Ringg ajanları çağrıların %65’ini OpenAI ile çözüyor

Çağrı hacmi arttığında müşteri hizmetleri operasyonları genellikle daha fazla personel eklenerek ölçeklendirilir ancak bu, her etkileşimin maliyetini ve karmaşıklığını artırır. Sesli görüşme ve sohbet ajanı platformu Ringg⁠(yeni bir pencerede açılır), Hindistan’daki büyük tüketici şirketleriyle çalışırken bu sorunu bizzat gördü.

Bu şirketler yalnızca artan çağrıları yanıtlamakta zorlanmıyordu; müşteri hizmetleri temsilcileri de müşterilerin sigorta satın almaktan randevu almaya kadar çeşitli işlemleri tamamlamasına yardımcı olmak için dağınık ve manuel sistemlerle uğraşıyordu.

Bu deneyim, Ringg’i merkezinde GPT‑5.6 gibi yüksek verimliliğe sahip modeller bulunan ve sesli görüşme, sohbet, WhatsApp ile web kanallarını kapsayan kurumsal bir ajan platformu geliştirmeye yöneltti. Uygun gerçek zamanlı iş yüklerinin GPT‑4.1’den GPT‑5.6’ya taşınması, gerekli kalite ve gecikme düzeyini korurken model maliyetlerini yaklaşık %90 azalttı.

Ringg’in ajanları artık her ay 7 milyondan fazla bağlantı kurulan çağrıyı yönetiyor ve müşterilerinin ortalama müşteri memnuniyeti (CSAT) puanı 4,8.

Ajanların bir müşteri talebini tamamlaması; poliçe kontrolü, hesap kaydı alma, randevu planlama, CRM’i güncelleme veya konuşmayı ilgili bağlamı koruyarak bir uzmana aktarma gibi işlemler gerektirebilir.

Ringg, gerçek zamanlı etkileşimlerde müşteri taleplerini yorumlamak, araçları seçmek ve çok adımlı iş akışlarında müşterilere rehberlik etmek için GPT‑5.6 Luna ve diğer modelleri kullanıyor. Ringg’in orkestrasyon katmanı; CRM’ler, destek kaydı platformları, ödeme sistemleri, planlama araçları ve şirket içi API’ler genelindeki işlemleri yürütüyor, gerektiğinde konuşmanın özetiyle birlikte vakayı bir insana aktarıyor.

Ringg’in bilgi sistemi; veri kümeleri, PDF’ler, CSV’ler ve iş belgelerinde yapılandırılmış filtrelemeyi anlamsal getirmeyle birleştirerek ajanların ilgili kurumsal bilgileri kullanıp soruları yanıtlamasına yardımcı oluyor.

Ringg ayrıca işleri ön değerlendirme, destek, doğrulama, planlama ve üst kademeye aktarma alanlarında uzmanlaşmış alt ajanlar arasında paylaştırabiliyor. Platform, sesli görüşme, sohbet, WhatsApp ve web kanallarında müşteriyle tutarlı bir iletişimi sürdürürken bu adımları koordine ediyor.

Ringg; OpenAI’ı alternatiflerle konuşma kalitesi, gecikme, talimatlara uyma, araç çağırma, çok dilli performans, güvenilirlik ve maliyet açısından değerlendirdi ve OpenAI’ın üretim iş yükleri için en güçlü genel dengeyi sunduğunu belirledi.

GPT‑5.6 ve diğer OpenAI modelleri; karmaşık talimatları izleme, araç çağrılarını yürütme, konuşma bağlamını koruma ve kurumsal ölçekte güvenilir biçimde çalışma konularında da daha tutarlı performans gösterdi.

Ringg, işi görevin ihtiyaçlarına göre belirli bir OpenAI modeline yönlendiriyor. GPT‑4.1, gerçek zamanlı sesli görüşme ve sohbet trafiğinin büyük bölümünü yönetiyor. GPT‑5.6 Luna üretim altyapısındaki yerini koruyor ve performans, gecikme veya fiyat-performans profili bir talebe daha uygun olduğunda kullanılıyor. GPT‑5.6 Terra, özetler ve duygu sınıflandırması dâhil olmak üzere çağrı sonrası analizleri gerçekleştiriyor. GPT‑5.6 Sol ise değerlendirme, prompt iyileştirme ve modelin hakem olarak kullanıldığı iş akışlarını destekliyor.

Bir müşteri sesli görüşmede konuştuğunda veya sohbet mesajı gönderdiğinde Ringg’in orkestrasyon sistemi bu girdiyi ajanın talimatları, konuşma geçmişi, müşteriye özgü veriler, ilgili bilgi tabanı bağlamı ve kullanılabilir araçlarla birleştiriyor. Ardından Ringg’in yönlendirme katmanı uygun modeli ve yapılandırmayı seçiyor. Modelin çıktısı orkestrasyon sisteminden geçirilerek müşterinin seçtiği kanal üzerinden iletiliyor.

Sistem, uzun etkileşimlerde bağlam yaklaşık 80.000 token’a yaklaştığında yapılandırılmış bir özet oluşturuyor. Böylece tüm geçmişi tekrar tekrar göndermeden, önemli bilgiler korunarak konuşmaya devam edilebiliyor.

Ringg, modelleri üretime almadan önce geçmiş konuşmaları ve simüle edilmiş müşteri akışlarını kullanarak test ediyor. Değerlendirme platformu, zayıf noktaları belirlemek ve prompt iyileştirmeleri önermek için bu sonuçları kullanarak ajanları ve yapılandırmaları için sürekli bir iyileştirme döngüsü oluşturuyor.

Değerlendirmelerden biri Ringg’in çağrı sonrası analiz iş akışını kapsıyordu. Şirket, GPT‑5.6 Terra’yı Gemini 2.5 Flash gibi alternatiflerle karşılaştırdı ve Terra en iyi sonucu verdi. Ringg, özetleme ve duygu sınıflandırma işlerini GPT‑5.6 Terra’ya taşıdı. Terra, özetleme ve duygu analizinde yüksek doğruluğu korurken birim ekonomisini önemli ölçüde iyileştirdi.

Şirket ayrıca modelleri, hizmet verdiği pazarlarda yaygın olan diller arası geçişlerin yapıldığı veya İngilizceyle yerel dilde ifadelerin bir arada kullanıldığı konuşmalar dâhil olmak üzere farklı dil ve bölge varyasyonlarında test ediyor. GPT‑5.6 Terra, yaygın bölgesel dillerde %97’ye varan doğrulukla Gemini 2.5 Flash’tan daha iyi performans gösterdi. Bu da GPT‑5.6’yı Ringg müşterilerine hizmet veren ajanlar için daha uygun hâle getirdi.

Çevrimdışı testleri geçen modeller, kapsamlı kullanıma alınmadan önce üretim trafiğinin küçük bir bölümünde devreye alınıyor. Ringg’in yönlendiricisi üretimde bölgeler genelindeki gecikmeyi ve uç nokta durumunu izliyor; bir uç nokta kullanılamaz hâle geldiğinde veya gecikme eşiğini aştığında trafiği başka bir yere aktarıyor. Özel düğümler, uyarılar ve sürümlendirilmiş dağıtımlar sorunların yalıtılmasına ve etkilerinin sınırlandırılmasına yardımcı oluyor.

Bu yaklaşım, Ringg’in birim ekonomisini iyileştirmesine de yardımcı oluyor. Belirli gerçek zamanlı iş yüklerinin GPT‑4.1’den GPT‑5.6 Luna’ya taşınması, model maliyetlerini yaklaşık %90 azalttı.

Ringg’in ajanları, müşterileri için rutin müşteri taleplerinin %65’e varan kısmını herhangi bir insan temsilcinin katılımı olmadan çözüyor.

Hindistan’ın en büyük çevrimiçi sigorta platformlarından Policybazaar, 57.000’den fazla müşteri talebini işleme almak için Ringg’i kullanıyor ve çağrıların %67’si insan müdahalesi olmadan yönetiliyor. Policybazaar’ın ortalama yanıt süresi 8-12 dakikadan 60 saniyenin altına inerek yaklaşık %88 iyileşti.

Küresel sağlık hizmetleri platformu Practo’da Ringg ajanları, müşterilerin sağlık randevusu almasına ve hizmet taleplerini tamamlamasına yardımcı oluyor. Practo, kullanıma geçişin ardından ilk çağrıda %85 çözüm oranına ve üç saniyenin altında yanıt sürelerine ulaştı. İşletme maliyetleri önceki insan odaklı iş akışına kıyasla %70 azalırken Ringg artık her gün 1.000’den fazla randevu işlemini tamamlıyor.

Çevrimiçi yatırım platformu Groww, halka arzlar, vadeli işlemler ve opsiyonlarla ilgili gelen taleplerin %72’sini ortalama iki dakikalık işlem süresiyle tamamen self servis olarak çözmek için Ringg’i kullanıyor.

Ringg, OpenAI’ın bilgisayar kullanma özelliklerinden yararlanarak platforma katılım, Müşterini Tanı (KYC) süreçleri, BT sorun giderme, nöbetçi olay desteği ve hasar işlemleri için tarayıcı ajanları geliştiriyor.

Şirket ayrıca bilgileri kanallar ve etkileşimler arasında koruyabilen bir bağlam katmanı geliştiriyor. Bir müşteri talebini sesli görüşmeyle başlatıp WhatsApp’ta sürdürebilir ve her seferinde aynı ayrıntıları tekrarlamak zorunda kalmadan tarayıcıda tamamlayabilir.

Ringg’e göre yeni nesil müşteri operasyonları, çağrı hacmi veya çalışan sayısıyla değil, tamamlanan iş sonuçları ve otomasyonun derinliğiyle ölçülecek.