16 июля прошел очередной эфир портала всеостройке.рф на тему «ИИ в продажах новостроек и улучшении клиентского опыта. Какие решения уже используют девелоперы». Ведущей мероприятия, которое состоялось при поддержке Национального объединения строителей (НОСТРОЙ), Минстроя России и ПроГород (Группа ВЭБ.РФ), выступила директор портала Всеостройке.рф и Ассоциации «Альянс девелоперов по разработке и внедрению технологий ИИ» Светлана Опрышко.

Вице-президент НОСТРОЙ Антон Мороз отметил, что мероприятия по внедрению систем искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности работы отрасли и функционирования единой информационной системы жилищного строительства предусмотрены Стратегией развития строительной отрасли и ЖКХ РФ до 2030 года с прогнозом до 2035 года.

«Искусственный интеллект все чаще используется в строительной отрасли для повышения эффективности, безопасности и производительности труда. Например, по данным Министерства государственного управления, информационных технологий и связи Московской области, благодаря нейросети с октября 2023 года в Подмосковье устранено порядка 400 инцидентов, связанных со строительством и соблюдением правил безопасности на стройке. Система может самостоятельно определять, падает ли скорость строительства, достаточно ли рабочих и спецтехники на стройке. Если искусственный интеллект выявляет инциденты, то оперативно уведомляет об этом. В результате применения ИИ время реагирования на события на стройке сократилось с 30 минут до одной», – поделился примером Антон Мороз.

В числе основных сдерживающих факторов использования ИИ в строительстве и ЖКХ Антон Мороз назвал отсутствие понимания необходимости внедрения технологии, недостаток информации об ИИ, несовместимость с используемым оборудованием, нехватку квалифицированных кадров. Он отметил, что в настоящее время для повышения эффективности и качества обслуживания клиентов девелоперами активно внедряются системы ИИ в продажах новостроек. Вице-президент НОСТРОЙ выделил несколько способов, с помощью которых они это делают:

• персонализированные рекомендации. ИИ может анализировать данные и предпочтения клиентов, чтобы предоставлять им персонализированные рекомендации по жилью, наилучшим образом соответствующему их потребностям, и упростить процесс принятия решений;

• виртуальные туры. ИИ при этом способе можно использовать для создания туров в виртуальной реальности по новым зданиям, позволяя потенциальным покупателям осмотреть недвижимость, не выходя из собственного дома. Это может повысить вовлеченность и интерес к недвижимости;

• интеллектуальная аналитика. Алгоритмы ИИ позволяют анализировать рыночные тенденции, поведение клиентов и другие данные, чтобы предоставлять аналитическую информацию отделам продаж. Это оказывает помощь в принятии обоснованных решений о стратегиях ценообразования, прогнозировании продаж и др.;

• чат-боты можно использовать для мгновенной поддержки клиентов и ответов на вопросы о новом жилье, удобствах, ценах и многом другом. Это служит повышению удовлетворенности клиентов и более быстрой конверсии продаж.

«В целом, использование искусственного интеллекта при продаже новостроек может помочь улучшить качество обслуживания клиентов, повысить эффективность и стимулировать рост продаж. Используя технологию искусственного интеллекта, девелоперы и отделы продаж получают конкурентное преимущество на рынке и привлекают больше покупателей к своей недвижимости. Поэтому искусственный интеллект потихоньку шагает в строительную отрасль, несмотря, опять же, на ее консервативность», – заключил Антон Мороз.

Свои передовые разработки с использованием ИИ представили:

• основатель и генеральный директор PLAYESTATE Никита Ивановский, рассказавший о своей компании, занимающейся 3D-визуализацией и геймификацией объектов недвижимости,

• партнер Boost Павел Лепиш, который рассказал о разработке цифровых аватаров персональных менеджеров по продажам недвижимости,

• руководитель DyVa Марат Идиатуллин, представивший автоматизированную систему по динамическому ценообразованию (ДЦО), когда алгоритм сам просчитывает все нюансы, сравнивает спрос на квартиры и видит тренд гораздо быстрее, чем человек – если аналитик проделывает работу за несколько часов, то система выдает оптимальную ценовую модель по 35 параметрам за 3 минуты.