Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Подбор ипотеки

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Сложность подбора ипотечных программ: Клиенты часто теряются в многообразии предложений банков, что приводит к потере времени и неудовлетворенности.
  2. Недостаток персонала: Агентства недвижимости не всегда имеют достаточно квалифицированных сотрудников для консультации по ипотечным программам.
  3. Ручной процесс анализа данных: Ручной сбор и анализ данных о клиентах и ипотечных предложениях занимает много времени и подвержен ошибкам.
  4. Низкая конверсия: Отсутствие персонализированных предложений снижает вероятность успешного закрытия сделок.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Агентства недвижимости.
  • Брокерские компании.
  • Девелоперские компании.
  • Банки и финансовые учреждения.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический подбор ипотечных программ: Агент анализирует данные клиента (доход, кредитная история, предпочтения) и предлагает наиболее подходящие ипотечные программы.
  2. Персонализация предложений: На основе анализа данных агент формирует индивидуальные рекомендации для каждого клиента.
  3. Интеграция с банковскими системами: Агент автоматически запрашивает актуальные данные о ипотечных программах у банков.
  4. Прогнозирование вероятности одобрения: Используя машинное обучение, агент прогнозирует вероятность одобрения ипотеки для каждого клиента.
  5. Управление взаимодействиями: Агент автоматически отправляет клиентам уведомления, напоминания и предложения.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в одно агентство недвижимости для автоматизации процессов.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать в сети, обмениваясь данными и оптимизируя процессы в масштабе всей компании.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа данных клиентов и прогнозирования вероятности одобрения ипотеки.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки запросов клиентов и генерации персонализированных ответов.
  • Анализ данных: Для обработки больших объемов данных о ипотечных программах и клиентах.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о клиенте (доход, кредитная история, предпочтения) и актуальные ипотечные программы.
  2. Анализ данных: Агент анализирует данные и определяет наиболее подходящие ипотечные программы.
  3. Генерация решений: Агент формирует персонализированные предложения для клиента.
  4. Взаимодействие с клиентом: Агент отправляет клиенту предложения и управляет дальнейшим взаимодействием.

Схема взаимодействия​

Клиент -> Агент -> Сбор данных -> Анализ данных -> Генерация предложений -> Взаимодействие с клиентом

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых функций агента.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов подбора ипотеки и выявление точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка агента с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие бизнес-процессы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом и настройка системы.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API-ключ для интеграции агента в вашу систему.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните автоматизировать процессы подбора ипотеки.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "client_id": "12345",
  "income": 50000,
  "credit_score": 750,
  "preferences": {
    "property_type": "apartment",
    "location": "city_center"
  }
}

Ответ:

{
  "probability_of_approval": 0.85,
  "recommended_programs": [
    {
      "bank": "Bank A",
      "interest_rate": 3.5,
      "loan_amount": 300000,
      "term": 30
    },
    {
      "bank": "Bank B",
      "interest_rate": 3.7,
      "loan_amount": 320000,
      "term": 25
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update_client_data",
  "client_id": "12345",
  "new_data": {
    "income": 55000,
    "credit_score": 760
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Client data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze_market",
  "location": "city_center",
  "property_type": "apartment"
}

Ответ:

{
  "average_interest_rate": 3.6,
  "most_popular_bank": "Bank A",
  "average_loan_amount": 310000
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "send_notification",
  "client_id": "12345",
  "message": "Your mortgage application has been approved."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Notification sent successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/predict​

  • Назначение: Прогнозирование вероятности одобрения ипотеки и подбор подходящих программ.
  • Запрос: 
    {
      "client_id": "12345",
      "income": 50000,
      "credit_score": 750,
      "preferences": {
        "property_type": "apartment",
        "location": "city_center"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "probability_of_approval": 0.85,
      "recommended_programs": [
        {
          "bank": "Bank A",
          "interest_rate": 3.5,
          "loan_amount": 300000,
          "term": 30
        },
        {
          "bank": "Bank B",
          "interest_rate": 3.7,
          "loan_amount": 320000,
          "term": 25
        }
      ]
    }

/update_client_data​

  • Назначение: Обновление данных клиента.
  • Запрос: 
    {
      "action": "update_client_data",
      "client_id": "12345",
      "new_data": {
        "income": 55000,
        "credit_score": 760
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Client data updated successfully"
    }

/analyze_market​

  • Назначение: Анализ рынка ипотечных программ.
  • Запрос: 
    {
      "action": "analyze_market",
      "location": "city_center",
      "property_type": "apartment"
    }
  • Ответ: 
    {
      "average_interest_rate": 3.6,
      "most_popular_bank": "Bank A",
      "average_loan_amount": 310000
    }

/send_notification​

  • Назначение: Отправка уведомлений клиентам.
  • Запрос: 
    {
      "action": "send