Сегодня крупнейшие российские интернет-площадки перестраивают свою экономику с учетом искусственного интеллекта.

Технология, которая вчера была теорией, сегодня уже проверяет номера, ищет царапины на фото и оценивает автомобили с точностью до нескольких тысяч рублей.

О том, как работают алгоритмы в интервью «Ъ-Технологиям» рассказал технический директор платформы «Авито Авто» Артур Щеглов.

— Сегодня ИИ в автомобильном сегменте обсуждают почти все крупные платформы — и российские, и зарубежные. Где он уже сейчас приносит пользу, а где пока остается скорее ожиданием рынка?

— Хайп вокруг темы сильно разогнался с появлением генеративного ИИ. Но если говорить в целом про искусственный интеллект, то в отрасли он используется давно, еще с 2010-х. То есть тут важно разделять: GenAI — это новая волна, а классические технологии — компьютерное зрение, машинное обучение, антифрод, рекомендации, поиск — все это на рынке уже давно работает.

— То есть, строго говоря, ИИ в автоклассифайдах появился не вчера и начался не с чат-ботов?

— Конечно. До появления генеративных моделей было много специализированных ML-моделей, каждая из которых решала свою задачу. Например, в «Авито» мы внедряем такие технологии еще с 2014 года, и сейчас они есть практически на всех этапах взаимодействия пользователя с площадкой. Можно привести несколько примеров.

Во-первых, это модерация. У нас порядка 99% объявлений на платформе модерируется автоматически, и только небольшая часть попадает на ручную проверку ежедневно через эти проверки проходит порядка 25 млн объявлений.

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.

— То есть генеративный ИИ в авто — это в первую очередь про новый интерфейс выбора?

— Да, в первую очередь это про смену интерфейса и логики выбора. У частного покупателя обычно нет четкого понимания, какую именно машину он ищет — есть набор ограничений и предпочтений. И вот с помощью понятного пользователю языка генеративная модель, например, такая как GenAI-ассистент «Ави», помогает пройти этот путь. Пользователь может задать вопрос, как бы он его задал, например, консультанту — «нужна машина для семьи из пяти человек, с вместительным багажником, в заданном бюджете». Или наоборот — спросить совета по конкретной модели в конкретном бюджете. И дальше ассистент уже помогает сузить выбор, структурировать саму задачу и предлагает альтернативы.

— Автомобиль обычно не импульсивная покупка. Как вообще меняется сценарий выбора машины на платформе?

— Да, это длинный и достаточно рациональный процесс, и он постепенно меняется. Раньше пользователь проходил этот путь вручную: открывал десятки объявлений, сравнивал параметры и постепенно сужал выбор. Сейчас часть этой работы начинают брать на себя платформы. И тут хочется выделить два направления, которые влияют на эти изменения.

Первое — это появление диалоговых интерфейсов, которые добавляют новый слой к классическому поиску, и я думаю, история будет дальше развиваться сильнее.

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.

— Если перейти от частного пользователя к профессиональному продавцу, что для дилеров меняется с приходом генеративных моделей?

— 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.