В Стрельне построили первый участок новой улицы вдоль трамвайных путей
В Стрельне построили первый участок новой улицы вдоль трамвайных путей.
В будущем она должна дойти до «улицы Бориса Шмелева».
1,7-километровая улица учтена в трех проектах планировки. Она должна начинаться от улицы Бориса Шмелева (название пока не утверждено) южнее магазина «Леруа Мерлен» на проспекте Буденного, 31, корпус 2, выйти на трассу трамвайной линии севернее дома на проспекте Буденного, 26, корпус 2, и дойти до Красносельского шоссе. На всем протяжении улица должна иметь две проезжие части, причем вдоль трамвайных путей они расположатся по обе стороны от полотна.
В 2023 году ООО «Стрелка», входящее в Veren Group, построило 400-метровый участок участок улицы от Красносельского шоссе до ручья Стрелка. Дорога потребовалась для подъезда к жилому дому на Красносельском, 22, который и возвела «Стрелка». Дорога выполнена в уменьшенном варианте: она состоит только из южной проезжей части. Ради дороги были вырублены деревья у шоссе.
Свой участок строит и Setl Group. Речь о 380 метрах от «улицы Бориса Шмелева» до проспекта Буденного. Там дорога выполняется в полном виде из южной и северной проезжих частей.
Отметим, топонимическая комиссия пока не определилась с названием улицы, сейчас ведутся обсуждения.
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.