Сбербанк разработал сервис на основе алгоритмов глубокого машинного обучения для массовой оценки коммерческой недвижимости, выступающей одним из наиболее популярных видов залога. Для выбора наиболее подходящих аналогов используется нейронная сеть, обрабатывающая информацию о характеристиках объекта, его местоположении, пешеходном трафике, ценовом зонировании, а также близости к более чем 200 категориям POI (point of interest, точки интереса).
Сервис автоматизирует рутинный процесс подбора объектов-аналогов, оставляя специалистам больший запас времени на экспертную работу. В итоге сроки проведения оценки сокращаются с нескольких дней до минут при одновременном повышении ее качества. Кроме того, за счёт использования единой платформы унифицируется методология и подходы к оценке.
На данный момент сервис охватывает 36 крупнейших городов России с населением более полумиллиона человек и используется для оценки объектов типа street retail. Планируется его расширение на другие сегменты коммерческой недвижимости.
"Использование новейших технологий позволяет нам исключить механический труд и использовать высвободившееся время для решения сложных задач, — отметил старший вице-президент Сбербанка Анатолий Попов. — Наш сервис массовой оценки коммерческой недвижимости — самый масштабный в России".
