Новое решение объединило сразу несколько моделей машинного обучения. Они предсказывают вероятность заключения сделки, объемы продаж на конкретный период, определяют влияние ценовых и маркетинговых параметров на их финансовые показатели. Для прогнозов используются данные, которые автоматически агрегируются в хранилище. В нем накапливается информация из внутренних систем Группы «Эталон»: об объектах недвижимости (более 100 параметров), сделках, активности покупателей. Также собираются сведения из внешних источников - курсы валют, котировки акций. В рамках проекта для каждой из моделей формируется отдельная витрина данных.
Благодаря работе алгоритмов специалисты Группы «Эталон» получают прогноз по каждой сделке и плану продаж в конкретных жилых комплексах и домах, в зависимости от цены и через указанный период. Это позволяет значительно сократить трудозатраты, минимизировать ошибки в расчётах, использовать для аналитики и корректировать при необходимости гораздо больше входных параметров, влияющих на закрытие сделки.
Роман Тарасенков, директор департамента технологической платформы Группы «Эталон»: «Рынок недвижимости сейчас находится в режиме высокой турбулентности. На него влияет множество факторов, часть которых сложно поддается ручному анализу. Прогнозировать конкурентные цены, используя стандартные инструменты в такой ситуации практически невозможно. Однако инновационные технологии прекрасно справляются с такими задачами. Вместе с НОРБИТ мы одними из первых стали тестировать их возможности для сферы девелопмента и видим, что потенциал у таких решений огромный».
Дмитрий Демидов, руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ: «Сейчас искусственный интеллект все чаще помогает в принятии управленческих решений. В арсенале здесь: быстрая аналитика огромных массивов, выявление аномалий, рекомендательные сервисы. Основываясь на своем опыте и экспертизе внедрений, мы создали продукт для рынка недвижимости. Однако наработки могут масштабироваться для любой отрасли, где есть необходимость в оперативном прогнозировании на базе внутренний и внешней информации».
