Крупнейшие российские классифайды перестраивают свою экономику, внедряя искусственный интеллект практически во все этапы взаимодействия продавца и покупателя. Технология, которая, казалось бы, вчера только обсуждалась, сегодня уже проверяет номера, ищет царапины на фото и выдает рыночную цену с точностью до нескольких тысяч рублей. Новая этап развития технологий – генеративный ИИ, считают в Авито Авто, где такой уже применяется.

Он добавил, что до появления генеративных моделей было много специализированных ML-моделей, каждая из которых решала свою задачу, например, на Авито Авто технология и сейчас охватывает модерацию, а также процесс определения рыночной цены автомобиля с пробегом, которая вычисляется по более 40 параметрам.
Другое дело — генеративный ИИ, который меняет интерфейс и саму логику выбора авто, отметил эксперт.
Помощь покупателю
На авторынке ситуация такова, что среднестатистический покупатель как правило не имеет четкого понимания, какую именно машину он ищет — есть набор ограничений и предпочтений. И генеративная модель на понятном покупателю языке способна помочь пройти путь от примерных пожеланий до выбора конкретного автомобиля. Весь процесс исследования начинает происходить уже в диалоговом интерфейсе.
Поскольку покупка машины обычно тщательно продуманный шаг, все привыкли что процесс приобретения авто сложен и небыстр. А теперь все меняется. Не нужно вручную открывать десятки объявлений, сравнивать варианты и уточнять у продавца массу нюансов. Сегодня большую часть этих забот берет на себя ИИ. Артур Щеглов уверен, что важны два момента, которые изменяются, благодаря GenAI. Первый — появление диалоговых интерфейсов, второй — усиление роли доверия в процессе выбора, ведь покупатель все чаще ожидает, что платформа не просто покажет варианты, но и обеспечит высокий уровень безопасности на всех этапах поиска и выбора авто.
Пример: исключение возможности публикации объявления с чужим VIN — модель автоматически сверяет номер, который видит на фотографии автомобиля, с VIN в объявлении — и если они не совпадают, то такое объявление в принципе не проходит модерацию. Кроме того, языковые модели используются для обработки текстовых описаний: расчетов ремонта, кузовных работ и других событий, которые поступают из разных источников, включая страховые компании и сервисные центры. На основе этих данных система автоматически формирует коды повреждений, привязанные к одной из 16 частей автомобиля, и наносит их на интерактивную схему ДТП, тем самым переводя разрозненные данные в структурированную модель повреждений и понятные рекомендации. Также система предупредит о юридических рисках. Решать покупателю, но дать максимум информации для принятия правильного решения — сегодня это задача платформы.
Помощь продавцу
Продавцам автомобилей ИИ тоже готов прийти на помощь. Например, автодилер сегодня может упростить аудит трафика. У колл-центров обычно есть чек-листы: представился ли сотрудник, был ли он вежлив, задал ли нужные вопросы, пригласил ли на тест-драйв и так далее. Сегодня можно записать разговор, далее обезличить его и транскрибировать, затем проанализировать с помощью алгоритмов. В итоге руководитель получает отчет, что было сделано по стандарту, а что нет. Система помогает вернуть в воронку так называемые горячие лиды – готовых к покупке клиентов по оценке экспертов Авито Авто, только после первого звонка таких бывает до 30%.
Второе решение – инструмент, позволяет с высокой точностью определить, насколько человек действительно был готов к покупке и что ему можно было предложить еще, например, клиенту нужна была скидка. Часть таких лидов, уже было направившихся к другому дилеру, можно вернуть.
Сценарий будущего
По словам Артура Щеглова, в ближайшем будущем рынок, вероятнее всего, будет двигаться от привычки к использованию одной универсальной модели «на все случаи жизни» к внедрению специализированных моделей на каждый отдельный индивидуальный сценарий продажи или покупки. А затем эти модели будут обрастать все более удобным интерфейсом.



