Правительство ускорит финансирование строительства и реконструкции коммунальной инфраструктуры за счёт средств ФНБ
Правительство приняло решение ускорить привлечение средств Фонда национального благосостояния (ФНБ) на модернизацию жилищно-коммунальной инфраструктуры в регионах, что позволит построить и реконструировать необходимые объекты опережающими темпами.
Такое распоряжение подписал Председатель Правительства Михаил Мишустин.
До конца 2023 года на эти цели будет направлено 150 млрд рублей. Из них 37 млрд рублей поступит в 2022 году и 113 млрд рублей в 2023 году. Ранее предполагалось выделить такой объём средств до конца 2025 года.
Программу финансирования строительства и реконструкции коммунальной инфраструктуры за счёт средств ФНБ Правительство одобрило в начале 2022 года. Программой предусмотрено предоставление долгосрочных займов организациям на обновление в регионах систем тепло- и водоснабжения, а также очистных сооружений.
Это позволит сократить затраты на содержание коммунальных сетей, в том числе за счёт снижения их аварийности и повышения энергоэффективности, сократить объёмы загрязнённых стоков, попадающих в водоёмы, а главное – повысить качество коммунальных услуг для людей. Средства на реализацию таких проектов предоставляются Фондом содействия реформированию ЖКХ в виде займов под 3% годовых сроком на 25 лет. Доля средств ФНБ в финансировании проектов ЖКХ составит до 80%.
Подписанным документом вносятся изменения в распоряжение Правительства от 25 января 2022 года №82-р.
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.