Нейросеть может за несколько секунд отсеять сотни неподходящих объявлений, но не услышит стук двигателя и не обнаружит слой шпаклевки под свежей краской. Поэтому доверять ИИ поиск автомобиля уже можно, а саму покупку — еще рано.
Как пишет «Автовзгляд» со ссылкой на опрошенных экспертов, алгоритмы особенно эффективны там, где данные легко привести к таблице: цена, класс, тип кузова, двигатель, комплектация, год выпуска и наличие у дилера. Управляющий партнер компании «Зинин, Штурбин и партнеры» Тим Зинин отмечает, что такую рутинную обработку нейросеть выполняет быстрее человека.
Это действительно экономит время. Вместо просмотра десятков почти одинаковых предложений покупатель получает короткий список машин, соответствующих бюджету и формальным требованиям. ИИ также может сопоставить оснащение, рассчитать примерные расходы на топливо или показать, какие модели чаще встречаются на рынке.
Дальше начинается зона риска.
Директор SK Auto Trading Александра Пригарнева обращает внимание, что нейросеть обычно работает с описанием продавца, фотографиями и открытыми базами. Она не измеряет толщину лакокрасочного покрытия, не проверяет компрессию, не оценивает работу коробки передач и не видит следы некачественного ремонта снизу автомобиля.
Даже аккуратно составленное объявление может содержать ошибку в комплектации, мощности двигателя или типе трансмиссии. Иногда неверные данные попадают сразу на несколько площадок, после чего алгоритм воспринимает многократное повторение как подтверждение.
Фотографии тоже не решают проблему. Удачный ракурс скрывает разницу оттенков кузова, повреждения порогов и износ салона. По снимку можно заметить грубые несоответствия, но заключение о техническом состоянии машины без очного осмотра будет лишь предположением.
Исполнительный директор сервиса «Аихаб» Алексей Авдеев считает более зрелым другое применение ИИ — анализ работы продавцов. Алгоритмы изучают звонки и переписку, выявляют причины отказов и помогают дилерам понять, на каком этапе клиент ушел без сделки. Здесь нейросеть оценивает данные, а не пытается заменить механика.
Рабочая схема выглядит так: ИИ формирует список вариантов, человек проверяет документы и историю, а независимый специалист осматривает кузов, двигатель, трансмиссию и электронные системы. Перед оплатой также нужно сверить VIN и характеристики автомобиля с первичными источниками.
Главная проблема пока не технологическая, а финансовая. Ошибка нейросети может стоить капитального ремонта, но оплачивать его будет покупатель. Поэтому рекомендацию алгоритма следует воспринимать как начало подбора, а не как гарантию исправности автомобиля.
