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.
Разработанный администрацией региона инвестиционный проект предусматривает размещение около дорог в Ленинградской области многофункциональных центров с зонами отдыха, стоянками машин, заправочной галереей, санитарными зонами и кафе.
Реализовать его планируется на средства частного инвестора. Объем средств оценивается в 5 млрд рублей.
«Это позволит, в том числе, правильно распределять туристические потоки между районами Ленинградской области, создав комфортные условия для водителей и пассажиров. Немаловажно, что комплексы включают в себя электрические и газовые заправочные станции. Мое поручение главам администраций районов в том числе — внимательно подобрать земельные участки под размещение этих объектов», — подчеркнул губернатор Ленинградской области Александр Дрозденко.
Справка
Первыми площадками, где намечено обустройство зон придорожного сервиса, стали Волосово, Бегуницы, Борисова Грива, Выборг, вблизи Петровского озера в Выборгском районе, Елизаветино, Новопятницкое, Ручьи, Кириши, Кировск, Гостилицы, Ропша, Оредеж, Мельниково, Ульяновка и перекресток Приозерского шоссе и федеральной трассы А-121 «Сортавала» в Приозерском районе.