Ringg’in AI ajanları OpenAI modelleriyle müşteri aramalarının %65’ini çözüyor

Ringg, Hindistan’daki büyük tüketici işletmelerinin artan çağrı hacmi ve dağınık, manuel sistemlerle mücadele etmesi üzerine, ses, sohbet, WhatsApp ve web kanallarını kapsayan bir kurumsal ajan platformu geliştirdi. Platformun çekirdeğinde GPT‑5.6 Luna, Terra ve Sol gibi OpenAI modelleri bulunuyor; bu modeller, müşteri isteklerini yorumlayıp uygun araçları seçerek poliçe kontrolü, randevu planlama, CRM güncelleme gibi çok adımlı iş akışlarını yönlendiriyor.

Model seçimi, görev gereksinimlerine göre dinamik olarak yapılıyor: gerçek zamanlı ses ve sohbet trafiği çoğunlukla GPT‑4.1 tarafından işlenirken, performans, gecikme ve fiyat‑performans profili daha uygun olduğunda GPT‑5.6 Luna devreye giriyor. Post‑call analizleri, özetleme ve duygu sınıflandırması gibi işlemler ise GPT‑5.6 Terra tarafından yürütülüyor; model‑as‑judge ve prompt iyileştirme süreçleri ise GPT‑5.6 Sol tarafından destekleniyor.

Ringg, modelleri üretime almadan önce tarihsel konuşma kayıtları ve simüle edilmiş müşteri akışlarıyla test ediyor. Örneğin, GPT‑5.6 Terra, Gemini 2.5 Flash’a kıyasla bölgesel dillerde %97’ye varan doğruluk sağladı ve özetleme ile duygu analizi görevlerinde yüksek tutarlılık gösterdi. Bu test sonuçları, modelin üretim trafiğine kademeli olarak dahil edilmesini ve performans, gecikme ve uç nokta sağlığı izlenerek otomatik yönlendirme yapılmasını sağlıyor.

Müşteri sonuçları da etkileyici: Ringg’in ajanları, Policybazaar’da %67, Practo’da %85 ve Groww’da %72 oranında rutin sorguları insan müdahalesi olmadan çözüyor. Ortalama yanıt süresi 8‑12 dakikadan 60 saniyeye, hatta üç saniyeye kadar düşerken, operasyonel maliyetlerde %70‑90 arasında azalma kaydedildi. OpenAI’nın bilgisayar‑kullanım yetenekleri sayesinde Ringg, tarayıcı tabanlı ajanlar geliştirerek KYC, IT sorun giderme ve talep yönetimi gibi karmaşık iş akışlarını da otomatikleştiriyor.