Умный поиск: как ЦианGPT помогает искать недвижимость
Что случилось
- Российский классифайд недвижимости «Циан» запустил умного помощника, разработанного на базе генеративных моделей искусственного интеллекта.
- ЦианGPT ищет недвижимость всех типов по заданным текстовым параметрам. Запрос пользователя может выглядеть так: «Найди квартиры в аренду на севере Москвы до ₽50 тыс.». В компании отмечают, что на ответ у помощника уходит несколько секунд.
- Инструмент также может ответить на простые вопросы, которые обычно решает служба поддержки: «Как оформить ипотеку?», «Как продать квартиру?» и т.д.
- Сейчас умный помощник работает на ограниченную аудиторию сервиса в приложении на iOS. В ближайшее время он будет интегрирован на всех платформах и станет доступен для всех пользователей «Циан».
Почему это важно
Благодаря ИИ у пользователей появится выбор: искать недвижимость по-привычному через фильтры и широкую выборку объектов, либо воспользоваться помощником ЦианGPT.
«Технологии ИИ и машинного обучения уже глубоко интегрировались во все сферы жизни, и мы понимаем, какие широкие возможности они открывают для будущего классифайдов недвижимости», — отмечает product lead направления AI-поиск Циан Мария Таньшина.
По ее словам, в будущем умный помощник сможет не только искать жилье, но и давать советы по выбору конкретной квартиры и дизайну интерьера, сравнивать преимущества ипотеки и аренды, отвечать на любые вопросы, связанные с недвижимостью, и даже просто поддерживать разговор.
Генеративный ИИ и большие языковые модели, подобные GPT, используются бизнесом из разных отраслей по всему миру. По оценке Bain & Company, недвижимость входит в список секторов, где генеративный ИИ может применяться наиболее эффективно наряду с образованием, здравоохранением, финансами, сельским хозяйством и производством.
Глобальный объем рынка генеративного ИИ составляет $40 млрд, говорится исследования Bloomberg Intelligence. Аналитики предсказывают рынку взрывной рост в 32 раза, до $1,3 трлн, к 2032 году.
Эксперты BCG отмечают, что компании, использующие эту технологию, получают прирост производительности, ускорение внедрения инноваций, обеспечивают высокий уровень персонализации клиентского опыта и упрощают для себя разработку новых бизнес-моделей.