OpenAI: ИИ-агенты Cars24 держат более 1 млн минут разговоров в месяц

OpenAI выпустила клиентский кейс о компании Cars24, одной из крупнейших в мире ИИ-нативных площадок для покупки и продажи автомобилей, работающей в Индии, ОАЭ и Австралии и покрывающей весь путь владения машиной: от подбора и финансирования до перепродажи и постпродажного обслуживания.

Проблема, которую решала Cars24: в Индии покупка или продажа автомобиля почти никогда не укладывается в один визит в приложение, процесс растягивается на дни и недели через звонки, проверку документов и повторные контакты. При росте компании это грозило либо падением качества обслуживания, либо постоянным раздуванием штата операторов.

Решением стали голосовые и чат-агенты на OpenAI API, закрывающие середину и низ воронки продаж, где решает именно диалог. Для покупателя агент по телефону уточняет бюджет, размер семьи, потребности в поездках и предпочтения по типу машины, подбирает варианты из каталога Cars24, записывает на тест-драйв и помогает оформить финансирование. Перед тест-драйвом агент звонит повторно, чтобы подтвердить визит, предложить альтернативы, если предпочтения изменились, и собрать данные для финансирования. После визита агент выясняет, готов ли клиент двигаться дальше, хочет ли записаться повторно или рассмотреть другой вариант, а после покупки, сопровождает по гарантии, возвратам и постпродажному сервису. Для продавцов агент собирает данные об автомобиле, назначает осмотр, напоминает о визите, помогает перенести пропущенные встречи и выясняет условия конкурентов, если клиент уже продавал машину в другом месте. Ранее лиды продавцов «отваливались» примерно через 10 дней без ответа, теперь агенты повторно связываются с такими клиентами, уточняют, сохранился ли интерес, и возвращают их в воронку, если Cars24 может предложить нужную цену.

Результаты, которые приводит OpenAI: ИИ-агенты обрабатывают более 1 млн минут разговоров в месяц, показатель решения обращений в поддержке вырос на 50%, время выполнения ключевых сервисных процессов сократилось на 80%, а 12% ранее потерянных лидов продавцов удалось вернуть за счёт повторного вовлечения.

Отдельно Cars24 развернула Codex по всему циклу разработки, не как отдельный инструмент, а как полноценного участника процесса. Продакт-менеджеры используют Codex для создания и доработки тикетов в Linear, инженеры подключают его к багам как исполнителя, а сам Codex суммирует работу по GitHub и публикует апдейты, сокращая число нужных синков. Ради этого компания за несколько недель перестроила процессы вокруг Linear, чтобы Codex было проще встраиваться в рабочий процесс.

Применение Codex вышло далеко за пределы инженерии. В финансах и работе с инвесторами команды используют его, чтобы выгружать цифры из систем учёта, проводить анализ и готовить отчётность для инвесторов без ручного сбора данных у разных подразделений. Другой финансовый процесс: Codex проверяет заявки на закупку и заказы на покупку выше установленного порога, ищет аномалии, помечает подозрительные случаи и автоматически одобряет заявки без нареканий. Сотрудники всё чаще сами строят нужные им инструменты вместо ожидания централизованной поддержки разработки, некоторые команды собрали агентов «начальника штаба», которые связывают Slack, Gmail, WhatsApp и другие системы для управления коммуникацией, расписанием, наймом и напоминаниями.

Внутри компании ChatGPT Enterprise и Codex развёрнуты примерно для 600 сотрудников центрального офиса, командам в инженерии, финансах, юридическом отделе, маркетинге и операциях, с ежедневной активностью использования на уровне 85-90%.

Ключевые факты

Cars24 (Индия, ОАЭ, Австралия) через голосовые и чат-агенты на OpenAI API обрабатывает более 1 млн минут разговоров в месяц
Метрики кейса: рост решения обращений поддержки на 50%, сокращение времени ключевых сервисных процессов на 80%, возврат 12% ранее потерянных лидов продавцов
Агенты сопровождают весь путь клиента: подбор авто, запись на тест-драйв, финансирование, постпродажный сервис для покупателей; сбор данных, осмотр и повторное вовлечение через 10+ дней простоя для продавцов
Codex внедрён в разработку (тикеты Linear, работа с багами, сводки по GitHub) и распространился на финансы, подготовку отчётности для инвесторов и проверку закупочных заявок с автоодобрением
ChatGPT Enterprise и Codex развёрнуты для около 600 сотрудников центрального офиса Cars24 с ежедневным использованием на уровне 85-90%

Почему это важно

Это не анонс новой модели, а витринный клиентский кейс OpenAI: он показывает, как существующие API и Codex переходят из пилота в продакшн на реальном высоконагруженном процессе, многодневной, многоканальной сделке купли-продажи автомобиля, где раньше качество сервиса зависело от того, кто именно взял трубку. Второй сюжет кейса, распространение Codex за пределы инженерии: в финансы, работу с инвесторами и повседневные рабочие процессы компании.

Кому это важно

Кейс интересен компаниям с длинными, растянутыми во времени воронками продаж и множеством точек контакта с клиентом (маркетплейсы товаров с высокой вовлечённостью, авто, недвижимость, страхование), а также командам, которые уже используют или планируют развернуть ChatGPT Enterprise и Codex во всей организации, а не только в разработке, включая финансовые и операционные отделы.

Как это применить

Архитектура, описанная в кейсе: голосовые и чат-агенты на OpenAI API закрывают середину и низ воронки, подбор товара, запись на визит, follow-up с адаптацией предложения и повторное вовлечение просроченных лидов; Codex встраивается через трекер задач (Linear) и подключается к тикетам и багам как исполнитель, суммирует активность по GitHub; отдельно, Codex как проверяющий слой для финансовых процессов (заявки на закупку выше порога, поиск аномалий, автоодобрение чистых заявок).

Можно ли доверять

Это официальный маркетинговый кейс OpenAI на сайте компании, а не независимое исследование: все цифры, из данных, предоставленных самой Cars24, без внешнего аудита. Цитаты в тексте не подписаны именами говорящих. Формулировки конкретны и правдоподобны (проценты, метрики, описание процессов), но материал стоит читать как success story поставщика, а не как объективную оценку эффективности.

Риски и подводные камни

В кейсе не раскрыты стоимость внедрения, частота ошибок агентов и случаи, когда клиенты предпочли живого оператора. Замена части живого общения на голосовые ИИ-агенты в чувствительном процессе (покупка автомобиля, деньги, документы) несёт репутационный риск при сбоях. Компания также подключает ИИ-агентов к внутренним системам (Slack, Gmail, WhatsApp) и финансовым процессам с автоодобрением заявок, вопросы приватности данных и контроля над такими интеграциями в материале не затрагиваются.

Компания Meta Platforms признана экстремистской организацией, её деятельность на территории РФ запрещена.