ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков из 30 городов

ВТБ сообщил о завершении пилотного проекта по использованию машинного обучения при кредитовании застройщиков из 30 российских городов. Пилот помог банку эффективнее оценивать стоимость строящейся недвижимости и оперативнее принимать решения по выдаче девелоперам займов на возведение новостроек.

«В основе сервиса – универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020-ом и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных 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 и расходов и т. д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Всё это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство», – рассказали в пресс-службе ВТБ.

В банке также отметили, что при стандартном методе аналитикам для принятия решения приходится сравнивать территориально близкие объекты в ручном режиме. Основанные же на Big Data модели позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе куда большего объема разнообразных сведений. Еще больше конкурентных преимуществ новый сервис дает в ситуации, когда у строящегося жилого комплекса нет рядом аналогов, и оценить его, используя традиционный метод сравнения с соседями, невозможно.

Увидев позитивные результаты и повышение эффективности оценки проектов в рамках пилота, в ВТБ решили до конца сентября масштабировать проект на бо́льшую часть крупнейших городов страны. Также в банке не исключают, что в перспективе разработка может стать доступна сторонним пользователям.

Ранее iot.ru писал о разработанном в VK сервисе с искусственным интеллектом для проектирования застройщиками объектов жилой недвижимости и повышения продаж.

Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал.