Недвижимость оценят роботы. Сбербанк разработал нейронную сеть для мгновенной оценки залогов

Сбербанк разработал первую в России нейронную сеть для оценки недвижимости. Искусственный интеллект позволяет банку почти мгновенно проводить оценку залогов. При этом человеческий фактор не исключен полностью — эксперты банка при необходимости корректируют машинные расчеты и подтверждают их. И такой длительный тестовый период вряд ли даст быструю операционную экономию, отмечают эксперты.

О запуске сервиса оценки недвижимости на основе алгоритмов машинного обучения рассказал “Ъ” руководитель блока «Корпоративный бизнес» Сбербанка Анатолий Попов. Сейчас, по его словам, когда заемщики обращаются в банк за кредитом, объекты недвижимости, которые они предлагают в залог, оценивает залоговая служба банка, в которой работает несколько сотен экспертов. Процесс проверки отчетов внешних оценщиков или проведение собственных индикативных расчетов предполагают значительный объем ручного труда и заново повторяемых механических процедур. «С помощи нейросети мы избавляем специалистов от рутинной работы и начинаем максимально использовать их профессиональную экспертизу и знание особенностей локальных рынков, применяя их для анализа результата, полученного искусственным интеллектом»,— пояснил господин Попов.

Искусственный интеллект, по его словам, пока работает с регулярно актуализируемой базой данных по стрит-ритейлу. Она пополняется из платных, внутренних и открытых источников и содержит основные характеристики объектов-аналогов, фотографии, цены. Нейросеть получает характеристики интересующего объекта и с учетом его местоположения, пешеходного трафика и ценового зонирования подбирает наиболее близкие аналоги, которые алгоритм затем использует для расчета стоимости. При этом сервис Сбербанка позволяет увидеть все основные предпосылки, лежащие в основе расчетов.

Например, после ввода адреса и характеристик объекта оценки эксперт может на карте посмотреть выбранные нейросетью аналоги, проанализировать введенные корректировки и скорректировать их. Руководитель направления развития перспективных продуктов «Ак Барс Цифровые Технологии» Ярослав Шуваев отмечает, что задачи, в которых эксперт принимает решения, основываясь на небольшом количестве параметров, очень хорошо подходят для моделей машинного обучения.

При этом если работа экспертов сейчас занимает часы или даже дни, то нейросети для достижения результата нужно несколько секунд. Тем не менее итоговый результат подтверждает оценщик — эксперт, по сути, берет на себя ответственность за машинные расчеты.

Виталий Солдатских

Источник: КОММЕРСАНТЪ