В российской онлайн-торговле фиксируется рост интереса к товарам с подтверждённой подлинностью. С середины 2025 года спрос на такие товары увеличился более чем на 600%, свидетельствуют аналитические данные маркетплейса Poizon («Дэву»). Но несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта в e-commerce, считаю эксперты, технологии не справляются с подделками.
Параллельно сохраняется масштабный оборот подделок. В 2025 году в России обработано более 21 млн запросов на проверку товаров, доля несоответствий составила около 4%.
Лидер по числу подделок — обувь: здесь почти каждая вторая проверка (около 40%) выявляет товар, не соответствующий заявленной оригинальности. В топ-4 товарных категории входят:
- Обувь: 671 428 случаев.
- Одежда: 76 829 случаев подделок.
- Предметы коллекционирования: 15 275 случаев подделок.
- Аксессуары: 14 043 случая подделок.
На этом фоне меняется структура принятия решений при онлайн-покупках. Всё большую роль начинает играть наличие подтверждённой проверки товара. Более половины новых пользователей отмечают этот фактор как ключевой при первой покупке.
«Растёт запрос на понятное происхождение товара. Люди всё чаще хотят снизить риск ещё до покупки, и это уже влияет на поведение в онлайне», — отмечает Дмитрий Селихов, региональный директор «Дэву» (Poizon) в России.
Также фиксируется изменение модели потребления: пользователи переходят к более частым покупкам при одновременном росте требований к качеству. В среднем процесс выбора занимает несколько дней и включает несколько этапов сравнения.
В результате, как решение проблематики и ответ на покупательские паттерны, главным мировым трендом сейчас является технологическая многоуровневая верификация пришедшая на замену ручных выборочных проверок: маркетплейсы всё активнее используют ИИ и алгоритмы машинного обучения для выявления подделок, анализа поведения продавцов и автоматического поиска подозрительных товаров.
Современные ИИ-системы уже способны значительно ускорять первичную проверку товаров: в отдельных категориях анализ занимает около пяти секунд. Используемые алгоритмы оценивают визуальные параметры товара, включая текстуры материалов, геометрию логотипов, швы, упаковку и маркировку, сопоставляя их с масштабными базами эталонных данных.
При этом финальная проверка в чувствительных категориях (например, fashion и luxury) часто всё ещё остаётся за экспертами-аутентификаторами. Всё больше платформ совмещают технологические инструменты и ручную экспертизу, чтобы снизить риск контрафакта и повысить доверие пользователей.
Дмитрий Селихов, заметил:
«Искусственный интеллект серьёзно изменил рынок аутентификации с точки зрения скорости, масштабирования и стандартизации процессов.
Наиболее сложными для технологий остаются высококачественные подделки, максимально приближённые к оригиналу по материалам и исполнению, а также товары после ремонта, длительного использования или замены отдельных элементов.
Ещё одним ограничением остаётся зависимость ИИ от качества исходных данных. На точность проверки влияют освещение, ракурс съёмки, различия между производственными партиями, а также постоянно меняющиеся методы производителей контрафакта».
По оценкам участников рынка, изменения происходят на фоне развития трансграничного сегмента премиальных товаров, объём которого в России на начало 2026 года превышает 2 трлн рублей.
