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. Сервис позволяет банку и застройщикам получать объективные и точные оценки стоимости недвижимости.
Разработка ВТБ позволяет учитывать обширный массив данных из различных источников, включая банковскую сферу, телекоммуникации и digital-сервисы, обеспечивая при этом защиту личной информации. Применение сервиса сокращает время оформления кредитных соглашений с застройщиками, улучшая тем самым оперативность и точность оценки рыночной стоимости проектов.
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.
С учетом особенностей российского рынка, где на стоимость жилья влияют множество региональных и макроэкономических факторов, ВТБ создал инструмент, способный адаптироваться к разнообразным условиям. Сервис обеспечивает комплексный подход к оценке, включая учет уникальных характеристик каждого объекта и изменений в инфраструктуре, что повышает его ценность для банка и его клиентов.
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.
С учетом особенностей российского рынка, где на стоимость жилья влияют множество региональных и макроэкономических факторов, ВТБ создал инструмент, способный адаптироваться к разнообразным условиям. Сервис обеспечивает комплексный подход к оценке, включая учет уникальных характеристик каждого объекта и изменений в инфраструктуре, что повышает его ценность для банка и его клиентов.
«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими в процессе 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 руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ Максим Коновалихин
.Начав с сегмента малого и среднего бизнеса, ВТБ планирует расширить применение сервиса, включая крупный бизнес и розничное ипотечное кредитование, а также исследовать возможности его использования в других сферах, например, для оптимизации распределения банкоматов.
