

• कोर डेटा उत्पाद सुइट ：एक्शनेबल एआई की पहली सार्वजनिक डेटा उत्पाद श्रृंखला में चार प्रमुख उत्पाद शामिल हैं: ऐप जर्नी प्रदर्शन, रसीद-सत्यापित इनाम लेबल, विफलता और पुनर्प्राप्ति प्रवाह, और कस्टम मार्केट संग्रह। अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है। （~2025-Q3）
• पायलट डेटा संग्रह ：प्रारंभिक पायलट डेटा संग्रह चरण में, इनाम.एप ने ब्राजील के बाजार में एंड्रॉइड उपयोगकर्ता ऐप ऑपरेशन ट्रैक संग्रह और वाउचर सत्यापन का सत्यापन शुरू किया। अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है। （~2024-Q4）