Ringg: OpenAI-мен қоңыраулардың 65%-ына дейін шешетін агенттер

Қоңыраулар көбейгенде, клиенттерге қызмет көрсету бөлімдері әдетте қызметкер санын арттырады. Бірақ бұл әрбір байланыстың құнын өсіріп, оны күрделендіреді. Дауыстық және чат агенттеріне арналған Ringg⁠(жаңа терезеде ашылады) платформасы Үндістандағы ірі тұтынушылық компаниялармен жұмыс істегенде осы мәселеге тікелей тап болды.

Бұл компаниялар көбейген қоңырауларға жауап беруге ғана қиналған жоқ. Қызметкерлері клиенттерге сақтандыру сатып алудан бастап қабылдауға жазылуға дейінгі істерді орындауға көмектесу үшін бір-бірімен байланыспаған, қолмен басқарылатын жүйелермен жұмыс істеуге мәжбүр болды.

Осы тәжірибе Ringg-ті GPT‑5.6 сияқты тиімділігі жоғары модельдерге негізделген, дауыс, чат, WhatsApp және веб арналарын қамтитын корпоративтік агент платформасын жасауға жетеледі. Нақты уақыттағы тиісті тапсырмаларды GPT‑4.1‑ден GPT‑5.6‑ға көшіру қажетті сапа мен кідіріс деңгейін сақтай отырып, модель шығындарын шамамен 90%-ға азайтты.

Қазір Ringg агенттері ай сайын байланыс орнатылған 7 миллионнан астам қоңырауға қызмет көрсетеді, ал оның клиенттеріндегі тұтынушылардың қанағаттану көрсеткіші (CSAT) орта есеппен 4,8-ге тең.

Клиент өтінішін орындау үшін агенттерге сақтандыру полисін тексеру, есептік жазба деректерін алу, қабылдауға жазу, CRM-ді жаңарту немесе қажетті контексті сақтай отырып, әңгімені маманға беру қажет болуы мүмкін.

Нақты уақыттағы байланыста Ringg клиент өтініштерін түсіну, құралдарды таңдау және клиенттерді көпқадамды процестерден өткізу үшін GPT‑5.6 Luna мен басқа модельдерді пайдаланады. Ringg-тің үйлестіру қабаты CRM, өтініштерді басқару платформалары, төлем жүйелері, жоспарлау құралдары мен ішкі API арқылы әрекеттерді орындайды. Қажет болса, мәселені әңгіме түйіндемесімен бірге қызметкерге береді.

Ringg білім жүйесі деректер жиынтықтарында, PDF, CSV және іскерлік құжаттарда құрылымдық сүзгілеу мен мағыналық іздеуді біріктіреді. Бұл агенттерге компанияның тиісті ақпаратына сүйеніп жауап беруге көмектеседі.

Сондай-ақ Ringg жұмысты сәйкестікті бағалау, қолдау көрсету, тексеру, жоспарлау және мәселені жоғары деңгейге беру бойынша маманданған қосалқы агенттерге бөле алады. Платформа осы қадамдарды үйлестіріп, дауыс, чат, WhatsApp және веб арқылы клиентпен әңгіменің бірізділігін сақтайды.

Ringg OpenAI мен баламаларын әңгіме сапасы, кідіріс, нұсқауларды орындау, құралдарды шақыру, көптілділік, сенімділік және құн бойынша бағалады. Нәтижесінде нақты қолданыстағы тапсырмалар үшін ең ұтымды теңгерімді OpenAI ұсынатынын анықтады.

GPT‑5.6 және басқа OpenAI модельдері күрделі нұсқауларды орындауда, құралдарды шақыруда, әңгіме контексін сақтауда және кәсіпорын ауқымында сенімді жұмыс істеуде де тұрақтырақ нәтиже көрсетті.

Ringg тапсырманың қажеттілігіне қарай жұмысты белгілі бір OpenAI моделіне бағыттайды. GPT‑4.1 нақты уақыттағы дауыстық және чат трафигінің басым бөлігін өңдейді. GPT‑5.6 Luna қолданыстағы жүйеде сақталып, өнімділігі, кідірісі немесе баға-өнімділік арақатынасы өтінішке көбірек сай келгенде пайдаланылады. GPT‑5.6 Terra қоңыраудан кейінгі талдауды, соның ішінде түйіндеме жасау мен көңіл күйді жіктеуді орындайды. Ал GPT‑5.6 Sol бағалауға, көмексөздерді жетілдіруге және модельді төреші ретінде қолданатын процестерге көмектеседі.

Клиент қоңырауда сөйлегенде немесе чатқа жазғанда, Ringg үйлестіру жүйесі осы ақпаратты агент нұсқауларымен, әңгіме тарихымен, клиент деректерімен, білім базасындағы тиісті контекспен және қолжетімді құралдармен біріктіреді. Содан кейін Ringg бағыттау қабаты тиісті модель мен конфигурацияны таңдайды. Модель нәтижесі үйлестіру жүйесі арқылы өтіп, клиент таңдаған арнамен жеткізіледі.

Ұзақ әңгімелерде контекст шамамен 80 000 токенге жақындағанда, жүйе құрылымдалған түйіндеме жасайды. Осылайша бүкіл тарихты қайта-қайта жібермей-ақ, маңызды ақпаратты сақтап, әңгімені жалғастыруға болады.

Ringg модельдерді қолданысқа енгізер алдында бұрынғы әңгімелер мен клиент әрекеттерінің модельденген сценарийлері арқылы сынайды. Бағалау платформасы осы нәтижелерден осал тұстарды анықтап, көмексөздерді жақсарту жолдарын ұсынады. Бұл агенттер мен конфигурацияларды үздіксіз жетілдіруге мүмкіндік береді.

Бағалаулардың бірі Ringg-тің қоңыраудан кейінгі талдау процесіне арналды. Компания GPT‑5.6 Terra моделін Gemini 2.5 Flash сияқты баламалармен салыстырып сынады. Terra үздік нәтиже көрсетті. Ringg түйіндеме жасау мен көңіл күйді жіктеуді GPT‑5.6 Terra моделіне көшірді. Terra түйіндемелер мен көңіл күйді талдауда жоғары дәлдікті сақтап, әр операцияның экономикалық тиімділігін едәуір арттырды.

Компания модельдерді тілдік және аймақтық ерекшеліктер бойынша да сынайды. Бұған өзі қызмет көрсететін нарықтарға тән бір тілден екіншісіне ауысатын немесе ағылшын тіліне жергілікті тілдегі тіркестерді қосатын әңгімелер де кіреді. GPT‑5.6 Terra кең тараған аймақтық тілдерде 97%-ға дейін дәлдік көрсетіп, Gemini 2.5 Flash моделінен озды. Бұл GPT‑5.6 моделін Ringg клиенттеріне қызмет көрсететін агенттерге қолайлырақ етті.

Офлайн сынақтардан өткен модельдер кеңінен енгізілмес бұрын нақты трафиктің шағын бөлігіне қосылады. Нақты қолданыста Ringg бағыттау жүйесі аймақтардағы кідіріс пен соңғы нүктелердің күйін бақылайды. Соңғы нүкте қолжетімсіз болса немесе кідіріс шектен асса, трафикті басқа бағытқа ауыстырады. Арнайы түйіндер, ескертулер және нұсқалары бақыланатын енгізілімдер ақауларды оқшаулап, әсерін шектеуге көмектеседі.

Бұл тәсіл Ringg-ке әр операцияның экономикалық тиімділігін арттыруға да көмектеседі. Нақты уақыттағы кейбір тапсырмаларды GPT‑4.1‑ден GPT‑5.6 Luna моделіне көшіру модель шығындарын шамамен 90%-ға азайтты.

Ringg агенттері клиент компанияларға келетін күнделікті өтініштердің 65%-ына дейін қызметкердің қатысуынсыз шешеді.

Үндістандағы ең ірі онлайн сақтандыру платформаларының бірі Policybazaar Ringg арқылы клиенттердің 57 000-нан астам өтініші бойынша байланыс орнатады. Қоңыраулардың 67%-ы адамның араласуынсыз өңделеді. Policybazaar-дың орташа жауап беру уақыты 8–12 минуттан 60 секундқа жетпейтін уақытқа қысқарды, яғни шамамен 88%-ға жақсарды.

Ғаламдық денсаулық сақтау платформасы Practo-да Ringg агенттері клиенттерге дәрігер қабылдауына жазылуға және қызмет алу өтініштерін орындауға көмектеседі. Жүйе енгізілгеннен кейін Practo өтініштердің 85%-ын алғашқы қоңырауда шешуге және үш секундтан аз уақытта жауап беруге қол жеткізді. Бұрын қызметкерлер атқарған процеспен салыстырғанда операциялық шығындар 70%-ға азайды. Қазір Ringg күн сайын 1000-нан астам қабылдауға жазылуды рәсімдейді.

Groww онлайн инвестиция платформасы Ringg арқылы IPO, фьючерстер мен опциондарға қатысты кіріс сұрауларының 72%-ын толықтай өзіне-өзі қызмет көрсету режимінде шешеді. Орташа өңдеу уақыты — екі минут.

OpenAI-дың компьютерді пайдалану мүмкіндіктеріне сүйеніп, Ringg платформаны игеру, «Клиентіңді таны» (KYC) рәсімдері, IT ақауларын жою, кезекшілік кезінде оқиғаларға қолдау көрсету және сақтандыру өтемі өтініштерін өңдеу үшін браузер агенттерін әзірлеуде.

Сондай-ақ компания ақпаратты әртүрлі арналар мен байланыс сеанстары арасында сақтайтын контекст қабатын әзірлеп жатыр. Клиент өтінішін дауыспен бастап, WhatsApp-та жалғастырып, браузерде аяқтай алады. Ол үшін бір мәліметті әр жолы қайталаудың қажеті жоқ.

Ringg үшін клиенттерге қызмет көрсетудің келесі буыны қоңырау не қызметкер санымен емес, қол жеткізілген бизнес нәтижелерімен және автоматтандыру тереңдігімен өлшенеді.