В Перми разработали приложение для точной оценки цены подержанных автомобилей
Специалисты Пермского Политеха создали приложение, предназначенное для решения ключевой проблемы на рынке автомобилей с пробегом – определения фактической рыночной цены, в противовес заявленной продавцом. Разработанный алгоритм анализирует скрытые параметры и с высокой степенью вероятности (до 90%) прогнозирует финальную цену сделки, учитывая возможный торг.
Существующие онлайн-сервисы оценки, как в России, так и за рубежом, в основном используют упрощенный подход: они агрегируют и анализируют исключительно цены, указанные в объявлениях о продаже аналогичных автомобилей. Однако такой подход имеет серьезный недостаток с точки зрения методологии: цена в объявлении отражает лишь ожидания продавца, а не итоговую стоимость сделки. В большинстве случаев покупатель торгуется, и окончательная цена оказывается на 10–15% меньше первоначальной.
Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему оценки, которая решает эту проблему. В отличие от обычных сервисов, фокусирующихся на ценах из объявлений, их модель обучена прогнозировать реальную цену, учитывающую торг. Для этого используется гибридный метод, сочетающий в себе искусственный интеллект и знания опытных оценщиков. В ходе испытаний было проанализировано около 4000 экспертных заключений от менеджеров, оценщиков и аналитиков, работающих в сфере «трейд-ин». Эксперты, основываясь на своем опыте, указывали ожидаемую конечную цену. Сравнение прогнозов разработанной модели с этими оценками показало точность в 90.2% – это означает, что система способна предсказывать реальную стоимость, по которой автомобили действительно продаются.
Существующие онлайн-сервисы оценки, как в России, так и за рубежом, в основном используют упрощенный подход: они агрегируют и анализируют исключительно цены, указанные в объявлениях о продаже аналогичных автомобилей. Однако такой подход имеет серьезный недостаток с точки зрения методологии: цена в объявлении отражает лишь ожидания продавца, а не итоговую стоимость сделки. В большинстве случаев покупатель торгуется, и окончательная цена оказывается на 10–15% меньше первоначальной.
Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему оценки, которая решает эту проблему. В отличие от обычных сервисов, фокусирующихся на ценах из объявлений, их модель обучена прогнозировать реальную цену, учитывающую торг. Для этого используется гибридный метод, сочетающий в себе искусственный интеллект и знания опытных оценщиков. В ходе испытаний было проанализировано около 4000 экспертных заключений от менеджеров, оценщиков и аналитиков, работающих в сфере «трейд-ин». Эксперты, основываясь на своем опыте, указывали ожидаемую конечную цену. Сравнение прогнозов разработанной модели с этими оценками показало точность в 90.2% – это означает, что система способна предсказывать реальную стоимость, по которой автомобили действительно продаются.