ВТБ применил машинное обучение при кредитовании застройщиков в 30 городах
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.
Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ, отметил:
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.
Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ, отметил:
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.Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.
Читайте также
Сбер запустил новую услугу для безопасного возврата переводов
Сбербанк запустил новую удобную функцию возврата денежных переводов
ВТБ в июне нарастил выдачу ипотеки в ПФО в 1,3 раза
По данным ВТБ, в июне по сравнению с предыдущим месяцем жители ПФО взяли в 1,3 раза больше ипотечных кредитов
Маркеплейсы ждут новые правила: законопроект одобрен в первом чтении
Новый документ стал результатом длительных обсуждений с представителями онлайн- и офлайн-торговли, малого бизнеса и государственных органов
ВТБ: в июне выдачи автокредитов в ПФО выросли на 11%
По предварительным оценкам ВТБ, в июне по сравнению с маем 2025 года жители ПФО взяли в банке более двух тысяч автокредитов на 1,7 млрд рублей
Выгодная тройка: самые доходные рублевые вклады на 6 месяцев, июль 2025

Рассмотрим вклады на 6 месяцев на 500 тысяч рублей с условием оформления в отделениях банков Казани
Спрос на валюту у компаний в России достиг минимума с июля 2024 года
Отношение чистых продаж иностранной валюты к выручке крупнейших экспортеров в апреле достигло отметки в 100%
Срок возведения дома по льготной ипотеке увеличили вдвое. Зачем это нужно
Программа всеобщей льготной ипотеки завершилась еще год назад, но одно из ее условий изменили лишь теперь
ЦБ поменяет нормы резервирования для льготных и реструктурированных кредитов
Центробанк скорректирует нормы резервирования для банков при реструктрузации и выдаче льготных кредитов
ЦБ предложил компаниям оптимизировать отчетность
Текст отчетности нуждается в сокращении и упрощении, более добросовестном раскрытии данных о менеджменте и электронном формате, считает регулятор
ЦБ готов обязать банки считать эффективную доходность по нестандартным вкладам
Регулятор прорабатывает стандарт для вкладов, но пока еще в начале пути