ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения. Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство, сообщает ИА «Хабаровский край сегодня». Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году 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. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. 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.
- При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным, — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко , руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.
Последние новости
Мэр Хабаровска проверил работы на развязке Ленинградская — Восточное шоссе
пресс-служба администрации города В этом году здесь заменят барьерные ограждения, смонтируют новое электроосвещение, восстановят водоотведение.
Педагогический квиз устроили студенты на каникулярной школе
3 апреля 2025 года в рамках Весенней каникулярной школы «АмГПГУ», студенты группы ПОноия-55 Института педагогики и психологии,
Практический семинар учителей физики прошёл на базе Технопарка АмГПГУ
4 апреля 2025 года преподавателями кафедры ИБИСиФ ФГБОУ ВО «АмГПГУ» на базе Технопарка универсальных педагогических компетенций при активном участии студентов ФИТМиФ 2, 3, и 4 курсов проведен практический семинар учителе
«О доблестях, о подвигах, о славе»: в Амурском гуманитарно-педагогическом университете состязались 14 команд из регионов России
04.04.2025 года в АмГПГУ прошел Тринадцатый Всероссийский Открытый интеллектуальный студенческий конкурс «О доблестях, о подвигах, о славе».