Ассоциация ФинТех (АФТ) совместно с Банком ДОМ.РФ и Сбером провели пилотный проект сервиса оценки рыночной стоимости недвижимости с использованием технологии машинного обучения (ML). Пилотирование проводилось в рамках регулятивной песочницы Банка России.
Протестированный сервис применяет сравнительный метод на основе ML для определения стоимости объектов. Согласно результатам пилота, технология позволяет рассчитывать рыночную и залоговую стоимость, а также формировать закладные, в том числе для целей секьюритизации, без привлечения аккредитованного оценщика.
Участники проекта заявили, что внедрение ML-оценки способно повысить скорость и точность определения стоимости, упростить процедуры для заемщиков и снизить их издержки, а также уменьшить риски банков.
Ассоциация ФинТех (АФТ), Банк ДОМ.РФ и Сбер в регулятивной песочнице Банка России провели пилотирование сервиса, который предполагает использование технологии машинного обучения (ML) для оценки стоимости объектов недвижимости и позволяет оформлять закладную для дальнейшей секьюритизации без привлечения оценщика.
Использование ML-технологий позволит определять рыночную стоимость объекта недвижимости сравнительным методом. 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.
«Оценка недвижимости с помощью предложенного модельного подхода существенно повышает скорость и точность определения рыночной стоимости недвижимости. При этом, будет тщательно проработан вопрос улучшений для конечного потребителя – клиента, в том числе упрощение клиентского пути при ипотечных сделках», – отметил заместитель генерального директора Ассоциации ФинТех Дмитрий Ищенко.
«Внедрение автоматизированной сравнительной оценки – еще один этап цифровизации ипотечного кредитования, который 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», – подчеркнул заместитель председателя правления Банка ДОМ.РФ Алексей Косяков.
«Анализ цен – 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. 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. Широкое внедрение банками технологий искусственного интеллекта для определения стоимости объекта недвижимости, наряду с классическим отчетом об оценке, открывает перед ними новые горизонты», – заметил директор дивизиона «Домклик» Сбербанка Алексей Лейпи.
Банк России концептуально поддержал реализацию сервиса оценки стоимости объектов недвижимости с помощью ИИ, отметив, что для его запуска потребуется изменение действующего законодательства, а также предложил апробировать указанную инновацию 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.
Протестированный сервис применяет сравнительный метод на основе ML для определения стоимости объектов. Согласно результатам пилота, технология позволяет рассчитывать рыночную и залоговую стоимость, а также формировать закладные, в том числе для целей секьюритизации, без привлечения аккредитованного оценщика.
Участники проекта заявили, что внедрение ML-оценки способно повысить скорость и точность определения стоимости, упростить процедуры для заемщиков и снизить их издержки, а также уменьшить риски банков.
Ассоциация ФинТех (АФТ), Банк ДОМ.РФ и Сбер в регулятивной песочнице Банка России провели пилотирование сервиса, который предполагает использование технологии машинного обучения (ML) для оценки стоимости объектов недвижимости и позволяет оформлять закладную для дальнейшей секьюритизации без привлечения оценщика.
Использование ML-технологий позволит определять рыночную стоимость объекта недвижимости сравнительным методом. 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.
«Оценка недвижимости с помощью предложенного модельного подхода существенно повышает скорость и точность определения рыночной стоимости недвижимости. При этом, будет тщательно проработан вопрос улучшений для конечного потребителя – клиента, в том числе упрощение клиентского пути при ипотечных сделках», – отметил заместитель генерального директора Ассоциации ФинТех Дмитрий Ищенко.
«Внедрение автоматизированной сравнительной оценки – еще один этап цифровизации ипотечного кредитования, который 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», – подчеркнул заместитель председателя правления Банка ДОМ.РФ Алексей Косяков.
«Анализ цен – 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. 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. Широкое внедрение банками технологий искусственного интеллекта для определения стоимости объекта недвижимости, наряду с классическим отчетом об оценке, открывает перед ними новые горизонты», – заметил директор дивизиона «Домклик» Сбербанка Алексей Лейпи.
Банк России концептуально поддержал реализацию сервиса оценки стоимости объектов недвижимости с помощью ИИ, отметив, что для его запуска потребуется изменение действующего законодательства, а также предложил апробировать указанную инновацию 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.
