Ringg MI aģenti ar OpenAI atrisina līdz 65% zvanu

Pieaugot zvanu skaitam, klientu apkalpošanas jaudu parasti palielina, pieņemot darbā vairāk cilvēku, taču tas sadārdzina un sarežģī katru saziņas reizi. Balss un tērzēšanas aģentu platforma Ringg⁠(atveras jaunā logā) ar šo problēmu saskārās tieši, sadarbojoties ar lieliem patērētāju apkalpošanas uzņēmumiem Indijā.

Šiem uzņēmumiem bija grūti ne vien atbildēt uz pieaugošo zvanu skaitu — arī klientu apkalpošanas darbiniekiem nācās cīnīties ar sadrumstalotām sistēmām un manuālu darbu, lai palīdzētu klientiem paveikt uzdevumus, sākot no apdrošināšanas iegādes līdz vizīšu pieteikšanai.

Šī pieredze mudināja Ringg izveidot uzņēmumiem paredzētu aģentu platformu, kuras pamatā ir augstas efektivitātes modeļi, piemēram, GPT‑5.6, un kura aptver balss saziņu, tērzēšanu, WhatsApp un tīmekli. Pārceļot piemērotus reāllaika uzdevumus no GPT‑4.1 uz GPT‑5.6, modeļa izmaksas samazinājās par aptuveni 90%, vienlaikus saglabājot nepieciešamo kvalitāti un aiztures līmeni.

Ringg aģenti tagad apstrādā vairāk nekā 7 miljonus savienotu zvanu mēnesī, un tā klientu vidējais klientu apmierinātības rādītājs (CSAT) ir 4,8.

Lai izpildītu klienta pieprasījumu, aģentiem var būt jāpārbauda polise, jāiegūst konta dati, jāpiesaka vizīte, jāatjaunina CRM dati vai jānodod saruna speciālistam, saglabājot visu būtisko kontekstu.

Saziņai reāllaikā Ringg izmanto GPT‑5.6 Luna un citus modeļus, lai interpretētu klientu pieprasījumus, izvēlētos rīkus un palīdzētu klientiem izpildīt daudzsoļu darbplūsmas. Ringg orķestrācijas slānis veic darbības CRM sistēmās, pieteikumu pārvaldības platformās, maksājumu sistēmās, plānošanas rīkos un iekšējās API, vajadzības gadījumā nododot pieprasījumu darbiniekam kopā ar sarunas kopsavilkumu.

Ringg zināšanu sistēma apvieno strukturētu filtrēšanu ar semantisko meklēšanu datu kopās, PDF un CSV failos un uzņēmuma dokumentos, palīdzot aģentiem atbildēt uz jautājumiem, izmantojot atbilstošu uzņēmuma informāciju.

Ringg var arī sadalīt darbu starp specializētiem apakšaģentiem, kas novērtē atbilstību, sniedz atbalstu, veic pārbaudes, plāno vizītes un nodod pieprasījumus tālāk. Platforma koordinē šīs darbības, vienlaikus uzturot vienotu sarunu ar klientu balss saziņā, tērzēšanā, WhatsApp un tīmeklī.

Salīdzinot OpenAI ar alternatīvām pēc sarunu kvalitātes, aiztures, norādījumu ievērošanas, rīku izsaukšanas, darbības dažādās valodās, uzticamības un izmaksām, Ringg secināja, ka OpenAI piedāvā vislabāko kopējo līdzsvaru uzdevumiem produkcijas vidē.

GPT‑5.6 un citi OpenAI modeļi arī uzrādīja stabilākus rezultātus sarežģītu norādījumu ievērošanā, rīku izsaukumu izpildē, sarunas konteksta saglabāšanā un uzticamā darbībā uzņēmuma mērogā.

Ringg novirza darbu uz konkrētu OpenAI modeli atbilstoši uzdevuma prasībām. GPT‑4.1 apstrādā lielāko daļu reāllaika balss un tērzēšanas saziņas. GPT‑5.6 Luna joprojām ir daļa no produkcijas vides tehnoloģiju kopas un tiek izmantots, ja tā veiktspēja, aizture vai cenas un veiktspējas attiecība labāk atbilst pieprasījumam. GPT‑5.6 Terra veic pēczvana analīzi, tostarp veido kopsavilkumus un klasificē noskaņojumu. Savukārt GPT‑5.6 Sol nodrošina novērtēšanu, uzvedņu uzlabošanu un darbplūsmas, kurās modelis darbojas kā vērtētājs.

Kad klients runā balss zvanā vai nosūta tērzēšanas ziņojumu, Ringg orķestrācijas sistēma apvieno šo ievadi ar aģenta norādījumiem, sarunas vēsturi, konkrētā klienta datiem, attiecīgo zināšanu bāzes kontekstu un pieejamajiem rīkiem. Pēc tam Ringg maršrutēšanas slānis izvēlas piemēroto modeli un konfigurāciju. Modeļa izvade tiek nodota orķestrācijas sistēmai un piegādāta klienta izvēlētajā kanālā.

Ilgākās sarunās sistēma izveido strukturētu kopsavilkumu, kad konteksta apjoms tuvojas aptuveni 80 000 tokenu. Tādējādi sarunu var turpināt, saglabājot svarīgo informāciju un atkārtoti nesūtot visu sarunas vēsturi.

Pirms ieviešanas produkcijas vidē Ringg testē modeļus, izmantojot iepriekšējās sarunas un simulētus klientu darbību scenārijus. Tā novērtēšanas platforma izmanto šos rezultātus, lai atklātu nepilnības un ieteiktu uzvedņu uzlabojumus, nodrošinot nepārtrauktu aģentu un to konfigurāciju pilnveidi.

Vienā no novērtējumiem tika pārbaudīta Ringg pēczvana analīzes darbplūsma. Uzņēmums salīdzināja GPT‑5.6 Terra ar alternatīvām, piemēram, Gemini 2.5 Flash, un Terra uzrādīja labākos rezultātus. Ringg pārcēla kopsavilkumu veidošanu un noskaņojuma klasifikāciju uz GPT‑5.6 Terra. Terra saglabāja augstu precizitāti kopsavilkumu veidošanā un noskaņojuma analīzē, vienlaikus būtiski uzlabojot rentabilitāti uz vienu apstrādāto pieprasījumu.

Uzņēmums testē modeļus arī dažādās valodās un to reģionālajos variantos, tostarp sarunās, kurās pārslēdzas starp valodām vai apvieno angļu valodu ar vietējās valodas frāzēm — tā ir ierasta prakse tirgos, kuros tas darbojas. GPT‑5.6 Terra pārspēja Gemini 2.5 Flash, sasniedzot līdz 97% precizitāti izplatītākajās reģiona valodās. Tādējādi GPT‑5.6 ir piemērotāks aģentiem, kas apkalpo Ringg klientus.

Modeļus, kas izturējuši testēšanu ārpus produkcijas vides, vispirms ievieš nelielai daļai produkcijas pieprasījumu un tikai pēc tam paplašina to lietojumu. Produkcijas vidē Ringg maršrutētājs uzrauga aizturi un galapunktu darbspēju dažādos reģionos un novirza pieprasījumus citur, ja galapunkts kļūst nepieejams vai pārsniedz aiztures slieksni. Specializēti mezgli, brīdinājumi un versēti izvietojumi palīdz izolēt problēmas un ierobežot to ietekmi.

Šī pieeja arī palīdz Ringg uzlabot rentabilitāti uz vienu apstrādāto pieprasījumu. Pārceļot noteiktus reāllaika uzdevumus no GPT‑4.1 uz GPT‑5.6 Luna, modeļa izmaksas samazinājās par aptuveni 90%.

Ringg aģenti tā klientu uzņēmumos atrisina līdz 65% ikdienas klientu pieprasījumu bez klientu apkalpošanas darbinieku iesaistes.

Policybazaar, viena no Indijas lielākajām tiešsaistes apdrošināšanas platformām, izmanto Ringg, lai nodrošinātu saziņu saistībā ar vairāk nekā 57 000 klientu pieprasījumu, un 67% zvanu tiek apstrādāti bez cilvēka iesaistes. Policybazaar vidējais atbildes laiks samazinājās no 8–12 minūtēm līdz mazāk nekā 60 sekundēm — uzlabojums par aptuveni 88%.

Globālajā veselības aprūpes platformā Practo Ringg aģenti palīdz klientiem pieteikt vizītes pie veselības aprūpes speciālistiem un noformēt pakalpojumu pieprasījumus. Pēc ieviešanas Practo sasniedza 85% pieprasījumu atrisināšanu jau pirmajā zvanā, un atbildes laiks bija mazāks par trim sekundēm. Darbības izmaksas samazinājās par 70% salīdzinājumā ar iepriekšējo darbinieku nodrošināto darbplūsmu, savukārt Ringg tagad katru dienu noformē vairāk nekā 1000 vizīšu pieteikumu.

Tiešsaistes ieguldījumu platforma Groww izmanto Ringg, lai pilnībā pašapkalpošanās ceļā atrisinātu 72% ienākošo jautājumu par sākotnējiem publiskajiem piedāvājumiem (IPO), nākotnes līgumiem un iespējas līgumiem, vidējam apstrādes laikam sasniedzot divas minūtes.

Izmantojot OpenAI datora lietošanas iespējas, Ringg izstrādā pārlūka aģentus, kas palīdz uzsākt platformu lietošanu, īstenot principa „Pazīsti savu klientu” (KYC) procesus, novērst IT problēmas, sniegt dežūratbalstu incidentu laikā un apstrādāt atlīdzību pieteikumus.

Uzņēmums izstrādā arī konteksta slāni, kas spēj saglabāt informāciju starp dažādiem kanāliem un saziņas reizēm. Klients varētu sākt pieprasījumu balss saziņā, turpināt to WhatsApp un pabeigt pārlūkā, katru reizi neatkārtojot vienu un to pašu informāciju.

Ringg skatījumā nākamās paaudzes klientu apkalpošanu vērtēs pēc sasniegtajiem biznesa rezultātiem un automatizācijas dziļuma, nevis zvanu skaita vai darbinieku skaita.