Ringg-ийн AI агентууд OpenAI-аар дуудлагын 65% хүртэлхийг шийднэ

Дуудлага олшроход хэрэглэгчийн үйлчилгээний баг ихэвчлэн ажилтнаа нэмдэг ч ингэснээр харилцаа бүрийн зардал, төвөгшил нэмэгддэг. Дуут яриа, чат агентын платформ Ringg⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) Энэтхэгийн өргөн хэрэглээний томоохон бизнесүүдтэй ажиллахдаа энэ асуудалтай биечлэн тулгарчээ.

Эдгээр компани өсөн нэмэгдэх дуудлагад хариулахад хүндрэлтэй байснаас гадна үйлчилгээний ажилтнууд нь даатгал худалдан авахаас эхлээд цаг захиалах хүртэлх ажлыг хэрэглэгчдэд хийж өгөхийн тулд хоорондоо уялдаагүй, гар ажиллагаатай системүүдтэй ноцолдож байв.

Энэ туршлагадаа үндэслэн Ringg нь GPT‑5.6 зэрэг өндөр үр ашигтай загварт суурилсан, дуут яриа, чат, WhatsApp, вэбийг хамарсан байгууллагын агентын платформ бүтээжээ. Тохирох бодит цагийн ажлуудыг GPT‑4.1‑ээс GPT‑5.6 руу шилжүүлснээр шаардлагатай чанар, хариу өгөх хурдыг хадгалахын зэрэгцээ загварын зардлыг ойролцоогоор 90% бууруулсан.

Ringg-ийн агентууд одоо сар бүр 7 сая гаруй холбогдсон дуудлагад үйлчилдэг бөгөөд харилцагчдынх нь хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийн дундаж үнэлгээ (CSAT) 4.8 байна.

Хэрэглэгчийн хүсэлтийг биелүүлэхийн тулд агент даатгалын гэрээ шалгах, дансны бүртгэл татах, цаг товлох, CRM шинэчлэх эсвэл холбогдох мэдээллийг бүрэн хадгалан яриаг мэргэжилтэнд шилжүүлэх шаардлагатай байж болно.

Ringg бодит цагийн харилцаанд GPT‑5.6 Luna болон бусад загварыг ашиглан хэрэглэгчийн хүсэлтийг ойлгож, хэрэгслүүдийг сонгон, олон алхамтай ажлыг гүйцэтгэхэд нь хэрэглэгчдийг чиглүүлдэг. Ringg-ийн зохицуулалтын давхарга нь CRM, хүсэлт бүртгэх платформ, төлбөрийн систем, цаг товлох хэрэгсэл, дотоод API-уудад үйлдэл гүйцэтгэж, шаардлагатай үед асуудлыг ярианы хураангуйн хамт ажилтанд шилжүүлдэг.

Ringg-ийн мэдлэгийн систем нь өгөгдлийн багц, PDF, CSV болон бизнесийн баримтууд дахь бүтэцчилсэн шүүлт, утгаар хайх аргыг хослуулж, агентуудад байгууллагын холбогдох мэдээлэлд тулгуурлан хариулахад тусалдаг.

Ringg мөн шаардлага хангаж буй эсэхийг тогтоох, тусламж үзүүлэх, баталгаажуулах, цаг товлох, дээд шатанд шилжүүлэх ажлыг тусгай дэд агентуудад хуваарилж чадна. Платформ эдгээр алхмыг зохицуулахын зэрэгцээ дуут яриа, чат, WhatsApp, вэбээр хэрэглэгчтэй өрнүүлэх ярианы уялдааг хадгалдаг.

Ringg нь OpenAI-ийг бусад хувилбартай ярианы чанар, хариу өгөх хугацаа, заавар дагах, хэрэгсэл дуудах, олон хэлээр ажиллах чадвар, найдвартай байдал, зардлаар харьцуулжээ. Үүний дүнд бодит хэрэглээний ажлуудад OpenAI хамгийн тэнцвэртэй үзүүлэлттэйг тогтоосон.

GPT‑5.6 болон бусад OpenAI загвар нь нарийн төвөгтэй зааврыг дагах, хэрэгсэл дуудах, ярианы агуулгыг хадгалах, байгууллагын хэмжээний ачаалалд найдвартай ажиллахдаа ч илүү тогтвортой байв.

Ringg ажлын шаардлагаас хамааран тодорхой OpenAI загварт ажлыг хуваарилдаг. GPT‑4.1 нь бодит цагийн дуут яриа, чатын ачааллын ихэнхийг хариуцдаг. GPT‑5.6 Luna нь үндсэн системд хэвээр байгаа бөгөөд гүйцэтгэл, хариу өгөх хугацаа эсвэл үнэ-гүйцэтгэлийн харьцаа нь тухайн хүсэлтэд илүү тохирсон үед ашиглагддаг. GPT‑5.6 Terra нь дуудлагын дараах шинжилгээ, тухайлбал хураангуй гаргах, сэтгэл хөдлөлийн өнгө аясыг ангилах ажлыг гүйцэтгэдэг. Харин GPT‑5.6 Sol нь үнэлгээ хийх, өгөгдөл сайжруулах, загварыг шүүгч болгон ашиглах ажлуудад тусалдаг.

Хэрэглэгч дуудлагаар ярих эсвэл чат бичихэд Ringg-ийн зохицуулалтын систем үүнийг агентын заавар, ярианы түүх, тухайн хэрэглэгчийн өгөгдөл, мэдлэгийн сангийн холбогдох агуулга, ашиглах боломжтой хэрэгслүүдтэй нэгтгэдэг. Дараа нь Ringg-ийн чиглүүлэлтийн давхарга тохирох загвар, тохиргоог сонгоно. Загварын гаргасан хариуг зохицуулалтын системээр дамжуулан хэрэглэгчийн сонгосон сувгаар хүргэдэг.

Урт ярианы үед контекст ойролцоогоор 80,000 токенд хүрмэгц систем бүтэцчилсэн хураангуй үүсгэдэг. Ингэснээр бүх түүхийг дахин дахин илгээлгүйгээр чухал мэдээллийг хадгалан яриаг үргэлжлүүлж болно.

Ringg нь загваруудыг нэвтрүүлэхээсээ өмнө өмнөх яриа болон хэрэглэгчийн үйлдлийг дуурайлган хийсэн туршилтаар шалгадаг. Үнэлгээний платформ нь эдгээр үр дүнгээр сул талыг илрүүлж, өгөгдлийг сайжруулах зөвлөмж гаргадаг. Ингэснээр агентууд болон тохиргоог тасралтгүй сайжруулдаг.

Нэг үнэлгээнд Ringg-ийн дуудлагын дараах шинжилгээний ажлыг хамруулжээ. Компани GPT‑5.6 Terra-г Gemini 2.5 Flash зэрэг хувилбартай харьцуулан туршихад Terra тэргүүлсэн. Ringg хураангуй гаргах, сэтгэл хөдлөлийн өнгө аяс ангилах ажлыг GPT‑5.6 Terra руу шилжүүлжээ. Terra нь хураангуй, сэтгэл хөдлөлийн өнгө аясыг шинжлэхдээ өндөр нарийвчлалаа хадгалж, нэгж ажлын өртөг-үр ашгийн харьцааг мэдэгдэхүйц сайжруулсан.

Компани мөн хэл, бүс нутгийн хувилбаруудаар загваруудыг туршдаг. Үүнд үйлчилдэг зах зээлд нь түгээмэл байдаг хэл сэлгэж ярих, англи хэлийг нутгийн хэлний хэллэгтэй хольж ярих тохиолдлууд багтдаг. GPT‑5.6 Terra нь бүс нутгийн түгээмэл хэлүүдэд 97% хүртэлх нарийвчлалтайгаар Gemini 2.5 Flash-аас давсан. Иймээс GPT‑5.6 нь Ringg-ийн харилцагчдад үйлчлэх агентуудад илүү тохирч байв.

Тусгаарласан орчны туршилтыг давсан загварыг эхлээд бодит ачааллын багахан хэсэгт нэвтрүүлж, дараа нь хэрэглээг нь өргөжүүлдэг. Бодит хэрэглээнд Ringg-ийн чиглүүлэгч бүс бүрийн хариу өгөх хугацаа, эцсийн цэгийн ажиллагааг хянадаг. Эцсийн цэг ажиллахгүй болох эсвэл хүлээлтийн хугацаа босго давбал ачааллыг шилжүүлнэ. Тусгай зангилаа, сэрэмжлүүлэг, хувилбараар удирддаг нэвтрүүлэлт нь асуудлыг тусгаарлаж, нөлөөллийг нь хязгаарлахад тусалдаг.

Энэ арга нь Ringg-ийн нэгж ажлын өртөг-үр ашгийн харьцааг сайжруулахад ч тусалдаг. Бодит цагийн зарим ажлыг GPT‑4.1‑ээс GPT‑5.6 Luna руу шилжүүлснээр загварын зардал ойролцоогоор 90% буурсан.

Ringg-ийн агентууд харилцагчдынхаа хэрэглэгчдийн өдөр тутмын асуулт, хүсэлтийн 65 хүртэлх хувийг ажилтны оролцоогүйгээр шийдвэрлэдэг.

Энэтхэгийн хамгийн том онлайн даатгалын платформуудын нэг Policybazaar нь Ringg-ээр дамжуулан 57,000 гаруй хэрэглэгчийн хүсэлтийг холбож, дуудлагын 67%-д хүний оролцоогүйгээр үйлчилдэг. Policybazaar-ийн хариу өгөх дундаж хугацаа 8–12 минутаас 60 секунд хүрэхгүй болж, ойролцоогоор 88% сайжирсан.

Дэлхийн эрүүл мэндийн үйлчилгээний платформ Practo дээр Ringg-ийн агентууд хэрэглэгчдэд эмчид үзүүлэх цаг захиалах, үйлчилгээний хүсэлтээ биелүүлэхэд нь тусалдаг. Нэвтрүүлсний дараа Practo хүсэлтийн 85%-ийг эхний дуудлагаар шийдвэрлэж, гурван секунд хүрэхгүй хугацаанд хариу өгдөг болсон. Өмнөх ажилтанд тулгуурласан арга барилтай харьцуулахад үйл ажиллагааны зардал 70% буурсан бөгөөд Ringg одоо өдөр бүр 1,000 гаруй цаг захиалга хийдэг.

Онлайн хөрөнгө оруулалтын Groww платформ Ringg-ийг ашиглан IPO, фьючерс, опционтой холбоотой ирсэн асуултын 72%-ийг ажилтны оролцоогүй, өөрөө үйлчлэх хэлбэрээр шийдвэрлэдэг. Нэг хүсэлтэд зарцуулах дундаж хугацаа хоёр минут байна.

Ringg нь OpenAI-ийн компьютер ашиглах чадварт тулгуурлан платформд шинээр бүртгүүлэх, харилцагчийг таньж баталгаажуулах (KYC), мэдээллийн технологийн доголдлыг арилгах, дуудлагаар гарсан сааталд тусламж үзүүлэх, нөхөн төлбөрийн хүсэлт боловсруулах хөтчийн агентууд хөгжүүлж байна.

Компани мөн суваг болон харилцан яриа хооронд мэдээллийг хадгалж чаддаг контекстийн давхарга хөгжүүлж байна. Хэрэглэгч хүсэлтээ дуут яриагаар эхлүүлж, WhatsApp дээр үргэлжлүүлээд, хөтөч дээр дуусгахдаа нэг мэдээллээ дахин дахин хэлэх шаардлагагүй болно.

Ringg-ийн үзэж буйгаар хэрэглэгчийн үйлчилгээний дараагийн үеийг дуудлагын тоо, ажилтны тоогоор бус, бизнесийн бодит үр дүн болон ажлыг хэр гүнзгий автоматжуулснаар хэмжинэ.