Cubictree использует AI для поиска скрытых рисков в сделках с недвижимостью

Индийская компания Cubictree развивает систему проверки недвижимости для банков и кредиторов. Она анализирует неструктурированные данные из газет, судебных архивов и государственных реестров. По словам основателя и CEO компании Hitesh B. Jirawla, идея сервиса появилась после случая с кредитом на 180 крор рупий в Нью-Дели. Сделка прошла стандартные банковские проверки, хотя в региональной газете уже было опубликовано уведомление о мошенничестве.

Как сообщает YourStory, традиционная процедура оценки недвижимости в Индии обычно строится на документах заемщика, юридическом заключении и проверке через CERSAI. При этом информация о спорах, аукционах, утраченных документах или претензиях на собственность нередко появляется только в местной прессе и не попадает в цифровые реестры. По данным компании, в стране зарегистрировано около 125 тыс. изданий. Большая часть подобных уведомлений до сих пор публикуется в печатном виде и на региональных языках.

В Cubictree утверждают, что занимаются сбором и оцифровкой таких публикаций уже более десяти лет. В базе компании хранится около 30–35 млн уникальных уведомлений о недвижимости, причем примерно 75% записей поступают из физических газет. Система использует AI-модели для извлечения данных на разных языках и сопоставления адресов, затем объединяет результаты с данными SRO, CERSAI и судебными архивами. Компания также сообщает, что анализирует свыше 25 млрд записей и ежедневно добавляет около 1 млн новых.

В отчетах Cubictree каждому объекту присваивается один из четырех уровней риска, от R0 до R3. В компании считают, что такой подход помогает выявлять случаи, когда один и тот же объект недвижимости используют для получения нескольких кредитов еще до обновления данных в государственных реестрах.