Задачи чат-бота: сбор информации, интерактивное меню или каталог, информирование клиентов, При личном общении. Платформа: Telegram. Продукт: Брокерские услуги. Техзадание есть. Алгоритм оценки автомобилей для брокеров с использованием ИИ и региональной аналитики Источники: - Площадки объявлений (*Avito, Auto.ru, Drom, Юла*). - Отчёты аукционов (*Copart, AIUT, Японские/корейские аукционы*). - Данные сервисов (*«Авито Аналитика», «Ценорез», «CARFAX»*). - Гос. источники (*ЕАИСТО, статистика регистраций ГИБДД*). Обработка данных (ИИ-модель) - Нейросеть анализирует: - Рыночные тренды (спрос/предложение в регионе). - Аналоги (цена + пробег + год + комплектация). - Историю продаж (динамика изменения цен за 3–6 мес.). - Факторы сезонности (зимой — полный привод дороже). - Дефекты (аварийность, ремонты по VIN). Региональная корректировка - База данных по городам: - Москва/СПб — цены выше на 10–20%. - Дальний Восток — дешевле из-за логистики. - Юг РФ — спрос на дизель, Север — на полный привод. - ИИ учитывает: - Локальный спрос (например, в малых городах дешевле). - Конкуренцию среди продавцов. Расчет цены (3 варианта) - Оптимистичная** (быстрая продажа). - Рыночная (средний срок продажи 2–4 недели). - Жёсткий торг (для срочного выкупа). Инструменты для брокера - Чат-бот/API– вводишь марку, модель, год, пробег → получаешь отчёт. - Графики динамики цен (например: «Kia Rio 2018 в Новосибирске за год подорожала на 7%»). - Прогноз ИИ – «Через 3 месяца цена на эту модель упадёт на 5–8%». Доработка после осмотра* - Фото → ИИ-оценка состояния** (сканер царапин, оценка износа салона). - Ручной ввод дефектов** (двигатель, коробка, подвеска – корректировка цены).