Предприятие по производству фасадной сетки построят в Новой Москве
Мосгосстройнадзор выдал разрешение на строительство производственно-складского здания на территории Троицкого административного округа, сообщил глава ведомства Игорь Войстратенко.
«Объект планируется возвести в поселении Щаповское вблизи села Ознобишино. Застройщику выдана вся необходимая разрешительная документация для начала работ. Площадь одноэтажного здания с пристройкой составит 13,6 тыс. кв. метров», - рассказал Игорь Войстратенко.
Предприятие начнет выпускать фасадную сетку. Внутреннее пространство здания будет разделено на производственную и складскую зону. Бесперебойную работу комплекса обеспечат технические помещения, электрощитовая и тепловой пункт. Выпуск продукции будет осуществляться круглосуточно, производительность линии составит 10 млн кв. метров сетки в год.
Прилегающую территорию благоустроят, создадут парковочные места, в том числе для людей с ограниченными возможностями. Специалисты по озеленению разобьют газоны.
По поручению мэра Москвы Сергея Собянина Мосгосстройнадзор уделяет пристальное внимание строительству промышленных объектов города. К проверкам производственного здания будут привлекаться специалисты подведомственного Центра экспертиз (ГБУ ЦЭИИС), которые выполнят комплекс лабораторно-инструментальных исследований по качеству работ и материалов.
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство. Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов и расходов и т.д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно.
«При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным», — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.
«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.