Эксперт рассказал, как ИИ меняет автомобильные классифайды

Технический директор Авито Авто Артур Щеглов в беседе с ТСН24 рассказал, что ажиотаж вокруг темы нейросетей в автомобильном сегменте начался начался с появлением генеративного ИИ. Но в целом ИИ  в отрасли  используется давно, еще с 2010-х. До появления генеративного ИИ было много специализированных ML-моделей, каждая из которых решала свою задачу. В «Авито» такие технологии начали внедрять с 2014 года, и сейчас они есть практически на всех этапах взаимодействия пользователя с площадкой.

Например, порядка 99% объявлений на платформе модерируется автоматически, и только небольшая часть попадает на проверку, когда модель говорит: я не могу принять решение, подтвердите вручную. Ежедневно через эти проверки проходит порядка 25 млн объявлений.  Также существуют алгоритмы определения рыночной цены автомобиля с пробегом, которые анализируют около 40 параметров машины и внешних факторов, включая состояние рынка, спрос и предложение, информацию о реальных сделках.

Сейчас сценарий выбора авто меняется, часть этой работы начинают брать на себя платформы. Эксперт выделяет два направления. Первое — это появление диалоговых интерфейсов, которые добавляют новый слой к классическому поиску. Второе важное изменение — это усиление роли доверия в процессе выбора. Покупатель все чаще ожидает, что платформа не просто покажет варианты, но и обеспечит высокий уровень безопасности на всех этапах поиска и выбора авто.

Например, изначально на платформе VIN при подаче объявления не был обязательным и нельзя было узнать историю авто. Сейчас  задача платформы исключить вероятность того, что объявление с чужим VIN вообще попадет к пользователю. Модель сверяет номер, который видит на фотографии автомобиля, с VIN в объявлении — и если они не совпадают, то такое объявление в принципе не проходит модерацию, все данные собираются в «Автотеке».  А для обработки текстовых описаний используется большая языковая модель, пользователь видит визуализированную историю автомобиля — от аварий до последующих ремонтов.

С конца прошлого года к этой инфраструктуре добавился генеративный ИИ — ассистент Ави, который помогает подобрать автомобиль в диалоговом формате, через который можно просто объяснить задачу и получить готовый ответ, как это было бы в случае с консультантом, отмечает Артур Щеглов.

Первые тесты показывают, что пользователи воспринимают ассистента не как замену решения, а как дополнительный инструмент проверки выбора.

Если в сценариях для частных пользователей ИИ помогает снизить неопределенность при выборе автомобиля, то для дилеров он решает ту же задачу — только уже на уровне управления складом, ценой и продажами. Сегодня алгоритмы помогают продавцам в двух ключевых сценариях. Первый — аудит трафика, где алгоритмы обезличивают звонки колл-центра, транскрибируют и анализируют их. После чего руководитель получает готовый отчет о том, что было сделано по чек-листу.

Второй сценарий связан с обработкой лидов. С помощью цифрового инструмента нейросети определяют, насколько покупатель готов к сделке, и возвращают потерянные контакты обратно в воронку.

Эксперт объяснил, что в B2B плохо работает подход «сделать универсальный продукт для всех» — здесь важна точечная работа с конкретной болью клиента.