Visa перевірила, наскільки ШІ-моделі здатні самостійно допомагати з онлайн-покупками: у першому масштабному тесті майже половина спроб завершилася невдачею
Фото: chatgpt.com
Компанія оприлюднила Agentic Commerce Benchmark — тест, який має показати, чи можуть ШІ-агенти не просто відповідати на запити, а розуміти потреби покупця і доводити вибір товару до оформлення покупки. До оцінювання залучили 22 моделі від 12 розробників.
Моделі перевіряли на звичайних покупках
Учасникам запропонували 15 сценаріїв із трьох категорій: телевізори, ноутбуки та побутові прилади для догляду. Завдання вимагали враховувати не лише названі характеристики, а й приховані потреби, які можна виявити з контексту розмови. Наприклад, асистент мав уточнити, як саме людина користуватиметься товаром, і зіставити це з доступними варіантами.
У середньому моделі успішно проходили 57,2% тестових спроб. Результат найкращої сягнув 82,2%, тоді як найнижчий становив 28,9%. Водночас стабільно повторити успіх виявилося складніше: усі три спроби проходили лише у 34,2% випадків.
Важливу роль відігравало вміння агента поставити додаткові запитання. Моделі, які краще виявляли приховані потреби користувачів, мали 70,2% успішних спроб. У групі з найгіршими результатами цей показник становив 44,4%. Це свідчить, що для торгового асистента недостатньо швидко знайти товар за одним запитом — йому потрібно зрозуміти, що саме підійде покупцеві.
Читайте також: Користувачі картки Rozetka відтепер можуть оплачувати покупки в один клік
Навіть невдала спроба іноді завершувалася покупкою
Бенчмарк оцінював, чи виявив агент потребу, підібрав відповідний варіант і коректно ухвалив рішення про купівлю. У 54% невдалих проходжень модель усе ж намагалася щось придбати. Це підкреслює ризик: помилка асистента може бути не просто неточною порадою, а дією, яка впливає на реальне замовлення.
На результатах також позначилася ціна товару. У найдорожчій групі моделей успіх становив 67,1%, а в найдешевшій — 50,2%. Отже, системи частіше справлялися зі сценаріями, де покупка мала вищу вартість, однак навіть там не гарантували правильного вибору.
Visa пов’язує цей напрям із переходом від пошуку товарів до так званої агентної торгівлі, коли асистент може виконувати частину дій замість людини. Однак готовність технології до таких операцій залежить не лише від її здатності знайти продукт. Потрібні зрозумілі межі повноважень, надійне підтвердження перед оплатою та механізми захисту від помилкових замовлень.
Покупці поки не поспішають довіряти ШІ оплату
За даними Visa Trust Index за вересень 2026 року, 72% опитаних споживачів у США вже користувалися ШІ-помічником, але лише 23% готові довірити йому проведення платежу. Розрив між інтересом до технології та готовністю передати їй фінансову дію залишається значним.
Компанія відкрила бенчмарк для публічного тестування та відтворення результатів. Надалі Visa планує додати більше товарних категорій і перевірити інші етапи — зокрема вибір способу оплати, оформлення замовлення та завершення покупки. Нинішні результати показують, що ШІ вже може допомагати з пошуком, але для самостійних покупок йому ще бракує стабільності та довіри користувачів.
Ознайомтеся з іншими популярними матеріалами:
RozetkaPay, NovaPay та EVA Pay: навіщо великий український бізнес іде у фінтех
Українці забрали з кас банків 2,46 трлн грн: куди йшла готівка
Дані клієнтів Coinbase опинилися у стороннього сервісу: що відомо про витік
Джерело: Visa.
Telegram 
Viber 
