Ringg AI agenti uz OpenAI rješavaju do 65% poziva korisnika

Kada broj poziva poraste, korisnička služba obično povećava kapacitet zapošljavanjem novih ljudi, ali to povećava troškove i složenost svake interakcije. Ringg⁠(otvara se u novom prozoru), platforma za glasovne i chat agente, neposredno se susrela s tim problemom radeći s velikim kompanijama u Indiji koje posluju s potrošačima.

Te kompanije nisu samo imale poteškoća da odgovore na sve više poziva. Njihovi zaposlenici korisničke službe borili su se i s nepovezanim sistemima i ručnim radom kako bi pomogli korisnicima da obave zadatke, od kupovine osiguranja do zakazivanja termina.

To iskustvo navelo je Ringg da izgradi poslovnu platformu agenata zasnovanu na visokoefikasnim modelima poput GPT‑5.6, koja obuhvata glasovne pozive, chat, WhatsApp i web. Prelazak s GPT‑4.1 na GPT‑5.6 za odgovarajuće zadatke u stvarnom vremenu smanjio je troškove modela za približno 90%, uz potreban kvalitet i latenciju.

Ringgovi agenti sada obrađuju više od 7 miliona uspostavljenih poziva mjesečno, a klijenti kompanije bilježe prosječnu ocjenu zadovoljstva korisnika (CSAT) od 4,8.

Da bi agenti riješili zahtjev korisnika, možda trebaju provjeriti policu osiguranja, dohvatiti podatke o računu, zakazati termin, ažurirati CRM ili proslijediti razgovor stručnjaku uz očuvan relevantni kontekst.

Za interakcije u stvarnom vremenu Ringg koristi GPT‑5.6 Luna i druge modele za tumačenje zahtjeva korisnika, odabir alata i vođenje korisnika kroz procese s više koraka. Ringgov sloj orkestracije izvršava radnje u CRM-ovima, platformama za obradu zahtjeva, platnim sistemima, alatima za zakazivanje i internim API-jima, a po potrebi predaje slučajeve zaposleniku uz sažetak razgovora.

Ringgov sistem znanja kombinuje strukturirano filtriranje sa semantičkim pretraživanjem skupova podataka, PDF i CSV datoteka te poslovnih dokumenata, pomažući agentima da odgovaraju na pitanja koristeći relevantne informacije kompanije.

Ringg također može podijeliti posao između specijaliziranih podagenata za procjenu potencijalnih klijenata, podršku, provjeru, zakazivanje i eskalaciju. Platforma koordinira te korake i održava dosljedan razgovor s korisnikom kroz glasovne pozive, chat, WhatsApp i web.

Nakon poređenja OpenAI modela s alternativama prema kvalitetu razgovora, latenciji, praćenju uputa, pozivanju alata, višejezičnim performansama, pouzdanosti i cijeni, Ringg je zaključio da OpenAI nudi najbolji ukupni balans za zadatke u produkciji.

GPT‑5.6 i drugi OpenAI modeli bili su dosljedniji i u praćenju složenih uputa, izvršavanju poziva alata, održavanju konteksta razgovora i pouzdanom radu u velikim poslovnim sistemima.

Ringg usmjerava posao na određeni OpenAI model prema potrebama zadatka. GPT‑4.1 obrađuje većinu glasovnih poziva i chat poruka u stvarnom vremenu. GPT‑5.6 Luna ostaje dio produkcijskog sistema i koristi se kada njegove performanse, latencija ili odnos cijene i performansi bolje odgovaraju zahtjevu. GPT‑5.6 Terra obavlja analizu nakon poziva, uključujući sažetke i klasifikaciju sentimenta. GPT‑5.6 Sol podržava evaluaciju, poboljšanje upita i procese u kojima model služi kao ocjenjivač.

Kada korisnik govori tokom poziva ili pošalje chat poruku, Ringgov sistem orkestracije kombinuje taj unos s uputama za agenta, historijom razgovora, podacima o korisniku, relevantnim kontekstom iz baze znanja i dostupnim alatima. Ringgov sloj usmjeravanja zatim bira odgovarajući model i konfiguraciju. Izlaz modela prolazi kroz sistem orkestracije i isporučuje se putem kanala koji je korisnik odabrao.

Kod dužih interakcija sistem kreira strukturirani sažetak kada se kontekst približi veličini od oko 80.000 tokena. Razgovor se zatim može nastaviti uz očuvane važne informacije, bez ponovnog slanja cijele historije.

Prije puštanja u produkciju Ringg testira modele koristeći ranije razgovore i simulirane korisničke procese. Njegova platforma za evaluaciju koristi te rezultate da otkrije slabosti i preporuči poboljšanja upita, stvarajući ciklus stalnog unapređenja agenata i konfiguracija.

Jedna evaluacija obuhvatila je Ringgov proces analize nakon poziva. Kompanija je testirala GPT‑5.6 Terra u odnosu na alternative poput Gemini 2.5 Flash, a Terra je pokazao najbolje rezultate. Ringg je prebacio izradu sažetaka i klasifikaciju sentimenta na GPT‑5.6 Terra. Terra je zadržao visoku tačnost sažetaka i analize sentimenta, uz znatno poboljšanje isplativosti po obrađenom zahtjevu.

Kompanija testira modele i na jezičkim i regionalnim varijacijama, uključujući razgovore u kojima se prelazi s jednog jezika na drugi ili se engleski kombinuje s izrazima na lokalnom jeziku, što je uobičajeno na tržištima koja opslužuje. GPT‑5.6 Terra nadmašio je Gemini 2.5 Flash, uz tačnost do 97% na rasprostranjenim regionalnim jezicima, što je GPT‑5.6 učinilo boljim izborom za agente koji opslužuju Ringgove klijente.

Modeli koji prođu testiranje izvan produkcije uvode se na mali dio produkcijskog saobraćaja prije šire primjene. U produkciji Ringgov usmjerivač prati latenciju i stanje krajnjih tačaka u različitim regijama te preusmjerava saobraćaj kada krajnja tačka postane nedostupna ili prekorači prag latencije. Specijalizirani čvorovi, upozorenja i verzionirana uvođenja u produkciju pomažu u izoliranju problema i ograničavanju njihovog utjecaja.

Ovaj pristup također pomaže Ringgu da poboljša isplativost po obrađenom zahtjevu. Prelazak s GPT‑4.1 na GPT‑5.6 Luna za određene zadatke u stvarnom vremenu smanjio je troškove modela za približno 90%.

Ringgovi agenti za klijente kompanije rješavaju do 65% rutinskih upita korisnika bez ikakvog učešća zaposlenika korisničke službe.

Policybazaar, jedna od najvećih indijskih online platformi za osiguranje, koristi Ringg za uspostavljanje kontakta povodom više od 57.000 zahtjeva korisnika, a 67% poziva obrađuje se bez ljudske intervencije. Prosječno vrijeme odgovora na platformi Policybazaar smanjilo se s 8–12 minuta na manje od 60 sekundi, što je poboljšanje od približno 88%.

Na globalnoj zdravstvenoj platformi Practo, Ringgovi agenti pomažu korisnicima da zakažu zdravstvene preglede i realizuju zahtjeve za usluge. Nakon uvođenja, Practo je postigao stopu rješavanja zahtjeva pri prvom pozivu od 85% i vrijeme odgovora kraće od tri sekunde. Operativni troškovi smanjili su se za 70% u odnosu na prethodni proces koji su vodili ljudi, a Ringg sada zakazuje više od 1.000 termina dnevno.

Online investicijska platforma Groww koristi Ringg da riješi 72% dolaznih upita o inicijalnim javnim ponudama, fjučersima i opcijama u potpunosti putem samousluživanja, uz prosječno vrijeme obrade od dvije minute.

Uz mogućnosti korištenja računara koje nudi OpenAI, Ringg razvija agente za preglednik koji pomažu pri uvođenju korisnika na platformu, postupcima identifikacije klijenata (KYC), rješavanju IT problema, dežurnoj podršci za incidente i obradi odštetnih zahtjeva.

Kompanija također razvija kontekstualni sloj koji može sačuvati informacije kroz različite kanale i interakcije. Korisnik bi mogao započeti zahtjev glasovnim pozivom, nastaviti ga na WhatsAppu i završiti u pregledniku, bez potrebe da svaki put ponavlja iste podatke.

Za Ringg će se uspjeh sljedeće generacije korisničkih službi mjeriti ostvarenim poslovnim rezultatima i stepenom automatizacije, a ne brojem poziva ili zaposlenih.