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.
Собственник отказался сносить дореволюционный дом на Никольской улице, 6, в Петергофе, хотя КГИОП разрешил ему это сделать.
Сперва владелец провел ремонт, а затем надстроил дополнительный этаж.
Двухэтажное кирпично-деревянное здание было возведено в середине XIX века. Сперва под охраной находился весь объект, но в 2007 году деревянная часть была выведена из границ памятника. Спустя год она сгорела.
В 2016-м пустовавший объект подали с торгов Елене Ступиной. Тогда же КГИОП снял лицевой корпус с охраны.
Затем деревянные руины были снесены. Лицевой же кирпичный корпус, сохранили и капитально отремонтировали. Но в 2023-м его надстроили третьим этажом.
В КГИОПе сообщили, что, хотя дом виден с Никольской улицы, он является внутриквартальным, а это значит, что его облик не охраняется. В 2017 году был согласован проект строительства нового жилого дома на этом месте, выполненный ООО «Восстановление». Он предполагал, что дореволюционное здание будет полностью снесено, поскольку оно находилось «в аварийном техническом состоянии».
Почему собственник в итоге решил отказаться от сноса кирпичной части, в комитете не знают. Также там не в курсе, будет ли он строить новую часть на месте деревянной.