16+
Пятница, 17 сентября 2021
  • BRENT $ 75.47 / ₽ 5496
  • RTS1741.31
19 августа 2021, 10:00 Недвижимость

В восемь раз быстрее, в два раза точнее и без всякого творчества

Лента новостей

«Сбер» объявил о нововведениях, которые способны изменить сегмент проектного финансирования застройщиков, стать очередным шагом на пути цифровизации отрасли и довести конкурентное преимущество Сбербанка до отметки «Недосягаемый»

Фото: Валерий Шарифулин/ТАСС

Если кто-то реально ждал, когда машины начнут не просто помогать нам, а именно принимать за нас серьезные «недвижимые» решения — считайте, он дождался. Новые программы, о которых 17 августа рассказал журналистам вице-президент Сбербанка, директор дивизиона «Кредитные продукты и процессы» Сергей Бессонов, направлены на то, чтобы загрузить искусственный интеллект работой, с которой он справляется очевидно быстрее и точнее людей, а разум человеческий направить на решение задач, которые машине пока не по плечу — или что там у нее.

Презентационное название главной сберовской новинки — умная Cash Flow модель. Некоторое время назад Сбербанк начал в ряде кредитуемых им отраслей (сначала в торговле, затем в пищевой промышленности, растениеводстве и так далее) применять ML-модели (ML — machine learning) в целях формирования прогноза денежных потоков и оценки надежности клиента — вернет ли он кредит, в какие сроки вернет, велик ли его запас прочности и так далее. Классически все эти расчеты и прогнозы делаются «кредитчиками» вручную. ML-модель способна в данном случае полностью (и, кстати, бесплатно) заменить человека, мало того, она рисует необходимую картину в десять раз быстрее — буквально за час вместо целого дня, который требуется живому сотруднику.

Но есть еще более важный момент: форс-мажоры не умеет предсказывать никто — разве что провидцы, а вот в базовом сценарии машина лучше видит будущее и потому в своих прогнозах куда точнее. Согласно нынешней статистике, в первом прогнозном периоде (три месяца) ее преимущество над человеком не слишком велико — всего 14%, во втором (шесть месяцев) — уже 26%, в третьем (девять месяцев) — 24%.

Но, как отметил Сергей Бессонов, ML-модели прогнозируют будущее, основываясь на текущей операционной деятельности компаний, когда те приходят с заявкой на оборотное финансирование в горизонте трех лет. Прогнозировать же будущее по инвестпроектам гораздо сложнее. И первый шаг Сбербанк планирует сделать именно в сегменте жилищного строительства.

Сергей Бессонов вице-президент Сбербанка, директор дивизиона «Кредитные продукты и процессы» «Сейчас Cash Flow модель тестируется в 28 локациях — это миллионники и города с населением больше 500 тысяч человек. Мы экспериментируем, смотрим, как она работает — уже понятно, что работает лучше, чем живой «кредитчик», но пока в этом году мы живого человека не убираем. У нас есть цель в декабре подвести итоги этого «пилота», и тогда мы сможем сказать, что переходим к автоматическому прогнозированию будущего. Подчеркиваю, пока мы говорим только о крупных городах и, конечно, о стандартных проектах, доля которых в портфеле — примерно 50%. Моя цель — чтобы в декабре мы по половине заявок девелоперов, которые к нам приходят, могли автоматически строить прогноз денежных потоков».

В рамках бэк-тестирования программы по ограниченному пулу проектов специалисты «Сбера» изучали, насколько точно в интервале плюс-минус 7% от фактической цены прогнозирует человек и как это делает машина. Промежуточные результаты гласят, что машинная модель, которую последний раз откалибровали около месяца назад, точнее человека в два раза — то есть результаты по жилью получаются даже лучше, чем по торговле и «пищевке». «Человеческий прогноз может очень сильно колебаться в зависимости от того, например, какую статью ты прочитал сегодня за завтраком — пессимистичную или оптимистичную. Плюс количество факторов, которые у тебя в голове: у машины-то в голове их десятки тысяч», — поясняет Сергей Бессонов.

Следующий шаг в развитии программы и, по сути, вторая сберовская новинка — переход к автоматическому принятию кредитных решений в рамках проектного финансирования застройщиков. Сейчас, как бы ни бились банковские специалисты над сокращением сроков, в среднем на вынесение вердикта уходит около двух месяцев. Собственно, это практически и есть 40 рабочих дней — период, который установлен ЦБ как максимальный в отношении проектов, реализующихся с применением счетов эскроу. Это много, и, как считают в Сбербанке, все растягивается именно потому, что в данном процессе велика доля человеческого труда, говорит Сергей Бессонов.

«Возможно, звучит фантастикой, но если мы научимся прогнозировать Cash Flow и на этом основании принимать решения, то это будет максимум неделя. Конечно, должен отработать строительный эксперт, посмотреть исходно-разрешительную документацию — но это все, что нужно сделать. Наша цель — чтобы уже в апреле будущего года мы смогли в восемь раз сократить срок принятия решений в отношении инвестпроектов по жилью. А для того, чтобы узнать содержание этого решения, даже не надо будет искать клиентского менеджера — достаточно зайти в «Сбербанк-онлайн», и там все будет вывешено. Я говорю об этих целях достаточно открыто, потому что прийти и завтра повторить такую программу невозможно — мы примерно полтора года работаем над ней шаг за шагом. Как раз финальной точкой станет будущий апрель, когда мы сможем девелоперам, которые к нам обращаются, внутри недели давать финальный кредитный ответ — сколько, по какой ставке и так далее. И тогда мы добьемся очевидно большего конкурентного преимущества, чем у нас есть сейчас».

Что еще надо иметь в виду застройщикам? Первое: в Сбербанке не скрывают, что в принятии своих решений Cash Flow модель, пожалуй, более консервативна, чем люди. Но если потенциальный заемщик не согласен с выводами машины и теми параметрами финансирования, которые она утвердила, у него, как говорит Сергей Бессонов, есть возможность выйти в ручной, стандартный кредитный процесс: «Он включает как кредитного сотрудника, так и андеррайтера, то есть процедуру независимой экспертизы рисков. И здесь можно попытаться обосновать другую цифру, но это будет более дорогая и длинная дорога».

Второе: при переходе на машинное управление всякое творчество, обычное при презентации проекта живому кредитному комитету, будет исключено — причем как со стороны девелоперов, так и со стороны самого кредитного комитета. И Сергей Бессонов не скрывает, что рад этому: «Творчество — элемент субъективизма. Это из серии того, как судьи принимают решения, и все мы потом их обсуждаем. Есть ведь даже специфические исследования: до обеда обычно одни решения, после обеда — другие. Я считаю, что субъективизм тут надо точно убирать».

Третье: отвечая на вопрос, есть ли какой-то ценовой потолок кредитов, принятие решения о которых можно доверить искусственному интеллекту, Сергей Бессонов прямо говорит: нет. «Три года назад, во время первых обсуждений ML-моделей, нам казалось, что и 2 млрд, которые составляют средний чек кредита, много — давайте остановимся на 20-30 млн. И все руководство банка принимало участие в этих обсуждениях, потому что это довольно сложный психологический момент — признать, что математическая модель считает лучше, чем человек. Тогда решиться на 2 млрд было тяжело, а сейчас вопрос увеличения суммы более прогнозируемый, поэтому, посмотрев, как это работает, мы готовы двигаться дальше», — подчеркивает Сергей Бессонов.

Четвертое: если речь идет о жилье бизнес-класса или элитном, особенно московском или петербургском, Cash Flow модель вряд ли сможет давать точные прогнозы. Так что в данных сегментах сохраняется традиционный способ принятия решений о проектном финансировании. Сергей Бессонов не исключает, что, когда машины снимут с банковских экспертов заботу о стандартных сделках, у них появится больше времени вникать в сделки нестандартные, благодаря чему объем финансирования эксклюзивных проектов может даже вырасти.

И пятое: Cash Flow модель пока не будет работать в сегменте коммерческой недвижимости — слишком уж скромны на сегодняшний день его показатели. Для наглядности: за первое полугодие прошлого года Сбербанк одобрил 416 сделок по жилью, а за первое полугодие этого года — уже 653 сделки, что позволяет предположить 1,3 тысячи сделок с застройщиками к концу года. Сделок по коммерческой недвижимости на порядок меньше — один к десяти, поэтому инвестировать сюда средства в данный момент просто нет смысла.

Что думают по поводу сберовских нововведений сами застройщики? Судя даже не по словам, а по интонациям представителей девелоперского сообщества, с которыми побеседовала Business FM, пока они пребывают в некотором… назовем это периодом переваривания информации. Возможные негативные для себя аспекты игроки сегмента масс-маркет оценить еще не успели, поэтому сходу отмечают преимущества, которых, по оценкам генерального директора ГК «Атлант» Ивана Мотохова, сразу несколько.

Иван Мотохов генеральный директор ГК «Атлант» «Искусственный интеллект уже давно вошел в нашу жизнь, и машина принимает решения в самых разных областях. Думаю, что заявленная Cash Flow модель принесет вполне позитивные результаты и для застройщиков. Прежде всего значительно сокращается время принятия решения, что, собственно, и является одной из основных целей внедрения модели. Но что не менее важно, умная модель изначально основывается на ряде критериев и алгоритмов. А это значит, что исключается субъективизм при принятии решения, работают правила игры, понятные и банку, и застройщику. Кроме того, высвобождается время у сотрудников не только банка, но и самой девелоперской компании: не нужно будет готовить презентации, приезжать на кредитный комитет и так далее».

Представители высокобюджетных сегментов, которых сберовские задумки пока напрямую не касаются, все-таки тоже их анализируют. Судя по словам директора финансово-юридического департамента компании Sminex Елены Кульбиковой, их первая оценка тоже со знаком плюс, хотя и с некоторой долей скептицизма.

Елена Кульбикова директор финансово-юридического департамента компании Sminex «Внедрение цифрового решения для сокращения сроков предоставления кредита — правильная инициатива ведущего банка. Это говорит о том, что рынок адаптировался к работе через счета эскроу и продолжает развиваться. Типовые проекты — основной объем нового строительства, и кредитным экспертам приходится делать по ним много механической работы. Мы специализируемся на элитных проектах с самой комфортной средой — их себестоимость и ценообразование посчитать сложнее. Теперь у кредитных экспертов появится больше времени для их оценки. Отмечу, что уже сегодня ведущие банки сделали существенный прорыв и заметно сократили срок рассмотрения заявок от девелоперов. При этом в согласовании финансовой модели проекта большую роль играют заключения юридических служб, которые опираются на градостроительные правила. В любом проекте есть свои нюансы, и девелоперы их учитывают при подготовке заявки на кредит. Поэтому мне сложно представить, что в обозримом будущем получится полностью исключить из процесса одобрения проектного финансирования человеческий фактор. Однако впереди всегда будут те компании, которые делают ставку на технологизацию бизнес-процессов. В этом плане ориентиром для всего рынка является Сбербанк, чья экосистема показывает чудеса цифровизации».

А вот кто сразу подошел к оценке нарисованных Сбербанком перспектив с сугубо практической точки зрения, так это представители цифровой сферы. Нет, они тоже в основном про верный путь и вау-эффект от возможности получать одобрение кредита за неделю вместо двух месяцев. Но, вслед за незабвенным Саввой Игнатьевичем из «Покровских ворот», есть, говорят, что поделать. У основателя и генерального директора цифровой платформы для управления строительством BIMData Сергея Качанова уже есть конкретные предложения.

Сергей Качанов основатель и генеральный директор цифровой платформы для управления строительством BIMData «Переход на машинный вариант выдачи кредитов оправдан и прогрессивен. Мы, к примеру, тоже заложили в платформу алгоритмы, позволяющие автоматически рассчитывать стоимость строительно-инвестиционных проектов, поскольку это дает возможность исключить субъективный человеческий фактор и многократно повысить точность и скорость оценки. Решение Cash Flow в перспективе сократит операционные затраты банков и откроет девелоперам более быстрый доступ к финансированию. Единственное, что пока смущает, — оценка стоимости строительного проекта по его аналогам, поскольку это является упрощенным подходом к решению сложной задачи. Помню историю, когда при строительстве транспортного тоннеля в Сиэтле проводили исследование по стоимости объектов-аналогов. Так вот, по результатам исследования стоимость одной мили аналогов колебалась в интервале 27-439 млн долларов, в то время как комитет пайщиков проекта строительства тоннеля оценил стоимость одной мили в 3,5 млрд долларов, а это уже значительное расхождение. Здесь в помощь банкам как раз могут быть задействованы BIM-технологии, поскольку они позволяют получить точные объемы строительных работ, а точнее элементов конструкции здания (стен, окон, дверей и так далее). Также решается и другая, более сложная задача — получение сведений о применяемых материалах и их количестве. Все это позволит оценивать стоимость объекта ресурсным способом — когда объем каждого ресурса умножается на его цену».

Как подчеркивает Сергей Качанов, после оценки BIM позволяет банкам отслеживать финансовые потоки в реальном времени и дистанционно, что существенно упрощает контроль над реализацией проекта.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?

Рекомендуем:

Фотоистории
BFM.ru на вашем мобильном
Посмотреть инструкцию