Ringg AI агенти уз OpenAI решавају до 65% позива клијената

Када обим позива порасте, службе за кориснике обично повећавају капацитет запошљавањем додатних људи, али то повећава цену и сложеност сваке интеракције. Ringg⁠(отвара се у новом прозору), платформа за гласовне и чет агенте, непосредно се сусрела с овим проблемом радећи с великим компанијама за широку потрошњу у Индији.

Ове компаније нису имале потешкоћа само да одговоре на већи број позива; њихови агенти корисничке службе борили су се и с неповезаним, ручним системима док су помагали клијентима да обаве задатке, од куповине осигурања до заказивања термина.

То искуство подстакло је Ringg да направи платформу за агенте намењену великим системима, засновану на високо ефикасним моделима као што је GPT‑5.6, која обухвата глас, чет, WhatsApp и веб. Пребацивање одговарајућих радних оптерећења у реалном времену са GPT‑4.1 на GPT‑5.6 смањило је трошкове модела за приближно 90%, уз потребан квалитет и брзину одзива.

Агенти компаније Ringg сада обрађују више од 7 милиона успостављених позива месечно, а њени клијенти имају просечну оцену задовољства корисника (CSAT) од 4,8.

Да би агент обрадио захтев клијента, можда ће морати да провери полису, преузме податке о налогу, закаже термин, ажурира CRM или проследи разговор стручњаку уз очување релевантног контекста.

За интеракције у реалном времену Ringg користи GPT‑5.6 Luna и друге моделе да протумачи захтеве клијената, изабере алате и води клијенте кроз токове рада у више корака. Оркестрациони слој компаније Ringg извршава радње у CRM системима, платформама за тикете, платним системима, алатима за заказивање и интерним API-јима, а када је потребно, прослеђује случај човеку са сажетком разговора.

Систем знања компаније Ringg комбинује структурирано филтрирање са семантичким проналажењем у скуповима података, PDF и CSV датотекама и пословним документима, помажући агентима да одговарају на питања користећи релевантне информације компаније.

Ringg такође може да подели посао међу специјализованим подагентима за квалификацију, подршку, верификацију, заказивање и ескалацију. Платформа координише те кораке и притом одржава доследан разговор с клијентом путем гласа, чета, апликације WhatsApp и веба.

Након што је упоредио OpenAI с другим решењима у погледу квалитета разговора, брзине одзива, праћења инструкција, позивања алата, вишејезичних перформанси, поузданости и цене, Ringg је утврдио да OpenAI нуди најбољу укупну равнотежу за продукциона радна оптерећења.

GPT‑5.6 и други OpenAI модели били су доследнији и у праћењу сложених инструкција, извршавању позива алата, очувању контекста разговора и поузданом раду у великим пословним системима.

Ringg усмерава посао ка одређеном OpenAI моделу у складу с потребама задатка. GPT‑4.1 обрађује већину гласовног и чет саобраћаја у реалном времену. GPT‑5.6 Luna остаје део продукционог система и користи се када њене перформансе, брзина одзива или однос цене и учинка више одговарају захтеву. GPT‑5.6 Terra обавља анализу након позива, укључујући сажимање и класификацију сентимента. GPT‑5.6 Sol подржава евалуацију, унапређивање инструкција и токове рада у којима модел има улогу оцењивача.

Када клијент говори током гласовног позива или пошаље поруку у чету, оркестрациони систем компаније Ringg комбинује тај унос са инструкцијама агента, историјом разговора, подацима о конкретном клијенту, релевантним контекстом из базе знања и доступним алатима. Слој за усмеравање компаније Ringg затим бира одговарајући модел и конфигурацију. Излаз модела пролази кроз оркестрациони систем и испоручује се путем канала који је клијент изабрао.

Код дужих интеракција систем прави структурирани сажетак када се контекст приближи граници од приближно 80.000 токена. Разговор потом може да се настави уз очуване важне информације, без поновног слања целокупне историје.

Ringg тестира моделе на историјским разговорима и симулираним токовима корисника пре увођења у продукцију. Његова платформа за евалуацију користи те резултате како би препознала слабости и препоручила побољшања инструкција, чиме ствара циклус непрекидног унапређивања агената и конфигурација.

Једна евалуација обухватила је ток рада компаније Ringg за анализу након позива. Компанија је упоредила GPT‑5.6 Terra с другим решењима као што је Gemini 2.5 Flash, а Terra је остварила најбољи резултат. Ringg је пребацио сажимање и класификацију сентимента на GPT‑5.6 Terra. Terra је задржала високу тачност сажетака и анализе сентимента, уз знатно бољу економичност по јединици.

Компанија тестира моделе и на различитим језичким и регионалним варијантама, укључујући разговоре у којима се језици смењују или се енглески комбинује с изразима на локалним језицима, што је уобичајено на тржиштима која опслужује. GPT‑5.6 Terra надмашила је Gemini 2.5 Flash, уз тачност до 97% на честим регионалним језицима, па GPT‑5.6 више одговара агентима који опслужују клијенте компаније Ringg.

Модели који прођу тестирање ван мреже најпре се уводе у мали део продукционог саобраћаја, а затим се њихова примена проширује. У продукцији, рутер компаније Ringg прати брзину одзива и стање крајњих тачака у различитим регионима и преусмерава саобраћај када крајња тачка постане недоступна или прекорачи праг кашњења. Специјализовани чворови, упозорења и примене с различитим верзијама помажу да се проблеми изолују и ограничи њихов утицај.

Овај приступ такође помаже компанији Ringg да побољша економичност по јединици. Пребацивање одређених радних оптерећења у реалном времену са GPT‑4.1 на GPT‑5.6 Luna смањило је трошкове модела за приближно 90%.

За клијенте компаније Ringg, њени агенти решавају до 65% рутинских упита корисника без учешћа људског агента.

Policybazaar, једна од највећих онлајн платформи за осигурање у Индији, користи Ringg за повезивање више од 57.000 захтева клијената, а 67% позива обрађује се без људске интервенције. Просечно време одзива компаније Policybazaar смањено је са 8–12 минута на мање од 60 секунди, што је побољшање од приближно 88%.

У компанији Practo, глобалној здравственој платформи, агенти компаније Ringg помажу клијентима да закажу здравствене прегледе и обаве захтеве за услуге. Након увођења решења, Practo је остварио стопу решавања при првом позиву од 85% и време одзива краће од три секунде. Оперативни трошкови смањени су за 70% у односу на претходни ток рада који су водили људи, док Ringg сада сваког дана обави више од 1.000 заказивања термина.

Онлајн инвестициона платформа Groww користи Ringg да у потпуности самостално обради 72% долазних упита о иницијалним јавним понудама, фјучерсима и опцијама, уз просечно време обраде од два минута.

Користећи могућности компаније OpenAI за коришћење рачунара, Ringg развија агенте за прегледач намењене увођењу корисника на платформу, процесима упознавања клијента (KYC), решавању IT проблема, дежурној подршци при инцидентима и обради одштетних захтева.

Компанија развија и контекстуални слој који може да очува информације кроз различите канале и интеракције. Клијент може да започне захтев гласовним путем, настави га у апликацији WhatsApp и заврши у прегледачу, без потребе да сваки пут понавља исте податке.

За Ringg ће се следећа генерација корисничких операција мерити оствареним пословним исходима и дубином аутоматизације, а не обимом позива или бројем запослених.