В «Сбербанке» создали нейросеть для оценки залоговой недвижимости
9 февраля 2018 года
«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.
Источники[править]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
