Ringgovi AI agenti uz OpenAI rješavaju do 65 % poziva

Kad broj poziva poraste, korisnička podrška obično povećava kapacitete zapošljavanjem, no time raste i trošak i složenost svake interakcije. Ringg⁠(otvara se u novom prozoru), platforma za glasovne agente i agente za razgovor, izravno se susreo s tim problemom radeći s velikim tvrtkama u Indiji koje posluju s potrošačima.

Te tvrtke nisu imale poteškoća samo s odgovaranjem na sve veći broj poziva. Njihovi djelatnici korisničke podrške mučili su se i s nepovezanim sustavima koji zahtijevaju ručni rad kako bi korisnicima pomogli obaviti zadatke, od ugovaranja osiguranja do rezervacije termina.

To je iskustvo potaknulo Ringg da izgradi poslovnu platformu za agente koja se temelji na visokoučinkovitim modelima poput GPT‑5.6 i obuhvaća glasovne pozive, chat, WhatsApp i web. Prebacivanjem prikladnih zadataka u stvarnom vremenu s modela GPT‑4.1 na GPT‑5.6 troškovi modela smanjeni su za približno 90 %, uz zadržavanje potrebne kvalitete i latencije.

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

Kako bi riješili korisnički zahtjev, agenti će možda morati provjeriti policu osiguranja, dohvatiti podatke o računu, zakazati termin, ažurirati CRM ili preusmjeriti razgovor stručnjaku uz očuvanje svih relevantnih informacija.

Za interakcije u stvarnom vremenu Ringg upotrebljava GPT‑5.6 Luna i druge modele za tumačenje korisničkih zahtjeva, odabir alata i vođenje korisnika kroz postupke u više koraka. Ringgov orkestracijski sloj izvršava radnje u CRM-ovima, platformama za upravljanje zahtjevima, sustavima za plaćanje, alatima za zakazivanje i internim API-jima te prema potrebi prosljeđuje slučajeve djelatniku uz sažetak razgovora.

Ringgov sustav znanja kombinira strukturirano filtriranje sa semantičkim dohvatom iz skupova podataka, PDF-ova, CSV-ova i poslovnih dokumenata te pomaže agentima da odgovaraju na pitanja na temelju relevantnih poslovnih informacija.

Ringg može i raspodijeliti posao među specijaliziranim podagentima za procjenu potencijalnih klijenata, podršku, provjeru, zakazivanje i prosljeđivanje zahtjeva. Platforma koordinira te korake i pritom održava dosljedan razgovor s korisnikom putem glasovnih poziva, chata, WhatsAppa i weba.

Nakon usporedbe OpenAI-ja s alternativama prema kvaliteti razgovora, latenciji, praćenju uputa, pozivanju alata, višejezičnim sposobnostima, pouzdanosti i troškovima, Ringg je zaključio da OpenAI nudi najbolju ukupnu ravnotežu za rad u produkciji.

GPT‑5.6 i drugi OpenAI modeli pokazali su i veću dosljednost u praćenju složenih uputa, izvršavanju poziva alata, održavanju konteksta razgovora i pouzdanom radu na razini velikih poslovnih sustava.

Ringg usmjerava rad na određeni OpenAI model prema potrebama zadatka. GPT‑4.1 obrađuje većinu glasovnog i chat prometa u stvarnom vremenu. GPT‑5.6 Luna ostaje dio produkcijskog sustava i upotrebljava se kad njegove performanse, latencija ili omjer 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, poboljšavanje upita i procese u kojima model služi kao ocjenjivač.

Kad korisnik govori tijekom glasovnog poziva ili pošalje poruku u chatu, Ringgov orkestracijski sustav povezuje taj unos s uputama za agenta, poviješću razgovora, podacima o korisniku, relevantnim kontekstom iz baze znanja i dostupnim alatima. Ringgov sloj za usmjeravanje zatim odabire odgovarajući model i konfiguraciju. Izlaz modela prolazi kroz orkestracijski sustav i isporučuje se putem kanala koji je korisnik odabrao.

Kod duljih interakcija sustav izrađuje strukturirani sažetak kad se kontekst približi veličini od 80.000 tokena. Razgovor se zatim može nastaviti uz očuvanje važnih informacija, bez ponovnog slanja cijele povijesti.

Ringg prije uvođenja u produkciju testira modele na prethodnim razgovorima i simuliranim korisničkim postupcima. Njegova platforma za evaluaciju na temelju tih rezultata prepoznaje slabosti i preporučuje poboljšanja upita, stvarajući ciklus kontinuiranog poboljšavanja agenata i konfiguracija.

Jedna je evaluacija obuhvatila Ringgov proces analize nakon poziva. Tvrtka je usporedila GPT‑5.6 Terra s alternativama poput modela Gemini 2.5 Flash, a Terra se pokazao najboljim. Ringg je izradu sažetaka i klasifikaciju sentimenta prebacio na GPT‑5.6 Terra. Terra je zadržao visoku točnost sažetaka i analize sentimenta uz znatno poboljšanje isplativosti po obradi.

Tvrtka testira modele i na različitim jezicima i regionalnim varijantama, uključujući razgovore u kojima se prelazi s jednog jezika na drugi ili kombinira engleski s izrazima na lokalnom jeziku, što je uobičajeno na tržištima na kojima posluje. GPT‑5.6 Terra nadmašio je Gemini 2.5 Flash s točnošću do 97 % na često korištenim regionalnim jezicima, što je GPT‑5.6 učinilo prikladnijim za agente koji pružaju podršku korisnicima Ringgovih klijenata.

Modeli koji prođu testiranje izvan produkcije uvode se u mali dio produkcijskog prometa prije šire primjene. U produkciji Ringgov usmjerivač prati latenciju i stanje krajnjih točaka u različitim regijama te preusmjerava promet kad krajnja točka postane nedostupna ili prijeđe prag latencije. Specijalizirani čvorovi, upozorenja i implementacije s praćenjem verzija pomažu izolirati probleme i ograničiti njihov utjecaj.

Taj pristup Ringgu pomaže i poboljšati isplativost po obradi. Prebacivanjem određenih zadataka u stvarnom vremenu s modela GPT‑4.1 na GPT‑5.6 Luna troškovi modela smanjeni su za približno 90 %.

Ringgovi agenti za svoje klijente rješavaju do 65 % rutinskih korisničkih upita bez ikakva uključivanja djelatnika podrške.

Policybazaar, jedna od najvećih indijskih internetskih platformi za osiguranje, upotrebljava Ringg za uspostavu kontakta povodom više od 57.000 korisničkih zahtjeva, 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 rezervirati termine za zdravstvene usluge i podnijeti 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 smanjeni su za 70 % u usporedbi s prethodnim postupkom koji su vodili djelatnici, a Ringg sada svakodnevno obavi više od 1000 rezervacija termina.

Internetska platforma za ulaganje Groww upotrebljava Ringg za rješavanje 72 % dolaznih upita o inicijalnim javnim ponudama dionica, terminskim ugovorima i opcijama, u potpunosti putem samoposluživanja, uz prosječno vrijeme obrade od dvije minute.

Uz OpenAI-jeve mogućnosti upravljanja računalom Ringg razvija agente za preglednik koji pomažu pri početku korištenja platformom, provjeri identiteta klijenata (KYC), rješavanju IT poteškoća, dežurnoj podršci za incidente i obradi odštetnih zahtjeva.

Tvrtka razvija i kontekstni sloj koji može sačuvati informacije između različitih kanala i interakcija. Korisnik može započeti zahtjev glasovnim pozivom, nastaviti ga na WhatsAppu i dovršiti u pregledniku, bez potrebe da svaki put ponavlja iste pojedinosti.

Za Ringg će se uspješnost nove generacije korisničke podrške mjeriti ostvarenim poslovnim rezultatima i stupnjem automatizacije, a ne brojem poziva ili zaposlenika.