Autonews нашел кроссоверы до 2 млн рублей на вторичном рынке с помощью ИИ
Покупка подержанного автомобиля может занять много времени, если просматривать множество объявлений. Однако, что если эту задачу доверить искусственному интеллекту? Autonews.ru делится результатами своего эксперимента. Об этом пишет портал AutoNews.
На недавнем автомобильном форуме «Для тех, кто рулит» первый заместитель председателя правления Сбербанка Кирилл Царев заявил, что к 2030 году сделки с подержанными автомобилями перейдут в онлайн, а ИИ начнет участвовать в выборе машин и переговорах о цене. Насколько реально сейчас найти автомобиль с помощью ИИ, и какие результаты могут быть получены?
Autonews.ru попросил нейросеть подобрать кроссовер за 2 млн руб. в столичном регионе. Основные критерии — минимальная цена, максимальные опции, низкий пробег и количество владельцев. Затем результаты ИИ были сопоставлены с реальными предложениями на рынке.
ИИ может ошибаться, но все же полезен
Запрос «найди кроссовер за 2 млн рублей» оказался слишком общим. Нейросеть может предложить множество моделей, но не все они соответствуют ожиданиям покупателей. Поэтому задача была уточнена: нужен подержанный автомобиль с автоматической коробкой передач и полным приводом для поездок по Москве и области. Бюджет — до 2 млн руб., с учетом необходимости оставить средства на первичное обслуживание.
Это условие оказалось критически важным. Если потратить всю сумму на покупку, а затем обнаружить необходимость в замене шин или тормозов, экономия пропадет.
На первом этапе ИИ предложил обратить внимание на Haval Jolion, Hyundai Creta, Nissan X-Trail, Kia Sportage и Renault Duster. Эти модели действительно доступны на вторичном рынке в пределах бюджета, однако нейросеть объединяет автомобили разных классов и возрастов.
Например, компактный Jolion и более крупный X-Trail могут оказаться в одном списке, хотя они различаются по вместимости, годам выпуска и техническим характеристикам. Кроме того, ИИ предпочитает известные автомобили, игнорируя менее популярные модели.
Что ИИ нашел по заданным критериям
После первичного отбора мы перешли к реальным предложениям. ИИ оказался полезен для сортировки: он помогает быстро сравнить год выпуска, пробег, двигатель и коробку передач. Однако окончательный выбор все равно нужно делать по конкретным объявлениям.
Haval Jolion — 2023 год, 76,7 тыс. км, полный привод, 1,9 млн руб.
Это один из самых свежих вариантов. В объявлении указаны бензиновый турбомотор объемом 1,5 л, роботизированная коробка передач и полный привод. Продавец заявляет об отсутствии ДТП и одном владельце.
Для тех, кто хочет современный автомобиль, Jolion выглядит логичным выбором. Но пробег уже значительный, а состояние трансмиссии и двигателя нужно проверять отдельно.
Nissan X-Trail — 2016 год, 103,8 тыс. км, полный привод, 1,675 млн руб.
Этот кроссовер имеет двухлитровый бензиновый двигатель мощностью 144 л.с. и вариатор. Автомобиль предлагается в комплектации SE Top.
На фоне Jolion это уже другой уровень: больше пространства и ориентированность на семейные поездки. Однако возраст машины требует внимательной проверки состояния.
Nissan X-Trail — 2017 год, 107 тыс. км, полный привод, 1,698 млн руб.
Еще один X-Trail, на этот раз в комплектации LE+. Сравнение с предыдущим автомобилем показывает небольшую разницу в цене и более свежий год выпуска.
Hyundai Creta — 2019 год, 147,4 тыс. км, передний привод, 1,52 млн руб.
Этот вариант имеет двигатель 1,6 л мощностью 123 л.с. и механическую коробку передач. Хотя цена оставляет запас от бюджета, она не полностью соответствует условиям запроса.
Hyundai Creta — 2020 год, 134,6 тыс. км, автомат, 1,769 млн руб.
В этом случае модель ближе к запросу: двухлитровый двигатель, автоматическая коробка и пробег около 135 тыс. км. Однако дилеры могут указывать несколько цен, и нужно уточнять, сколько машина стоит без дополнительных условий.
Ошибки ИИ при подборе автомобиля
На первый взгляд, подбор выглядит неплохо: есть свежий кроссовер и несколько моделей Nissan и Hyundai. Но при детальном анализе обнаруживаются ограничения, которые не позволяют воспринимать рекомендации как окончательный список.
ИИ анализирует только то, что указано продавцом. Если пробег вызывает сомнения или описание не соответствует фотографиям, алгоритм может этого не заметить.
Разные объявления могут показывать цену с учетом кредита или трейд-ин, что делает сравнение некорректным. Нейросеть может указать типичные слабые места модели, но не может оценить техническое состояние по объявлению.
ИИ-агенты удобны тем, что мониторят объявления на нескольких площадках, видят удаления и повторы, а также оценивают автомобили по истории владения. Такой подход может быть быстрее ручного просмотра, но важно понимать, откуда берутся данные.
Автомобильные платформы также начинают использовать ИИ для подбора автомобилей по заданным критериям и анализа отзывов владельцев. Нейросеть может помочь сформулировать критерии и сузить круг моделей, но пока не заменяет полноценного эксперта.
