Надстроенные мастерские на Рощинской улице хотят снять с охраны
Мастерские главного склада Российского общества Красного Креста на Рощинской улице, 2, литеры В и Ж, предложено лишить статуса памятника.
Они были надстроены в 1990-х, а потому, по мнению эксперта, утратили ценность.
Главный склад Российского общества Красного Креста занимает около 2 гектаров на Рощинской улице северо-западнее будущего перекрестка с Парфеновской улицей. Комплекс кирпичных зданий был построен архитекторами Иваном Ставицким и Георгием Хржонстовским в 1909–1911 годах. Около десяти лет назад дома продали с торгов, не позднее 2018 года территория стала общедоступной (до этого она была режимной в ведении Минобороны).
В настоящее время комплекс имеет статус выявленного памятника, он включает в себя 11 элементов. Это главное здание (литера З), четыре одноэтажных склада для санитарных повозок (литеры Л, М, Н, О), кладовые для госпитального имущества (литера Б), хозяйственная постройка (литеры А и Т), мастерские и сторожка (литеры В и Ж), прачечная и баня с котельной (2, литера Е, 2а, литера Л) и жилой дом (2а, литера И).
Недавно была проведена историко-культурная экспертиза. Заказчиком выступил не собственник, а ООО «Восстановление», которое занимается проектированием на объектах-памятниках. Эксперт Маргарита Штиглиц в целом рекомендовала включить комплекс главного склада Российского общества Красного Креста в список региональных памятников, но за исключением одного элемента — мастерских. Речь и фрагментах литер В и Ж, выходящих к проектной трассе Парфеновской улицы. По данным госпожи Штиглиц, мастерские были надстроены вторым этажом, исказившим их облик, в период с 1992 по 2008 год. Спутниковые снимки сужают этот период: с 2000-го здания не видоизменялись.
«Здание мастерских сохранило частично свои исторические архитектурные черты, характерные для „кирпичного стиля“, на уровне первого этажа, однако надстройка вторым этажом и пристройка дополнительных объемов из современного кирпича лишают данное строение его аутентичного облика», — полагает Маргарита Штиглиц.
В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек.
В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1000 слоев 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, расходов и так далее.
Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов. Новая разработка помогает повысить оперативность на этапе рассмотрения заявки на финансирование застройщика и получить более объективные и точные данные. Для застройщиков очень важна скорость и сроки. Использование программы позволило в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.
В разных городах различные факторы оказывают влияние на определение цены на жилье. Рынок постоянно идет вперед, меняется инфраструктура, которая влияет на стоимость. Какие-то параметры устаревают, какие-то добавляются или обновляются. Сложность задачи по оценке недвижимости в масштабах России заключается в учете региональной специфики, макроэкономических колебаниях, большом разнообразии в качестве и расположении строительных объектов, что в свою очередь обуславливает выбор инструментов и способов моделирования.
«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими подразделениями. 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» — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.
Проект строится на базе трех платформ: платформы гео-аналитики (Geo), платформы автоматического обучения моделей (AutoML) и MLOps-платформы (scibox). У каждой из них своя задача в рамках бизнес-процесса. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность.
Проект стартовал с сегмента среднего и малого бизнеса. Следующая стадия — это использование программы как для целей крупного бизнеса, так и розничного ипотечного кредитования. Специфика проекта позволяет не только масштабировать его, но и применять в других сферах. Например, посчитать необходимое количество банкоматов в конкретном районе и количество наличных средств в каждом из них. Отлично подходит, когда на основе аналогичных данных нужно построить прогноз чего-нибудь нового.