ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство. Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов и расходов и т.д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно.
«При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным», — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.
«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.
Подведомственное Росавтодору ФКУ ДСД «Дальний Восток» сообщает, что на участке км 1392 — км 1402 в Сусуманском районе проводится укладка твердого дорожного покрытия.
На текущий момент уже на восьми километрах трассы произведена укладка первого слоя. С начала августа планируется перейти к укладке второго.
— Учитывая, что на автодороге «Колыма» максимальным транспортным спросом пользуются участки, проходящие по территории населенных пунктов и на подъездах к ним, устройство асфальтобетонного покрытия на них ведется в приоритетном порядке, — сказал директор ФКУ ДСД «Дальний Восток» Сергей Петраев.
Он также отметил, что подрядчик разместил асфальтобетонный завод в «шаговой доступности» от участка капремонта, что обеспечивает непрерывность процессов и исключает нарушения технологии производства работ.
В этом году к асфальтированию готовится и участок федеральной автодороги у поселка Ягодное — на текущий момент на 6-километровом отрезке проводится отсыпка щебня. Работы по устройству двухслойного асфальтобетонного покрытия здесь, как и на первом указанном участке, завершат уже в сентябре.
Добавим, что в период 2023-2024 годы на автодороге «Колыма» планируется выполнить значительный объем работ, в том числе установить линии электроосвещения и остановки, а также построить тротуары.