Nayya

Tak hanya menyarankan asuransi mana yang harus dipilih karyawan, tetapi juga membantu mengajukan klaimnya

Hubungi untuk harga United States

Nayya adalah platform benefit karyawan berbasis agentic AI yang melayani lebih dari 3 juta karyawan. Perbedaan terbesarnya dengan alat konsultasi benefit biasa adalah ia 'turun tangan'—tak sekadar memberi tahu paket mana yang harus dipilih, tetapi bisa menjalankan tindakan menggantikan Anda, misalnya menemukan klaim yang bisa diajukan dan membantu mengirimkannya.

Fitur dan Skenario Penggunaan

Posisi platformnya ditulis sangat jelas: 'karyawan sendiri yang menentukan seberapa banyak yang harus kami kerjakan, dari menjawab pertanyaan benefit hingga menjalankan tindakan atas nama mereka'. Derajat otonomi yang bisa disetel ini adalah desain produk agentic AI yang cukup matang—menyerahkan keputusan memberi otorisasi kepada pengguna, bukan menyetel penuh otomatis secara default.

Ia memakai machine learning untuk mengoptimalkan benefit kesehatan dan finansial secara bersamaan, bukan menyarankannya terpisah. Tertanam native di Slack, Teams, dan iMessage, sehingga karyawan tak perlu lagi login ke portal lain. Dari sisi kepatuhan mencakup HIPAA, SOC 2, HITRUST, dan WCAG AA 2.1 (aksesibilitas).

Angka yang diungkapkan resmi: pertanyaan HR terkait benefit berkurang 46%, dan tiap karyawan rata-rata memperoleh kembali USD 5.000 hingga 10.000 lewat pengajuan klaim. Ia juga mengutip risetnya sendiri yang menunjukkan 50% karyawan mendapat saran benefit yang keliru dari alat non-AI.

Benefit karyawan di Amerika rumit sampai keterlaluan—paket deductible tinggi dipadu HSA, atau deductible rendah dengan premi lebih tinggi? Apakah kuota FSA hangus di akhir tahun kalau tak dipakai? Kebanyakan orang memilih dengan feeling, lalu setahun membayar berlebih beberapa ribu dolar. Inilah skenario tempat AI benar-benar bisa menciptakan nilai: aturannya jelas, hitungannya rumit, konsekuensinya konkret.

Sistem BPJS di Indonesia relatif sederhana, sehingga daya terapnya langsung rendah. Tetapi asuransi kelompok perusahaan, porsi iuran pensiun sukarela, dan poin benefit fleksibel yang makin umum sebenarnya punya masalah 'karyawan tak bisa memilih' yang sama.

Fitur Utama

Agentic AI, bisa menjalankan tindakan seperti pengajuan klaim atas nama pengguna
Optimasi terpadu benefit kesehatan dan finansial
Tertanam native di Slack, Teams, dan iMessage
Derajat otonomi disetel sendiri oleh karyawan
Kepatuhan HIPAA, SOC 2, HITRUST, WCAG AA 2.1
Melayani 3 juta+ karyawan

Kelebihan

Benar-benar menjalankan tindakan, bukan sekadar memberi saran; nilainya terkuantifikasi (tiap orang memperoleh kembali USD 5.000-10.000)
Tertanam di alat komunikasi yang ada, karyawan tak perlu login sistem lain lagi
Derajat otonomi bisa disetel, menghormati kehendak otorisasi pengguna

Kekurangan

Dirancang untuk sistem benefit Amerika, daya terap langsung di Indonesia rendah
Harga tidak dipublikasikan
Menyangkut data kesehatan dan finansial yang sangat sensitif, tuntutan tata kelola datanya sangat tinggi

Contoh Penggunaan

Pendampingan pemilihan benefit tahunan (open enrollment) perusahaan Amerika
Penemuan otomatis dan pengajuan klaim yang belum diambil karyawan
Pengurangan beban konsultasi benefit HR
Optimasi terpadu benefit kesehatan dan pensiun

Catatan Editor

Angka 'tiap orang rata-rata memperoleh kembali USD 5.000 hingga 10.000' bila benar menandakan hal yang menyedihkan: banyak karyawan sama sekali tak tahu hak apa yang mereka miliki. Sistem yang dirancang terlalu rumit pada akhirnya menghukum mereka yang paling tak punya waktu mempelajarinya. Peran AI di sini bukan pamer kecanggihan, melainkan menutup kesenjangan informasi. Aplikasi semacam inilah yang paling saya sukai.

FAQ

Apakah perusahaan Indonesia punya kebutuhan serupa?

Sistemnya berbeda tetapi masalahnya sejenis. Untuk asuransi kelompok perusahaan, porsi iuran pensiun sukarela, dan poin benefit fleksibel di Indonesia, karyawan sama-sama memilih dengan feeling atau malah tak memilih. Bedanya, skala nominal di Indonesia lebih kecil dan kompleksitasnya lebih rendah, sehingga nilai bisnisnya tak sejelas di Amerika—tetapi bagi karyawan pribadi tetap kerugian nyata.

Apakah aman membiarkan AI mengajukan klaim atas nama kita?

Kuncinya ada pada desain otorisasi. Nayya membiarkan karyawan sendiri menentukan derajat otorisasi, dan desain ini tepat. Secara praktis sebaiknya sisakan minimal tahap 'konfirmasi sebelum kirim'—pengajuan klaim yang salah isi bisa memengaruhi underwriting berikutnya, jadi tak boleh sepenuhnya tanpa pengawasan.