Проект моста через Веряжу в продолжение улицы Зелинского сделают в Новгороде в 2023 году
Для Новгородской области в июне 2022 года одобрили инфраструктурный кредит в размере около 547 миллионов рублей.
Эти средства потратят на реализацию проекта по строительству транспортной и коммунальной инфраструктур в целях комплексного развития массива «Григорово».
Первоначальная задача заключается в строительстве дорожной инфраструктуры к новому жилому массиву в деревне Григорово Новгородского района. Министерство транспорта и дорожного хозяйства Новгородской области с этой целью запланировало строительство продолжения улицы Зелинского и моста через реку Веряжа.
Проект разработают в 2023 году, а построят дорогу и мост в 2024-2025 годах. Ориентировочная стоимость составит более 270 миллионов рублей.
По данным министерства, деревня подвергнется комплексному развитию. Там построят более 250 тысяч квадратных метров жилья. Кроме того, на средства инфраструктурного бюджетного кредита выполнят технологическое присоединение жилого массива к электросетям.
Ранее сетевое издание «Генплан Великого Новгорода» уже сообщало о планах по строительству в деревне Григорово жилого комплекса с детским садом и моста через Веряжу.
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.