Processo feito de modo convencional durava, em média, 24 horas e era feito fora da plataforma da bolsa
A B3 está lançando uma parceria com o ZAP, braço imobiliário da OLX Brasil, que pretende agilizar o processo de precificação de imóveis para garantia. A bolsa brasileira hoje oferece um serviço que faz a gestão de distribuição de laudos, conectando avaliadores de imóveis aos bancos. Com a ajuda do ZAP, a B3 vai automatizar esse processo, fazendo a precificação de forma automatizada.
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A ferramenta de avaliação de preço automatizada (AVM) do DataZAP vai diminuir a avaliação do preço de um imóvel de 24 horas para apenas sete segundos. Antes da AVM, o processo demandava a visita física ao imóvel de um avaliador, que precisava ser acionado pelos bancos.
“O grande benefício para a B3 é oferecer para os bancos clientes um serviço muito mais rápido e mais barato”, avaliou Marcos Caielli, diretor de Negócios Imobiliários da PDTec, empresa do grupo B3. E para o consumidor final, a vantagem é ter acesso facilitado ao crédito imobiliário cedido por essas instituições.
Já para o ZAP, a parceria é uma forma de se consolidar como principal player de apoio ao setor financeiro quando o assunto é o setor imobiliário. “A chegada da B3 fortalece ainda mais o nosso papel de aliado do setor financeiro em sua atuação como grande financiador das transações imobiliárias no Brasil”, afirmou Marcelo Dadian, VP de Novos Negócios e Incorporadoras na OLX Brasil.
A ferramenta começou a ser implementada no início do segundo semestre e, segundo os parceiros, ainda é cedo para medir os impactos ou traçar projeções. Caielli ressalta, no entanto, que a ferramenta tem potencial para atender todas as empresas do setor financeiro. Os atuais bancos parceiros da B3 são Itaú, Santander e Banco do Brasil.
Como funciona a AVM
A avaliação de preço automatizada é capaz de cruzar características do imóvel, do condomínio e do entorno, utilizando como base os 6,5 milhões de anúncios das plataformas do ZAP.
Segundo o ZAP, o modelo conta com técnicas de estatística e aprendizado de máquina (machine learning) que, juntos, são aplicados a grandes bases de dados. Para chegar à precificação, é feita uma estimativa de preço correlacionando e ponderando as informações com a vizinhança, considerando a distância geográfica e a similaridade entre os imóveis.
Os modelos podem variar de um conjunto mais básico de variáveis – como área útil, número de banheiros e vagas de garagem – até abordagens mais complexas, que analisam em torno de 70 variáveis. Entre os exemplos da versão mais complexa da análise estão a existência de piscina ou varanda no imóvel.
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