Использование систем машинного обучения в деятельности автосалонов становится всё более распространенным явлением на российском автомобильном рынке. Для многих потребителей это подразумевает не только сокращение времени выбора, но также порождает новые вопросы: насколько целесообразно полагаться на алгоритмы при принятии важных финансовых решений? В период цифровой трансформации рынка автомобилей важно понимать границы возможностей искусственного интеллекта и степень ответственности человека.

По словам управляющего партнера компании «Зинин, Штурбин и партнеры» Тима Зинина, нейросети уже применяются для предварительного отбора транспортных средств. Они анализируют пожелания клиента, его финансовые возможности, технические характеристики и наличие автомобилей на складе. Он указывает, что в работе с четко определенными данными – ценой, комплектацией, категорией – алгоритмы выполняют задачи быстрее и точнее любого сотрудника отдела продаж. Тем не менее, несмотря на свою эффективность при выполнении рутинных операций, полностью заменить человека на данном этапе пока не представляется возможным.

Зинин акцентирует внимание на том, что эмоциональная составляющая сделки и вопросы репутации остаются в компетенции продавца и покупателя. В настоящее время используется комбинированная модель: нейросеть формирует перечень подходящих вариантов, а окончательный выбор и обсуждение условий осуществляются специалистами отдела продаж. Такой подход позволяет экономить время и дает возможность клиенту прийти в салон с уже сформированным представлением о желаемом автомобиле, однако не отменяет необходимости личного осмотра.

Руководитель SK Auto Trading Александра Пригарнева полагает, что делать выводы о техническом состоянии транспортного средства на основе анализа искусственного интеллекта преждевременно. Она подчеркивает, что нейронные сети могут обрабатывать только общедоступную информацию и не способны оценить фактическое состояние автомобиля: его прошлое использование, характеристики лакокрасочного слоя, функционирование силового агрегата и другие существенные детали. Следовательно, потенциальному приобретателю все равно необходимо проводить личный осмотр или обращаться к специалисту.

Глава сервиса ИИ-аналитики и автоматизации продаж «Аихаб» Алексей Авдеев указывает на то, что нейросети наиболее полезны при анализе деятельности продавцов. Такой метод позволяет беспристрастно оценивать результативность персонала и определять факторы, приводящие к тому, что клиенты отказываются от приобретения. Тем не менее, даже в процессе выбора автомобилей результаты работы ИИ нуждаются в дополнительной проверке, особенно когда рассматривается большое количество вариантов.

Неурегулированным остается вопрос о том, кто будет отвечать за возможные ошибки и финансовые убытки. Как сообщает издание «Автовзгляд», эксперты единогласны во мнении: несмотря на все достоинства цифровых технологий, окончательное решение всегда принимает человек. Это особенно важно в свете сообщений об уменьшении производства автомобилей крупными компаниями – например, когда Toyota заявила о сокращении выпуска продукции на 100 тысяч единиц, что может отразиться на доступности и стоимости товаров. подробнее о последствиях для рынка).

К слову говоря, в Российской Федерации уже функционируют десятки автомобильных салонов, где процесс подбора транспортных средств частично автоматизирован. Однако, согласно имеющимся сведениям, большая часть покупателей по-прежнему предпочитает лично осматривать автомобиль перед совершением покупки. Это обусловлено не только отсутствием веры в новые технологии, но и особенностями отечественного рынка, на котором состояние автомобилей с пробегом может значительно различаться даже при схожих технических характеристиках. Следует учитывать, что ИИ – это инструмент, который помогает сузить область поиска, однако он не заменяет профессиональный опыт и интуицию.