Asia Pasific помогает российским компаниям выходить на рынок КНР и важная часть практически любого проекта – исследование. Рынок, конкуренты, модели потребления, бизнес-климат, юридические тонкости и неформальные правила игры – все это необходимо понимать до того, как разрабатывать стратегию выхода и продвижения бренда.
ИИ в сборе и обработке данных
Наши аналитики используют ИИ в ряде задач, связанных со сбором и обработкой данных. Например, инструменты автоматизации сбора данных (парсинга) и их последующей обработки. ИИ ускоряет разработку и отладку парсеров, помогает форматировать данные. С его помощью можно быстрее понять структуру страниц площадок и содержания файлов. Но важно понимать, что без видения цели и методологии исследования, непонимания источников данных, их объем и разнообразие скорее запутают, чем помогут.
Поиск источников и специфика китайского рынка
Другой пример использования ИИ связан с оптимизацией поиска источников для исследований. Как правило, поиск источников не сводится к полной замене ИИ, однако ИИ может быть подспорьем. Мы работаем с рынком КНР и часто используем китайские LLM-модели (такие как DeepSeek или Kimi) из-за преимущества в работе с китайскими источниками. У нас есть свой набор основных ресурсов и площадок с данными, а также видение того, какие площадки и данные представляют потенциально больший интерес и имеют большую релевантность для исследований в тех или иных нишах. Поэтому при подготовке поискового промпта все эти моменты можно давать для обязательной проверки. На первом этапе первичного сбора данных для исследования такой подход помогает ускорить сбор материалов и понимания исследуемой сферы. Тем не менее важно не подменять реальное исследование и обработку источников режимом deep research в моделях по типу Claude или ChatGPT, суть которого как раз в том, чтобы нащупать первичные данные для последующего погружения. Более того, частая проблема поиска данных – это их закрытый характер, что особо распространяется на Китай. Многое можно собрать лишь в отдельных закрытых от свободного ИИ-поиска базах, которые требуют отдельной авторизации или платной подписки. Например, это касается баз данных о китайских юридических лицах, которые могут быть крайне полезны при проверке надежности потенциальных китайских контрагентов – такие источники информации доступны только пользователям на территории Китая, после регистрации аккаунта на китайский номер телефона и оплаты подписки через китайские платежные системы. Поэтому даже LLM-модели не имею возможности добраться до этих данных.
Фактчекинг и проверка данных
Очень важный пункт — это фактчекинг и проверка утверждений. ИИ можно использовать на этапе верификации отдельных фактов и данных, поскольку он может ускорить поиск источников и данных для сопоставления. Если речь не о сильно специфической теме, то, как правило, ИИ может найти базовые источники, подтверждающие или опровергающие тот или иной факт. Тут мы, конечно, говорим о продвинутых платных версиях, за которыми не нужно проверять каждый полученный факт.
Работа с мультимодальными данными
ИИ позволяет упрощать отдельные рутинные моменты, связанные с обработкой мультимодальных данных. Быстрое преобразование большого неструктурированного массива в четкую таблицу, подготовка дизайна и визуализации данных, обработка аудио и видео информации, быстрый поиск по большим текстовым и графическим документам — все это тоже является подспорьем в задачах, которые раньше часто делались вручную. Причем китайские LLM сегодня с точки зрения функционала, как и их американские аналоги, справляются с разными мультимодальными задачами.
ИИ в количественных исследованиях
Если говорить про более сложные истории, связанные с исследованиями, то инструменты ИИ могут быть востребованными в направлении количественных исследований и работы с большими массивами данных. Например, вместо ручного подбора и тестирования подходов к кластеризации данных, ИИ-инструменты могут обработать данные с учетом заданной специалистом рамки и предложить возможные варианты. Однако на таком уровне все зависит от исследователя: его гипотез, целей исследования, заданной для ИИ рамки, грамотно подобранных входных данных и умения связать практические результаты с контекстом исследования.
ИИ в маркетинге и контенте
Если говорить про маркетинг, то ИИ сегодня используется в контент-менеджменте и SEO, которые могут быть достаточно рутинны за счет наличия технических требований к текстам. Однако ИИ не способен сейчас заменить человека в вопросах авторской позиции и живого стиля, любой текст, создаваемый с помощью ИИ, должен, так или иначе, проходить редактуру, а его структура изначально должна выстраиваться на основе идей, которые вкладывает в текст сам человек. Это касается как международных, так и китайских LLM, у которых могут встречаться свои частотные маркеры. Человек, который много работает с ИИ, достаточно легко отличает чисто сгенерированный текст, и это может испортить впечатление и снизить доверие.
ИИ-инструменты внедряют и рекламные площадки, но здесь речь также об автоматизации, а не о полной замене человека: ИИ не может принимать стратегические решения о том, на какую ЦА работать, что именно продвигать — все это задача стратегического маркетинга и менеджмента компании.
Переводы и культурный контекст
Если вы работаете с китайским рынком, важно максимально внимательно относиться к контенту и его содержанию, очень хорошо понимая контекст и уместность любого публичного сообщения или документа. Ошибка может закончиться бойкотом вашего продукта и бренда со стороны потребителей и стоить компании огромных штрафов. Все наши сотрудники, кто работает с Китаем, говорит на китайском, и мы всегда обсуждаем все креативные идеи с китайским офисом, состоящим из носителей культуры, истории и языка. Как любят повторять коллеги: «говорим на китайском по-китайски». Но если вам нужно в максимально сжатые сроки понять, о чем многостраничный документ, а еще лучше получить его резюме на 1,5 страницы, ИИ – отличный помощник.
