ИИ-сервис по оценке стоимости жилья появляется в работе банков
В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек.
В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1000 слоев 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, расходов и так далее.
Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов. Новая разработка помогает повысить оперативность на этапе рассмотрения заявки на финансирование застройщика и получить более объективные и точные данные. Для застройщиков очень важна скорость и сроки. Использование программы позволило в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.
В разных городах различные факторы оказывают влияние на определение цены на жилье. Рынок постоянно идет вперед, меняется инфраструктура, которая влияет на стоимость. Какие-то параметры устаревают, какие-то добавляются или обновляются. Сложность задачи по оценке недвижимости в масштабах России заключается в учете региональной специфики, макроэкономических колебаниях, большом разнообразии в качестве и расположении строительных объектов, что в свою очередь обуславливает выбор инструментов и способов моделирования.
«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими подразделениями. 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» — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.
Проект строится на базе трех платформ: платформы гео-аналитики (Geo), платформы автоматического обучения моделей (AutoML) и MLOps-платформы (scibox). У каждой из них своя задача в рамках бизнес-процесса. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность.
Проект стартовал с сегмента среднего и малого бизнеса. Следующая стадия — это использование программы как для целей крупного бизнеса, так и розничного ипотечного кредитования. Специфика проекта позволяет не только масштабировать его, но и применять в других сферах. Например, посчитать необходимое количество банкоматов в конкретном районе и количество наличных средств в каждом из них. Отлично подходит, когда на основе аналогичных данных нужно построить прогноз чего-нибудь нового.
Шестиэтажное здание на Верейской улице, 16, где располагалось отделение Сбербанка, переоборудуют под многофункциональный комплекс.
Его откроет сеть Page. Об этом пишет РБК.
«На первом этаже - кофейни и ретейл, три этажа займет коворкинг, а выше — классическая аренда», - пояснила генеральный директор УК Page Мария Сумарокова.
Площадь коворкинга оставит 920 кв. м, он будет расчитан на 150 рабочих мест.
По ее словам, для офиса банка характерна кабинетная нарезка, помещения здание придется расчищать под опен-спейс и зонировать заново. Завершить ремонтные работы планируют к концу августа 2024 года.
«Предварительные переговоры с несколькими корпоративными клиентами уже ведутся, возможен и другой сценарий со сдачей рабочих мест в коворкинге в розницу», - добавила Мария Сумарокова.
Объем вложений в новый проект в компании не раскрывают.
Вице-президент Becar Asset Management Ольга Шарыгина оценила объем инвестиций в проект коворкинга в пределах 25-50 тыс. руб. за кв.м (косметический ремонт и оборудование) в зависимости от класса объекта.
Партнер, руководитель офисной группы IPG.Estate Вероника Чаканова оценивает общий объем инвестиций в проект в диапазоне 50-60 млн руб.
Справка
Сеть коворкингов и гибких офисов Page начала работу в Петербурге в 2019 году.
В 2020 году компания начала продавать франшизу. Сейчас сеть Page насчитывает 15 объектов (четыре из них собственные, остальные по франшизе).