НОРБИТ и Группа «Эталон» запускают систему прогнозирования продаж на базе искусственного интеллекта

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».