От калькулятора к нейросети в недвижимости: профессия оценщика вошла в эпоху алгоритмов

Оценочная отрасль переживает технологическую перестройку: ручные методы уходят в прошлое, а их место занимают искусственный интеллект, автоматизация и сквозная аналитика. Объемы данных растут, сроки расчетов сокращаются, а от точности зависит стоимость сделок и кредитов. Как выяснила "Российская газета", в ближайшие годы оценка станет одной из наиболее цифровизированных сфер экономики — с новыми правилами, профессиями и барьерами.

Как технологии меняют расчёты и роль оценщика

Самые заметные перемены происходят в тех сегментах, где нужно быстро обрабатывать огромные массивы информации. В недвижимости и залоговой практике алгоритмы уже берут на себя рутинные операции: анализ цен, подбор аналогов, сопоставление сделок.

"В сфере недвижимости искусственный интеллект анализирует большие массивы рыночных данных, подбирает аналоги, проводит расчёты и снижает субъективность", — объяснил руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын.

Подобный подход исключает человеческие ошибки и ускоряет процесс. В оценке движимого имущества — автомобилей, оборудования, техники — масштаб данных не оставляет места ручной работе. Алгоритмы здесь не просто помогают, а становятся стандартом.

Почему именно оценка оказалась на передовой цифровизации? Она объединяет сразу несколько факторов: зависимость от достоверных данных, требования к точности, необходимость подтверждения стоимости в сжатые сроки. Для банков, страховых и залоговых структур это ключевой элемент управления рисками.

Когда ошибка стоит миллионы

По словам коммерческого директора GreenData Сергея Лебедева, ошибки в расчётах при залоговых операциях могут обернуться убытками в миллионы рублей. Поэтому в этой сфере автоматизация — не модный тренд, а гарантия устойчивости.

"Без сквозной аналитики и автоматизации высокое качество обеспечить крайне трудно", — подчеркнул Лебедев.

Аналитические платформы снижают вероятность неточностей: они интегрируются с базами данных Росреестра, кадастровыми системами и банковскими реестрами. Ранее оценщику приходилось вручную проверять документы, искать аналоги и формировать отчёты. Теперь эти операции выполняются автоматически, а специалист сосредотачивается на интерпретации результатов.

А что если алгоритм ошибётся? Именно поэтому отрасль не отказывается от человеческого контроля: ИИ выполняет расчёты, но окончательную оценку утверждает эксперт. Такой баланс позволяет сочетать скорость цифровых систем и ответственность профессионала.

Массовая кадастровая оценка и российские решения

Массовая кадастровая оценка — ещё один пример, где без автоматизации обойтись невозможно. Сотни тысяч объектов требуют обработки данных в короткие сроки. Топ-менеджер ИТ-компании Evrone Юрий Гуржий отметил, что именно масштаб и скорость делают цифровые технологии здесь незаменимыми.

На рынке уже появились российские программные продукты: офисные пакеты, аналитические базы, системы расчётов. По словам доцента Финансового университета Александра Помулева, эти решения закрывают базовые потребности специалистов. Однако зависимость от зарубежного оборудования остаётся: высокопроизводительные GPU и CPU, а также геоинформационные системы всё ещё импортируются.

Руководитель направления ИТ-инфраструктуры К2Тех Алексей Зотов добавляет, что отечественные облачные платформы постепенно развиваются, но процесс импортозамещения займёт несколько лет.

"Отечественные аналоги облачных платформ и инструментов обработки больших данных развиваются, однако процесс замещения требует времени", — пояснил Зотов.

Таким образом, технологическая независимость остаётся одной из главных задач для отрасли.

Новые технологии и профессии

Главным вектором развития остаётся искусственный интеллект. Уже сейчас он подбирает аналоги и составляет типовые отчёты, а в будущем сможет выявлять рыночные аномалии, анализировать юридические риски и выдавать предварительные рекомендации по стоимости.

"ИИ сможет брать на себя полноценный скрининг объектов, выявление рыночных и юридических аномалий, а также давать предварительные рекомендации по стоимости", — прогнозирует Юрий Гуржий.

Наряду с ИИ быстро развиваются компьютерное зрение и low-code-платформы. Как отметил Сергей Лебедев, их сочетание ускоряет разработку инструментов и снижает расходы на интеграцию. А Алексей Зотов добавил, что блокчейн и цифровые двойники помогут отслеживать износ активов и повысить прозрачность сделок.

Как меняется роль оценщика? Ручной ввод данных, проверка документов и формирование отчётов отходят на второй план. Специалисты переходят к аналитике, интерпретации результатов и управлению цифровыми системами.

"Оценщики будут меньше заниматься ручным вводом данных, их работа сместится в сторону аналитики и применения цифровых инструментов", — отметил Сергей Голицын.

А что если автоматизация полностью заменит человека? Эксперты сходятся во мнении: технологии возьмут на себя рутину, но ответственность за итоговую стоимость и её правовую корректность останется за человеком. Оценщик будущего станет оператором данных и аналитиком одновременно.

Барьеры: кадры, стандарты и доверие

Несмотря на успехи, цифровая трансформация оценки сталкивается с рядом проблем.

"Среди барьеров — дефицит кадров, высокая стоимость внедрения, нехватка ПО, риски снижения качества без экспертного контроля и отсутствие стандартов", — перечислил Сергей Голицын.

Другая преграда — консерватизм отрасли. Юрий Гуржий отмечает, что темпы внедрения во многом зависят от готовности регуляторов признавать новые подходы.

Александр Помулев добавляет, что законодательство не успевает за технологиями, а многим специалистам не хватает цифровых компетенций. Решение — массовое обучение, переподготовка и разработка единых стандартов применения ИИ в оценке.

По словам Сергея Лебедева, два главных препятствия — нехватка качественных решений и недостаток экспертизы у интеграторов. А Алексей Зотов подчеркивает важность доверия к автоматизированным системам: даже самые современные алгоритмы не принесут пользы, если инфраструктура не готова их использовать.

Баланс технологий и человеческого фактора

Цифровизация оценки — это не замена специалистов, а смена модели работы. Искусственный интеллект и автоматизация делают процессы быстрее и прозрачнее, но требуют контроля, этических стандартов и цифровой грамотности.

Отрасль находится на пороге формирования новой профессии — оценщика-аналитика, сочетающего экономические, юридические и ИТ-навыки. Чтобы этот переход состоялся, нужны:

• обучение и сертификация специалистов;

• поддержка отечественных ИТ-разработчиков;

• формирование единых отраслевых стандартов;

• государственные стимулы к внедрению технологий.

Будущее оценки зависит от того, насколько удастся соединить точность машин и опыт человека. Баланс этих элементов позволит превратить отрасль из консервативной в одну из самых технологичных в экономике.