CarPrice: аукцион на искусственном интеллекте

Меняются технические характеристики автомобилей, способы использования и обслуживания транспортных средств, а программные системы на основе искусственного интеллекта позволяют изменить и сам процесс купли-продажи железных коней. Компания CarPrice предлагает сервис оперативной продажи автомобиля по текущей реальной рыночной цене, складывающейся в ходе аукциона с участием десятков тысяч дилерских центров со всей страны. Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании, рассказал о применении машинного обучения в информационной системе поддержки автомобильного аукциона и сопутствующих сервисах.

На практической конференции «Технологии машинного обучения 2018», которую издательство «Открытые системы» проведет 25 сентября, он раскроет свои секреты использования нейронных сетей и расскажет о том, какие преимущества в работе дают дилерским центрам и продавцам автомобилей сервисы на базе глубинного обучения.

- В каком направлении идет развитие CarPrice и какую роль будут играть инновационные технологии в достижении поставленных целей?

Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании CarPrice

CarPrice находится на стыке онлайн- и офлайн-сервисов: автовладельцы приезжают в наши пункты обслуживания, там при помощи мобильного приложения осуществляется осмотр их автомобилей, после чего виртуальный образ машины выставляется на площадке онлайн-аукциона, где в реальном времени проходят торги за лот дилеров со всей страны (до 2 тыс. человек ежедневно). Ясно, что для развития бизнеса и повышения качества клиентского сервиса компания находится в состоянии непрерывной цифровой трансформации.

Ежедневно через сервисы онлайн-аукциона проходит огромный массив данных: порядка 500 характеристик состояния каждого автомобиля, сведения о его владельце (возраст, уровень доходов, местоположение и пр.). Регулярная аналитика данных и машинное обучение – неотъемлемая часть всех бизнес-процессов компании, позволяющие провести максимально подробный осмотр и определить точную рыночную стоимость каждого автомобиля.

- Как меняется вторичный автомобильный рынок под влиянием инноваций?

Рынок становится более цивилизованным и прозрачным. Практически вся информация по автомобилям оперативно оцифровывается: история владения и обслуживания, пробег, участие в ДТП, ремонты и т. п. Налаживается обмен этой информацией между сервисами, дилерами и вендорами, что открывает новые возможности как для продавцов, так и для покупателей.

- Чего ожидают клиенты? Какие технологии помогают выявить и удовлетворить их потребности?

Исторически основным фактором при продаже авто была цена, но сегодня потребности клиентов меняются, все больше внимания обращается на комфорт, безопасность. Существенную роль играет и оперативность продажи, особенно в мегаполисах. Для построения моделей машинного обучения мы научились использовать накопленные данные по уже проведенным аукционам, аналитику рынка и запросы дилеров и поэтому можем максимально быстро предложить рыночную цену автомобиля независимо от времени суток, дня недели или текущей активности дилеров.

- Какие новые технологии применяются в сервисах покупки и продажи автомобилей?

Системы машинного обучения позволяют во время осмотра выдать список типичных повреждений, характерных для автомобиля конкретной модели и возраста. Благодаря этому минимизируются риски, связанные с качеством предпродажной экспертизы.

- Для чего используются нейронные сети?

В первую очередь мы нацелены на решение внутренних задач компании – например, предсказание динамики ликвидности автомобилей по маркам и моделям исходя из индексов цен. Система работает и по внешним задачам: мы стремимся предложить нашим клиентам-продавцам максимальную стоимость автомобиля, а покупателям-дилерам – автомобили, профильные для их бизнеса.

- Каковы особенности использования нейронных сетей в современных программно-аппаратных конфигурациях?

Сейчас в современных системах широко распространены микросервисные архитектуры, что дает свободу применения различных технологий, языков программирования и баз данных, упрощает масштабирование и развертывание ПО. Однако неоднородность данных, вариативность форматов и скорость изменения усложняют сбор и подготовку данных для машинного обучения. Кроме того, возникают сложности при перестройке уже обученной модели, если она начинает выдавать плохие результаты.

- Какие преимущества получают продавцы, дилерские центры и клиенты от работы с сервисами на базе глубинного обучения?

Автовладелец-продавец – скорость, комфорт и выгодную цену. Покупатель-дилер – юридическую защищенность, гарантию качества и прогноз развития собственного бизнеса. Сегодня, кстати, мы готовим к запуску новый проект, предоставляющий расширенную аналитику для понимания рыночной ситуации, динамики ликвидности автомобиля конкретной модели с прогнозом на два года. Это может быть полезно не только дилерам, лизинговым и страховым компаниям, но и частным клиентам.

- О чем вы собираетесь рассказать участникам конференции «Технологии машинного обучения – 2018» и о чем сами хотели бы услышать?

Считается, что внедрение технологий машинного обучения – достаточно дорогое удовольствие ввиду требований к инфраструктуре и квалификации кадров, а потому доступно только крупным ИТ-компаниям. Но это не всегда так. Возможности собственных разработок, а также опыт других компаний позволяют сегодня сформулировать задачи для машинного обучения и решить их с минимальными затратами. Поэтому возможность обменяться опытом практического применения технологий машинного обучения – одна из основных причин участвовать в данной конференции.