В последние годы российский рынок оценочных услуг переживает цифровую трансформацию: алгоритмы машинного обучения обрабатывают гигабайты данных о недвижимости. Результатом этого, массовая оценка объектов (например, для целей кадастра и залоговых операций) становится более точной и оперативной. Так, пилотные сервисы на базе технологий машинного обеспечения уже демонстрируют рост скорости и качества. Ассоциации ФинТех, Сбера и банка ДОМ.РФ запустила сервис по оценки объектов недвижимости с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В дальнейшем эту оценку недвижимости использовали для выпуска ценных бумаг, обеспеченных этой недвижимостью.

Классические методы массовой оценки опирались на эконометрику и ручную обработку баз, часто требуя проверки каждого единого кейса. Сегодня нейросети и решающие деревья вычисляют сложные нелинейные модели, «находят связи в данных, которые человек не увидит без машины». Такое «машинное видение» позволяет выявлять нетипичные ситуации (например, когда по документам участок пустой, а по космоснимкам — с ангаром) и показывать возможные ошибки. В крупных проектах ИИ объединяют разрозненные источники (ЕГРН, публичную кадастровую карту, космоснимки, инфраструктурные слои и рыночную статистику) для всесторонней оценки.

Госорганы тоже участвуют в этом процессе. С 2026 года вся кадастровая оценка будет проводиться через Национальную систему пространственных данных (НСПД). Новый законопроект предусматривает единую цифровую платформу, что повысит корректность расчётов: «перейти на единую платформу сократит число ошибок, сделает кадастровую оценку более обоснованной». Теперь согласованные витрины данных и прозрачные модели (градиентный бустинг, деревья с картографией и т.д.) обеспечат стабильность результатов, понятную и налогоплательщикам, и судам. В результате массовая оценка будет не похожа на случайную рулетку, а приблизится к рыночной оценке.

Для банков и страховых компаний ИИ стал инструментом ускорения процессов. Так, ВТБ завершил пилот проект еще в 2022 году, который проводился в 30 городах. Разработанный сервис Geo AutoML помогает быстро оценивать строящиеся дома и в разы ускоряет решение о выдаче кредитов на строительство. В Сбербанке сервис «Домклик» с голосовым помощником «Афина» ускорил финальное одобрение сделок по ипотеке в 5 раз – доля автоматических одобрений выросла с 55% до 80%.

Страховые компании также применяют ИИ для анализа недвижимости. В «СберСтраховании» отмечают, что ИИ можно использовать как «цифрового агента» для расчёта стоимости страхуемого имущества – алгоритмы обрабатывают данные быстрее людей и дают более точные цифры. По словам специалистов, это позволяет избежать недооценки рисков и неполного покрытия: справедливые тарифы и ускоренные выплаты делают страховку более ценным инструментом защиты.

Таким образом, ИИ упрощают и ускоряют работу кредиторов и страховщиков. Банки получают скоринговые оценки недвижимости практически в реальном времени, клиенты экономят на экспертизе, а компании минимизируют операционные издержки и риски «человеческого фактора».

Несмотря на это, экспертная оценка не исчезнет совсем. В тех случаях, где модель работает как «чёрный ящик», законодательство требует объяснимости: простые алгоритмы (деревья, бустинг) позволяют показывать логику расчёта, чтобы отчёт выдерживал проверку и в суде. Во многих сервисах эксперты продолжают проверять и уточнять расчёты ИИ. К примеру, в Сбере специалисты анализируют и, при необходимости, корректируют решения нейросети по коммерческой недвижимости.

Эксперты отмечают, ИИ может быстро сканировать тысячи схожих объектов, но уникальные случаи и спорные параметры нуждаются в человеческом подходе. ИИ выявляет «аномальные» оценки и передаёт их на рассмотрение аналитикам. Таким образом, задача профессионала превращается скорее в контроль и верификацию — человек фокусируется на сложных кейсах, а не на многократном повторении однотипных вычислений.

Рынок оценки недвижимости в России вступил в эру «умной» автоматизации: ML-модели уже доказали свою эффективность, ускоряя кредитные и страховые потоки и повышая точность массовой оценки. По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, сочетание ИИ и экспертов даёт оптимальный результат: алгоритм строит первичную оценку, а человек обеспечивает юридическую и экспертную надёжность. Пока правовая база дорабатывается, а модели становятся понятнее, роль оценщика будет заключаться в контроле и пояснении результатов. Однако уже сегодня очевидно, что «рулетка» прошлых лет уходит в прошлое – на её место приходят продуманные алгоритмические решения.