«Сбербанк» будет оценивать залоги с помощью нейросети

Об этом сообщил руководитель направления корпоративного бизнеса Анатолий Попов. Сейчас после обращения заемщика предлагаемую им в залог недвижимость оценивает специальная служба, в которой работают сотни сотрудников. Проверка отчетов сторонних оценщиков и собственные расчеты отнимают много времени и сил из-за большой доли ручного труда и множества рутинных процедур. По словам Анатолия Попова, специалисты теперь будут проверять результаты, полученные искусственным интеллектом.

Нейросеть пока работает с актуальной базой данных по стрит-ритейлу, пополняемой с помощью различных источников и содержащей информацию об основных характеристиках объектов. Искусственный интеллект ищет для оцениваемого залога наиболее близкие аналоги, которые затем используются для расчета стоимости. Сервис «Сбербанка» позволяет уточнить все предпосылки, которые были заложены в основу оценки.

Ярослав Шуваев, отвечающий в «Ак Барс Цифровые Технологии» за развитие перспективных технологий, отметил, что для машинного обучения хорошо подходят ситуации, в которых эксперт должен принять решение, основываясь на небольшом числе параметров. Во время настройки сервиса оценщик должен будет только проверить и подкорректировать расчеты, это сократит затраты примерно на 30%. Впоследствии, при приближении к заданным параметрам точности, экономия может вырасти до 50%. Эксперты тратят на вычисления много времени, нейросети требуется несколько секунд, хотя итоговый результат должен утвердить оценщик.

Директор цифрового бизнеса банка «Восточный» Алексей Казаков сомневается в быстром достижении заявленных показателей экономии, так как для снижения рисков традиционная и новая системы оценки будут работать параллельно в течение длительного тестового периода. При реализации подобных проектов затраты в основном складываются из стоимости машинных мощностей и зарплаты специалистов, разрабатывающих и тестирующих алгоритмы. По оценке Алексея Казакова, «Сбербанк» мог потратить на создание и обучение нейросети до 100 млн рублей.