Сбербанк разработал сервис на основе алгоритмов глубокого машинного обучения для массовой оценки коммерческой недвижимости, выступающей одним из наиболее популярных видов залога, сообщает пресс-служба банка.
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 точек 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.