Ringgi AI-agendid lahendavad OpenAI abil kuni 65% kliendikõnedest

Kõnede arvu kasvades suurendatakse klienditeeninduse võimekust tavaliselt töötajaid juurde palgates, kuid see muudab iga suhtluse kulukamaks ja keerukamaks. Hääl- ja vestlusagentide platvorm Ringg⁠(avaneb uues aknas) puutus selle probleemiga vahetult kokku, tehes koostööd India suurte tarbijaturule suunatud ettevõtetega.

Neil ettevõtetel polnud raske üksnes suuremale kõnehulgale vastata. Ka nende klienditeenindajad pidid killustunud ja käsitööd nõudvate süsteemidega vaeva nägema, et aidata klientidel toiminguid lõpule viia, alates kindlustuse ostmisest kuni vastuvõtuaja broneerimiseni.

See kogemus ajendas Ringgi looma ettevõtetele mõeldud agendiplatvormi, mille keskmes on tõhusad mudelid nagu GPT‑5.6 ning mis hõlmab häälsuhtlust, vestlusi, WhatsAppi ja veebi. Sobivate reaalajas töökoormuste üleviimine GPT‑4.1‑lt GPT‑5.6‑le vähendas mudelikulusid ligikaudu 90%, säilitades nõutud kvaliteedi ja reageerimisaja.

Ringgi agendid teenindavad nüüd iga kuu üle 7 miljoni ühendatud kõne ning ettevõtte klientide keskmine kliendirahulolu skoor (CSAT) on 4,8.

Kliendi päringu lahendamiseks võib agentidel olla vaja kontrollida kindlustuspoliisi, hankida kontoandmeid, broneerida vastuvõtuaeg, uuendada CRM-i või suunata vestlus spetsialistile, säilitades kogu olulise konteksti.

Reaalajas suhtluses kasutab Ringg GPT‑5.6 Lunat ja teisi mudeleid, et tõlgendada klientide päringuid, valida tööriistu ning juhendada kliente mitmeetapilistes töövoogudes. Ringgi orkestreerimiskiht teeb toiminguid CRM-ides, pöördumiste halduse platvormidel, maksesüsteemides, ajaplaneerimistööriistades ja sisemistes API-des, suunates juhtumid vajaduse korral koos vestluse kokkuvõttega inimesele.

Ringgi teadmussüsteem ühendab struktureeritud filtreerimise semantilise otsinguga andmestikes, PDF-ides, CSV-des ja äridokumentides, aidates agentidel vastata küsimustele asjakohase ettevõtteteabe põhjal.

Ringg saab jagada tööd ka eriülesannetega alamagentide vahel, kes hindavad klientide sobivust, pakuvad tuge, kontrollivad andmeid, broneerivad aegu ja suunavad juhtumeid edasi. Platvorm koordineerib neid samme, hoides kliendiga peetavat vestlust sidusana nii häälsuhtluses, vestluskanalites, WhatsAppis kui ka veebis.

Ringg võrdles OpenAI-d alternatiividega vestluskvaliteedi, reageerimisaja, juhiste järgimise, tööriistakutsete, mitmekeelsuse, töökindluse ja kulude poolest. Selgus, et OpenAI pakkus tootmiskeskkonna töökoormuste jaoks parimat üldist tasakaalu.

GPT‑5.6 ja teised OpenAI mudelid olid ühtlasema tasemega ka keerukate juhiste järgimisel, tööriistakutsete täitmisel, vestluskonteksti säilitamisel ning ettevõtte mastaabis töökindluse tagamisel.

Ringg suunab töö konkreetsele OpenAI mudelile ülesande vajaduste põhjal. GPT‑4.1 teenindab enamikku reaalajas hääl- ja tekstivestlustest. GPT‑5.6 Luna on jätkuvalt tootmiskeskkonnas kasutusel ning seda rakendatakse siis, kui selle jõudlus, reageerimisaeg või hinna ja jõudluse suhe sobib päringuga paremini. GPT‑5.6 Terra teeb kõnejärgset analüüsi, sealhulgas koostab kokkuvõtteid ja liigitab emotsionaalset tonaalsust. GPT‑5.6 Sol toetab hindamist, viipade täiustamist ja töövooge, kus mudelit kasutatakse hindajana.

Kui klient räägib häälkõnes või saadab vestlussõnumi, ühendab Ringgi orkestreerimissüsteem selle sisendi agendi juhiste, vestlusajaloo, kliendiandmete, asjakohase teadmusbaasi konteksti ja saadaolevate tööriistadega. Seejärel valib Ringgi suunamiskiht sobiva mudeli ja konfiguratsiooni. Mudeli väljund liigub läbi orkestreerimissüsteemi ja edastatakse kliendi valitud kanali kaudu.

Pikema suhtluse korral loob süsteem struktureeritud kokkuvõtte, kui konteksti maht läheneb ligikaudu 80 000 tokenile. Nii saab vestlus jätkuda, säilitades olulise teabe, ilma et kogu ajalugu tuleks korduvalt saata.

Enne tootmiskeskkonnas kasutuselevõttu testib Ringg mudeleid varasemate vestluste ja simuleeritud klienditeekondade abil. Ettevõtte hindamisplatvorm tuvastab nende tulemuste põhjal nõrkusi ja soovitab viipade täiustusi, luues agentide ja konfiguratsioonide pideva parendamise tsükli.

Ühes hindamises uuriti Ringgi kõnejärgse analüüsi töövoogu. Ettevõte võrdles GPT‑5.6 Terrat alternatiividega, nagu Gemini 2.5 Flash, ja Terra osutus parimaks. Ringg viis kokkuvõtete koostamise ja emotsionaalse tonaalsuse liigitamise üle GPT‑5.6 Terrale. Terra säilitas kokkuvõtete ja emotsionaalse tonaalsuse analüüsi suure täpsuse, parandades samal ajal märgatavalt kulutõhusust toimingu kohta.

Ettevõte testib mudeleid ka eri keeltes ja piirkondlikes keelevariantides, sealhulgas vestlustes, kus vahetatakse keelt või kombineeritakse inglise keelt kohalike väljenditega. See on ettevõtte teenindatavatel turgudel tavaline. GPT‑5.6 Terra edestas Gemini 2.5 Flashi, saavutades levinud piirkondlikes keeltes kuni 97% täpsuse. Seetõttu sobis GPT‑5.6 Ringgi kliente teenindavatele agentidele paremini.

Võrguvälise testimise läbinud mudelid võetakse esmalt kasutusele väikese osa tootmiskeskkonna päringute jaoks, enne kui kasutust laiendatakse. Tootmiskeskkonnas jälgib Ringgi suunamissüsteem eri piirkondade reageerimisaega ja lõpp-punktide seisundit ning suunab liikluse ümber, kui mõni lõpp-punkt muutub kättesaamatuks või ületab reageerimisaja lävendi. Spetsialiseeritud sõlmed, hoiatused ja versioonitud juurutused aitavad probleeme isoleerida ning nende mõju piirata.

See lähenemine aitab Ringgil parandada ka kulutõhusust toimingu kohta. Teatud reaalajas töökoormuste üleviimine GPT‑4.1‑lt GPT‑5.6 Lunale vähendas mudelikulusid ligikaudu 90%.

Ringgi agendid lahendavad ettevõtte klientide jaoks kuni 65% tavapärastest kliendipäringutest ilma klienditeenindaja sekkumiseta.

India üks suurimaid veebipõhiseid kindlustusplatvorme Policybazaar kasutab Ringgi enam kui 57 000 kliendipäringu ühendamiseks ning 67% kõnedest teenindatakse ilma inimese sekkumiseta. Policybazaari keskmine vastamisaeg langes 8–12 minutilt alla 60 sekundi, paranedes ligikaudu 88%.

Ülemaailmsel tervishoiuplatvormil Practo aitavad Ringgi agendid klientidel broneerida vastuvõtuaegu ja teenusepäringuid lõpule viia. Pärast kasutuselevõttu suutis Practo lahendada 85% pöördumistest esimese kõnega ning vastamisaeg jäi alla kolme sekundi. Tegevuskulud vähenesid varasema inimeste juhitud töövooga võrreldes 70% ning Ringg broneerib nüüd iga päev üle 1000 vastuvõtuaja.

Veebipõhine investeerimisplatvorm Groww kasutab Ringgi, et lahendada 72% saabuvatest IPO-de, futuuride ja optsioonidega seotud päringutest täielikult iseteeninduse kaudu. Keskmine teenindusaeg on kaks minutit.

OpenAI arvutikasutusvõimekuse abil arendab Ringg brauseriagente platvormi kasutuselevõtuks, „tunne oma klienti“ (KYC) protsessideks, IT-tõrgete lahendamiseks, valveaegseks intsidenditoeks ja kindlustusnõuete menetlemiseks.

Ettevõte arendab ka kontekstikihti, mis suudab säilitada teavet eri kanalite ja suhtluskordade vahel. Klient võib alustada päringut häälkõnes, jätkata WhatsAppis ja lõpetada brauseris, ilma et peaks samu üksikasju iga kord kordama.

Ringgi jaoks mõõdetakse järgmise põlvkonna klienditeeninduse edukust saavutatud äritulemuste ja automatiseerimise ulatuse, mitte kõnede arvu või töötajate hulga järgi.