Выбор квартиры в новостройке постепенно превращается из поиска по каталогу в более сложную задачу работы с данными. Покупателю необходимо одновременно учитывать район, бюджет, площадь, количество комнат, сроки сдачи, планировки, условия оплаты, акции и особенности конкретного проекта.
На этом фоне Яндекс Недвижимость развивает модель подбора, в которой автоматизированные инструменты дополняют работу специалиста.
К подбору новостроек подключены 260 экспертов, которые работают с проектами разных девелоперов и не ориентируются на объекты одного конкретного застройщика.
ИИ становится рабочим инструментом эксперта
Подбор начинается с разговора с покупателем. Специалист уточняет его требования и помогает сформировать более конкретный запрос.
При этом эксперт использует внутреннего ИИ-помощника. Он может подсказать актуальные акции по проекту, особенности конкретного предложения, отличия от альтернативных вариантов и вопросы, которые стоит дополнительно уточнить у застройщика.
Важная особенность такой модели – окончательное решение остается за человеком.
Эксперт проверяет рекомендации ИИ, сопоставляет их с запросом покупателя и отсеивает варианты, которые формально подходят по параметрам, но не соответствуют реальным потребностям клиента.
Таким образом, ИИ используется не как самостоятельный механизм выбора квартиры, а как инструмент подготовки специалиста к консультации.
В систему попадают данные самих девелоперов
Для работы экспертов используются не только сведения, доступные в каталоге недвижимости.
Специалисты работают с брифами девелоперов, в которых содержится дополнительная информация о проектах, особенностях предложений, условиях оплаты и типичных вопросах покупателей.
Это позволяет сформировать более широкий информационный контур вокруг каждого жилого комплекса.
Для цифровизации рынка недвижимости здесь важен сам принцип: ИИ получает ценность не только за счет языковой модели, но и за счет отраслевых данных, контекста и внутренних информационных баз.
Чем точнее и актуальнее эти данные, тем полезнее может быть автоматизированная подсказка специалисту.
Речевая аналитика контролирует качество консультаций
Еще один элемент системы – анализ телефонных разговоров.
Речевая аналитика обрабатывает более десяти тысяч обезличенных звонков в месяц. Полученные результаты используются методологами, которые корректируют обучение экспертов и сценарии подбора.
Получается замкнутый контур:
разговор с покупателем → консультация эксперта → ИИ-подсказки → результат подбора → анализ звонка → корректировка сценария и обучения.
Это уже отличается от классического применения ИИ, когда модель просто отвечает на запрос пользователя.
Здесь искусственный интеллект и аналитические инструменты становятся частью постоянно совершенствующейся бизнес-процедуры.
Почему человеку пока оставляют роль фильтра
Подбор новостройки – задача, в которой недостаточно просто сопоставить несколько числовых параметров.
Два жилых комплекса могут соответствовать одному бюджету и иметь одинаковое количество комнат, но различаться транспортной доступностью, сроками реализации, особенностями проекта, условиями покупки и другими характеристиками.
Поэтому итоговый результат системы – не автоматически сформированный рейтинг ЖК.
После консультации покупатель получает 3–5 вариантов, которые можно уже предметно обсуждать непосредственно с девелопером.
ИИ в этой модели помогает сократить объем рутинной работы и быстрее обработать большое количество информации, а эксперт отвечает за интерпретацию запроса и проверку рекомендаций.
От поиска объекта к интеллектуальному сервису
Модель Яндекс Недвижимости показывает более широкий тренд цифровизации рынка недвижимости.
Первоначально онлайн-платформы решали задачу публикации объявлений и поиска объектов по фильтрам. Следующий этап связан с персонализацией – система должна учитывать не только формальные параметры, но и контекст запроса пользователя.
Теперь к этому добавляется человеко-машинная модель, в которой ИИ работает непосредственно внутри бизнес-процесса.
Для девелоперов это особенно интересно. Подобная архитектура потенциально может использоваться не только при продаже квартир, но и в других процессах, где специалисту необходимо одновременно работать с большим массивом постоянно меняющихся данных.
Важным становится уже не вопрос, способен ли ИИ заменить эксперта, а то, какие операции можно передать алгоритмам, оставив человеку принятие итогового решения.
В случае подбора новостроек эта схема выглядит достаточно наглядно:
данные девелоперов → ИИ-подсказки → экспертная проверка → персональный подбор → обратная связь → улучшение системы.
Именно такой подход показывает, как искусственный интеллект постепенно переходит из отдельного цифрового сервиса в рабочую инфраструктуру бизнеса.