Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые создали алгоритм оценки реальной стоимости подержанных автомобилей
Ежегодно в России продаются миллионы подержанных автомобилей, но установить их справедливую цену бывает крайне сложно. Большинство специальных онлайн-сервисов анализируют только цифры из объявлений, которые отражают ожидания продавцов. На практике транспортные средства при продаже становятся дешевле на 10-15% после переговоров, но эти сведения остаются недоступными. В результате рынок ориентируется на завышенные «гонорары», что вызывает ошибки в определении залоговой ценности, необоснованные страховые компенсации и переплаты со стороны приобретателей. Ученые Пермского Политеха разработали приложение, которое решает главную задачу сегмента подержанных автомобилей — вычисляет фактическую, а не объявленную стоимость транспортных средств. Алгоритм изучает скрытые данные и с точностью 90% прогнозирует окончательную сумму соглашения с учетом торга.
Статья опубликована в журнале «Прикладная математика и вопросы управления», №2, 2025 год. Исследование проведено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Ежегодно в России продаются миллионы подержанных авто. Только в 2024 году было куплено около 6 млн машин с пробегом. При этом главной и общей проблемой для всех участников рынка — покупателей, продавцов, банков и страховых компаний — остается сложность определения реальной стоимости транспортного средства.
Большинство онлайн-сервисов оценки — как российских, так и зарубежных — работают по единому упрощенному принципу: они собирают, сводят воедино и анализируют исключительно цены, указанные в объявлениях о продаже похожих автомобилей. Различия между такими платформами носят исключительно технический характер и касаются лишь используемых алгоритмов обработки данных, количества учитываемых параметров (таких как модель, год выпуска, пробег и комплектация).
Такой подход содержит фундаментальную методологическую ошибку: объявление отражает лишь желание продавца, а не реальную сумму купли-продажи. В большинстве случаев происходит торг, и окончательная стоимость становится на 10–15 % ниже заявленной. Однако информация о фактических итогах совершенных сделок нигде не публикуется и остается в тени. Поэтому обе стороны хранят данные транзакции в секрете, оставляя пространство для маневра. В результате рынок вынужден ориентироваться на завышенные цены из объявлений, которые не отражают существующей обстановки.
В этом случае пользователи вынуждены опираться на заведомо завышенные данные. Это приводит к системным ошибкам в оценке залоговой стоимости, необоснованным страховым выплатам, переплатам со стороны покупателей и затянутым срокам продаж из-за неадекватного ценообразования. Классические сервисы могут подсказать: «Сколько хотят получить за автомобиль?», но не могут дать ответ на ключевой для всех вопрос: «Сколько за него действительно платят?».
Ученые Пермского Политеха впервые разработали приложение — интеллектуальную систему оценки, которая решает фундаментальную проблему рынка поддержанных авто. В отличие от стандартных сервисов, анализирующих только стоимость из объявлений, их модель учится предсказывать реальную сумму сделки с учетом торга. Для этого был создан гибридный подход, сочетающий искусственный интеллект с опытом профессиональных оценщиков.
— Наша модель состоит из трех основных частей, которые работают вместе как надежный механизм. В основе лежит «мозг» системы — компьютерная программа, которая анализирует с помощью алгоритма CatBoost несколько параметров автомобиля: марку, модель, год выпуска, пробег, состояние и даже текущую ситуацию на рынке и предлагает предварительную оценку, — рассказал Евгений Мезин, аспирант кафедры «Экономика и финансы» ПНИПУ.
Вторая важная часть — это база знаний, которая постоянно пополняется. Каждый день алгоритм автоматически собирает информацию с сайтов объявлений, отслеживая предложения. Но самое важное — к этому процессу подключаются живые люди: профессиональные аналитики, менеджеры автодилеров, опытные продавцы. Когда программа сталкивается со сложным случаем — например, редкой моделью или транспортным средством с нестандартной комплектацией — она обращается к этим специалистам за советом.
Она формирует задание в специальном интерфейсе, которое мгновенно поступает в Telegram-бот консультантов. В этом уведомлении содержатся все технические параметры автомобиля, фотографии и история изменений стоимости. Эксперты видят эти заявки в своем личном кабинете и могут подсказать реальную цену на основе своей квалификации.
Третья ключевая часть — механизм самообучения. Каждую профессиональную правку программа «запоминает» и учится на ней. Если несколько специалистов отмечают, что конкретная модель обычно продается дешевле, чем указано в объявлениях, система начинает автоматически учитывать эту поправку для всех похожих машин. Благодаря такому непрерывному процессу обучения она постоянно совершенствуется и начинает учитывать все больше рыночных нюансов.
Подобный гибридный подход позволил создать решение, которое сочетает скорость компьютера со знаниями реальных специалистов. Чтобы проверить эффективность разработки, были проведены испытания с участием представителей банков, автодилеров и страховых компаний. Технология была протестирована на двух типах данных. Основой стали миллионы объявлений о продаже транспортных средств, собранные с крупнейших российских площадок. Поскольку данные о фактических суммах совершенных сделок недоступны, ученые использовали альтернативный подход — профессиональные заключения стали эталоном для проверки точности алгоритма.
В ходе испытаний было обработано около 4000 квалифицированных мнений от менеджеров, оценщиков и аналитиков по «трейд-ин» (программа обмена старого авто на новый с доплатой). Эксперты, опираясь на свой опыт продаж, указывали предполагаемую конечную стоимость. Именно это сравнение прогнозов модели и показало точность в 90.2% — то есть система научилась предсказывать не просто «ценники» из объявлений, а точную сумму, по которой машины действительно продаются.
Специалисты не только подтвердили высокую точность прогнозов (расхождение с реальной ценой составило менее 10%), но и предложили конкретные пути для ее совершенствования.
— Среди предложений были рекомендации добавить возможность сравнивать автомобиль с похожими предложениями на рынке, учитывать различия в стоимости между регионами и разработать более подробные отчеты для клиентов, — поделился Евгений Мезин.
В результате проверка системы на реальных данных подтвердила ее высокую эффективность: в 9 случаях из 10 она предсказывает конечную сумму сделки с точностью до 90%. Это значит, что покупатели и продавцы теперь могут договариваться о цене, зная действительную цену, а банки и страховые компании — точнее определять свои риски.
Telegram 
Дзен 
VK Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.
Шимпанзе безошибочно отличили кристаллы от обычных камней и подолгу изучали их оптические свойства. Биологи связали это поведение с археологической загадкой коллекционирования кварца древними гоминидами. Тяга к строгим формам и прозрачности оказалась древним эволюционным признаком, который предшествовал появлению абстрактного мышления.
За право называть себя родиной легендарных скрипок Страдивари долгие годы спорили несколько европейских стран. Исследователи из Швейцарии, Франции, Словении заявляли, что именно их леса послужили материалом для инструментов с неповторимым звучанием. Теперь история получила новый поворот. Международная команда изучила годичные кольца почти на 300 скрипках итальянского мастера и выяснила, в каком конкретно места Страдивари брал материал для своих лучших творений.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
В той части Пиренеев, которые находятся на территории Испании, исследователи обнаружили первые доказательства добычи золота в эпоху Римской империи. На месте древних рудников нашли сложные гидравлические сооружения и остатки водохранилища, возраст которых определили с помощью метода оптического датирования. Открытие прольет свет на инженерные приемы римлян и поставит точку в многолетнем споре: действительно ли римляне добывали золото в этом регионе.
Биологи получили прямые доказательства поедания косатками представителей собственного вида. Оторванные спинные плавники со следами больших зубов указали на охоту плотоядных китообразных на слабую соседнюю популяцию. Угроза смертельных нападений заставила рыбоядные группы косаток создавать неразлучные семейные кланы.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно