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.
Здание бывших казарм лейб-гвардии Стрелкового артиллерийского дивизиона выставили на торги в аренду.
Это произошло по программе «Рубль за метр». Начальная цена объекта площадью 2,2 тыс. квадратных метров составляет 394,6 тыс. рублей в месяц, сообщает «Ъ» . Электронные торги запланированы на 20 марта, а прием заявок от инвесторов происходит вплоть до 18 марта. До конца реставрации арендатор будет отдавать минимум 394,6 тыс. рублей ежемесячно. В АО «Фонд имущества Санкт-Петербурга» отметили, что здания казарм находятся в неудовлетворительном состоянии.
Смысл программы «Рубль за метр» заключается в том, что инвестор на торгах на 49 лет выигрывает право аренды разрушенного исторического здания, которое находится в городской собственности. За 7 лет он должен восстановить объект. В течение всего этого времени инвестор оплачивает аренду по рыночной ставке. Как только здание удастся восстановить, предприниматель имеет право обратиться в комитет имущественных отношений для того, чтобы пересчитать арендный платеж по формуле 1 квадратный метр всего за 1 рубль.