Банки

ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах



  • ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения
  • В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году

 

ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах

CHELINDUSTRY
  • Автор: Служба новостей
  • Фото: ВТБ
  • Дата: 28.07.2022

(CHELINDUSTRY) 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.

* * *

Банк ВТБ Банк ВТБ является универсальным коммерческим банком c государственным участием (60,9% принадлежит государству). Второй по величине активов банк страны и первый по размеру уставного капитала. Один из крупнейших участников российского рынка банковских услуг, предоставляемых физическим и юридическим лицам: выпуск банковских карт, ипотечное и потребительское кредитование, автокредитование, услуги интернет-банка. Банк имеет широкую филиальную сеть, в том числе и филиал ВТБ в городе Челябинске.

 


Еще материалы по тегу: # Банки