В "Сбербанке" создали нейросеть для оценки залоговой недвижимости

"Сбербанк" разработал первую в России нейронную сеть для оценки недвижимости, которая позволяет банку почти мгновенно проводить оценку залогов. О запуске сервиса оценки на базе технологий машинного обучения рассказал газете "Коммерсант" руководитель блока "Корпоративный бизнес" "Сбербанка" Анатолий Попов.

По его словам, при обращении заемщиков в банк за кредитом объекты недвижимости, которые они предлагают в качестве залога, оценивает залоговая служба банка, в которой работает несколько сотен экспертов. Процесс проверки отчетов внешних оценщиков или проведение собственных расчетов требуют ручного труда и заново повторяемых механических процедур.

"С помощью 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", - рассказал Попов.

Пока что новая система работает с регулярно актуализируемой базой данных по стрит-ритейлу. Эта база содержит основные характеристики объектов-аналогов, фотографии и цены и пополняется из платных, внутренних и открытых источников. В процессе оценки объекта нейросеть получает его характеристики и с учетом его местоположения, пешеходного трафика и ценового зонирования подбирает наиболее близкие аналоги для расчета стоимости. При необходимости после ввода характеристик объекта сотрудник банка может посмотреть подобранные алгоритмом аналоги и внести корректировки.

Если обычно работа экспертов по оценке занимает часы или даже дни, то у нейросети на эту работу уходит несколько секунд. Однако итоговый результат в каждом случае подтверждает оценщик, который берет на себя ответственность за расчеты системы.

Стоимость создания этого продукта в банке не раскрывают. По словам директора цифрового бизнеса банка "Восточный" Алексея Казакова, при реализации подобных проектов основная часть затрат складывается из стоимости машинных мощностей, а также затрат на специалистов, которые настраивают и тестируют алгоритмы. По оценке Казакова, затраты на внедрение системы "Сбербанка" могут составлять до 100 млн рублей.

Напомним, в конце января глава "Сбербанка" Герман Греф рассказал, что в прошлом году банк получил 50 млн долларов чистой прибыли, применяя одну из методологий искусственного интеллекта в риск-менеджменте банка. В целом же использование различных технологий машинного обучения, по словам Грефа, принесло банку 2-3 млрд долларов.


ССЫЛКИ ПО ТЕМЕ