Эксперты: модельный подход повышает скорость и точность определения рыночной стоимости недвижимости
Сервис, который предполагает использование технологии машинного обучения (ML) для оценки стоимости объектов недвижимости и позволяет оформлять закладную для дальнейшей секьюритизации без привлечения оценщика, был апробирован в регулятивной песочнице Банка России, сообщила пресс-служба Банка ДОМ.РФ.
Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори
Пилотирование сервиса совместно провели Банк ДОМ.РФ, Ассоциация ФинТех (АФТ) и Сбер.
В сообщении отмечается, что использование ML-технологий позволит определять рыночную стоимость объекта недвижимости сравнительным методом.
Кроме того, в дальнейшем можно использовать эти данные для определения залоговой стоимости, оформления имущества в качестве обеспечения по кредиту, а также формирования закладной, в том числе для целей секьюритизации без привлечения оценщика.
Фото предоставлено пресс-службой Банка ДОМ.РФ
Заместитель председателя правления Банка ДОМ.РФ Алексей Косяков (на фото) подчеркнул, что внедрение автоматизированной сравнительной оценки — еще один этап цифровизации ипотечного кредитования. Он позволит освободить клиентов от необходимости заказа и предоставления отчета оценщиков.
«Сегодня банки обладают достаточным количеством данных, чтобы самостоятельно смоделировать рыночную стоимость объекта недвижимости, экономя клиентам временные и финансовые затраты», — уточнил топ-менеджер.
Фото из архива Д. Ищенко
«Оценка недвижимости с помощью предложенного модельного подхода существенно повышает скорость и точность определения рыночной стоимости недвижимости, — пояснил заместитель генерального директора Ассоциации ФинТех Дмитрий Ищенко (на фото) и добавил: — При этом будет тщательно проработан вопрос улучшений для конечного потребителя — клиента, в том числе упрощение клиентского пути при ипотечных сделках».
Фото: domclick.ru
Директор дивизиона Домклик Сбербанка Алексей Лейпи (на фото) пояснил, что анализ цен — это важнейший этап ипотечного процесса, в ходе которого банки проводят скоринг объектов недвижимости.
«В Сбере применяется ML-модель, которая ежедневно рассчитывает стоимость недвижимости на основе машинного обучения, — рассказал эксперт. — Внедрение указанной технологии позволяет ускорить выход на сделку, снизить трудозатраты и расходы заемщиков, а также уменьшить риски банка, связанные с человеческим фактором при оценке объекта недвижимости».
Фото: © Татьяна T / Фотобанк Лори
По словам Алексея Лейпи, широкое внедрение банками технологий искусственного интеллекта для определения стоимости объекта недвижимости, наряду с классическим отчетом об оценке, открывает перед ними новые горизонты.
Банк России концептуально поддержал реализацию сервиса оценки стоимости объектов недвижимости с помощью ИИ.
Фото: © Овчинникова Ирина / Фотобанк Лори
Поскольку для его запуска потребуется изменение действующего законодательства, инновацию предложено апробировать в рамках экспериментального правового режима на площадке Минэкономразвития России.
Проработка предложений по внесению изменений в нормативные правовые акты, необходимых для запуска сервиса, будет вестись участниками рынка на площадке АФТ.
Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.
Присоединяйтесь к нам!
Другие публикации по теме:
«ДОМ.РФ Технологии»: от информационных систем — до искусственного интеллекта
Эксперты: искусственный интеллект будет способствовать глобальной трансформации строительной отрасли
Эксперты: строительную отрасль будут оценивать по степени внедрения искусственного интеллекта
ДОМ.РФ и Минстрой создадут Реестр решений искусственного интеллекта для строительной отрасли
Искусственный интеллект и нейросети теперь на страже прав дольщиков
