ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах

28.07.2022 13:14
Скопировать ссылку
ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах
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. 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.

Источник:
Банк ВТБ (ПАО) (лицензия ЦБ РФ № 1000)
Просмотров: 913
В статье:
Читайте нас в
Все новости

Рейтинг банков "Активность пресс-службы банков"

  • ВТБ
    1
  • Банк Уралсиб
    2
  • Россельхозбанк
    3
  • СберБанк
    4
  • УБРиР
    5 (+3)
  • Банк Синара
    6 (-1)
  • Банк ПСБ
    7
  • Альфа-Банк
    8 (-2)
  • Примсоцбанк
    9 (+1)
  • Абсолют Банк
    10 (-1)
на 12.07.2025 Общий рейтинг
Bankinform.ru использует cookie-файлы и обрабатывает персональные данные с использованием Яндекс Метрики, Google Analytics. Это улучшает работу сайта и взаимодействие с ним. Подтвердите ваше согласие, нажав кнопу Ок. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, пожалуйста, ограничьте использование файлов cookie в своём браузере. Подробнее в Политике конфиденциальности.