Искусственный интеллект в автоклассифайдах используется уже много лет. Компания «Авито» внедряет ИИ-технологии, начиная с 2014 года, и сейчас они применяются практически на всех этапах взаимодействия пользователя с площадкой.
Во-первых, ИИ осуществляет модерацию данных. «У нас 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», — рассказал в интервью «Ъ-Технологиям» технический директор «Авито Авто» Артур Щеглов.
Во-вторых, 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. То же компьютерное зрение существует давно.
«Можно натренировать модель на большом стоке фотографий с ржавчиной, царапинами, трещинами и прочими дефектами. Она учится это распознавать и потом может буквально на изображении показать: вот здесь дефект с вероятностью X, обрати внимание. Поэтому говорить, что все началось с GenAI, было бы неправильно. GenAI скорее стал новым интерфейсом поверх уже существующего слоя базовых технологий», — пояснил эксперт.
Сейчас генеративный ИИ позволяет человеку найти автомобиль, соответствующий именно его потребностям. Например, в конце прошлого года во всех вертикалях «Авито» запустили GenAI-ассистента. В авто он помогает выбрать машину в формате диалога. Пользователь задает вопрос, как бы он его задал, например, консультанту — «нужна машина для семьи из пяти человек, с вместительным багажником, в заданном бюджете». Или наоборот — спросил совета по конкретной модели в конкретном бюджете. И дальше ассистент платформы «Ави» помогает сузить выбор, структурировать саму задачу и предлагает альтернативы.
«Задача «Ави» — не просто показать объявления, а помочь с подбором. Параметры можно задать в свободной форме и получить отобранные варианты из тысяч объявлений», — объяснил Артур Щеглов.
Помимо этого ИИ помогает в обеспечении безопасности сделки. Например, изначально на платформе при подаче объявления о продаже авто не было обязательным указание VIN (уникального идентификационного номера транспортного средства). Затем прописывать его стало необходимым и некоторые пользователи начали размещать информацию о машине с чужим VIN.
«Пользователь смотрит: «О, история чистая, надо брать». Приезжает на осмотр и уже ничего не сверяет. Мы можем сколько угодно писать «сверьте VIN в объявлении и на машине», но читают это единицы. Поэтому задача платформы - исключить вероятность того, что объявление с чужим VIN вообще попадет к пользователю. Мы это решаем автоматически: 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», — рассказал Артур Щеглов.
Сервис «Автотека» также помогает сделать выбор прозрачным для пользователя. Он не только формирует отчет об истории машины – от аварий до ремонтов, но и предоставляет рекомендации, понятные любому пользователю. Система рекомендаций работает по принципу светофора. Зеленый — рекомендуем сразу выезжать на осмотр, хороший вариант. Желтый — серьезных ограничений нет, можно ехать смотреть, но стоит обратить внимание на отдельные характеристики или взять с собой профессионала. Красный — подсвечиваем риски.
Дилерам же ИИ помогает в двух конкретных сценариях. Первый связан с анализом звонков — аудит трафика. У дилеров и их кол-центров обычно есть определенные чек-листы: представился ли сотрудник, был ли он вежлив, задал ли нужные вопросы, пригласил ли на тест-драйв и так далее.
«Мы сделали решение, при котором звонок записывается, потом обезличивается и транскрибируется, анализируется, и руководителю приходит отчет: что было сделано по стандарту, а что нет. По сути, система помогает прозрачно зафиксировать статус звонков, повысить выполнение чек-листа, и как следствие — вернуть в воронку горячие лиды», — рассказал Артур Щеглов.
Второе решение связано с обработкой лидов. «Мы внедрили инструмент — «горячие лиды», который позволяет с высокой точностью определить, насколько человек действительно был готов к покупке и что ему можно предложить еще. Возможно, ему просто нужна была скидка. И часть таких лидов можно вернуть дилеру обратно в работу», — пояснил эксперт.
Он резюмировал, что сегодня генеративный ИИ — это не отдельный продукт на витрине, а следующий слой над уже существующей инфраструктурой. И дальше, скорее всего, на рынке будет появляться не одна универсальная модель «на все случаи жизни», а много специализированных сценариев с более удобным интерфейсом.
Искусственный интеллект поможет россиянам в поиске подработки22 апреля в 16:30
