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.
Зампред Правительства Ленинградской области Евгений Барановский отметил возросшую нагрузку и эффективность регионального комитета государственного строительного надзора и государственной экспертизы на отчетной коллегии.
«В прошлом году комитет вел надзор относительно 793 объектов капитального строительства. Показательно — ни один из них не стал проблемным. Более того, мы сильно сократили реестр проблемных объектов. Если на конец 2023 года у нас оставалось 27 проблемных объектов, то два года назад было их было за 200, а три года назад почти 300 и 70 объектов, которые вот-вот должны были появится на карте региона», — отметил заместитель председателя Правительства Ленинградской области Евгений Барановский.
Глава строительного блока Правительства Ленинградской области отметил, что после решения проблемы обманутых дольщиков именно комитет госстройнадзора может стать оператором по реализации договоров КРТ в Ленинградской области. Законодательная база для этого подготовлена.
Справка
За 2023 год было комитетом госстройнадзора была выдано 157 разрешений на строительство, включая 21 разрешение на социальные объекты. Показательную работу провела ГАУ «Леноблгосэкспертиза», которая выполнила проверку достоверности стоимости цены на более чем 102 миллиарда рублей и выдала рекордные 2119 заключений.