Долгое время разговоры об ИИ в классифайдах оставались скорее пиаром, но сегодня технологии машинного обучения работают в фоновом режиме на всех этапах. По словам эксперта, подавляющее большинство объявлений (до 99% на крупных площадках) модерируется автоматически. Причем для автомобилей задействовано больше алгоритмов, чем для других товаров.
Одна модель, к примеру, способна считывать государственный номер и сверять его с VIN-кодом — если данные не совпадают, объявление просто не попадает в выдачу. Другая настроена на анализ фото: алгоритм, натренированный на миллионах снимков с ржавчиной, царапинами и трещинами, может указать на дефекты. Третья модель нацелена на определение рыночной цены, анализируя десятки параметров: от года выпуска и пробега до текущего спроса и данных о реальных сделках.
Главная проблема при покупке автомобиля с пробегом — асимметрия информации. Продавец знает о машине всё, покупатель — почти ничего. Раньше приходилось полагаться на интуицию или звать на осмотр знакомого механика. Теперь эту работу перенастраивают на ИИ.
Современные сервисы собирают цифровые следы автомобиля из десятков источников: страховые компании, сервисные центры, базы ГИБДД. Однако обычному человеку сложно интерпретировать технические отчеты и большие массивы данных. Здесь на помощь приходят генеративные модели. Они переводят информацию разрозненные записи об истории машины, ДТП и ремонтах в понятные цветовые рекомендации наглядную интерактивную схему.
С конца прошлого года к этим инструментам добавился ИИ-ассистент Ави, который основан на генеративных моделях. Теперь пользователю достаточно описать, какой автомобиль нужен, а помощник предложит готовую подборку, как это сделал бы консультант. «При этом пользователи воспринимают ассистента не как замену решения, а как дополнительный инструмент проверки выбора — скорее «дай еще одну точку зрения», чем «реши за меня»,. — подчеркивает Артур Щеглов.
Технологии меняют и профессиональный рынок. Для дилеров и автосалонов ИИ сегодня решает задачу удержания клиентов. Статистика такова: около 30% потенциальных покупателей теряются в момент первого звонка. Продавец что-то не договорил, не предложил скидку, не пригласил на тест-драйв — и лид уходит к конкуренту. Системы на базе ИИ записывают, обезличивают и транскрибируют разговоры, анализируя их по чек-листу: представился ли менеджер, был ли вежлив, задал ли правильные вопросы. Руководитель получает отчет — и может точечно исправлять ошибки.
Кроме того, на платформе существует инструмент «горячие лиды», которые по разговору определяют готовность клиента к покупке.
По мнению эксперта, в ближайшие годы не стоит ждать тотальной замены привычных интерфейсов.
«В этом смысле генеративный ИИ — это не отдельный продукт на витрине, а следующий слой над уже существующей инфраструктурой. И дальше, скорее всего, рынок будет двигаться так: не одна универсальная модель «на все случаи жизни», а много специализированных сценариев, поверх которых появляется более удобный интерфейс», — считает Артур Щеглов.
Главный смысл внедрения ИИ в автомобильные классифайды — сделать процесс выбора машины в прозрачным и понятным.
Комментарии