В Великом Новгороде отремонтируют три улицы
В 2024 году в Великом Новгороде планируют отремонтировать три участка автодорог общей протяжённостью 6 км, рассказали в пресс-центре мэрии.
В список вошли Большая Санкт-Петербургская (от Базового переулка до Северной границы Великого Новгорода), Нехинская (от железнодорожного переезда до проспекта Мира) и Хутынская улицы (от Большой Московской улицы до улицы Державина).
– На всех участках выполнят ремонт проезжей части и нанесут новую дорожную разметку, – сообщила начальник отдела по дорожному хозяйству комитета по управлению городским и дорожным хозяйством Юлия Редикова. – На улицах Нехинской и Большой Санкт-Петербургской дополнительно обновят дорожные знаки. Готовим аукционную документацию на определение подрядчика.
На ремонт упомянутых улиц выделили 214,7 млн рублей. Работы пройдут в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги».
Кроме того, в рамках этого нацпроекта в 2024 году продолжится строительство и капитальный ремонт других автодорог и объектов. Один из них – путепровод на Лужском шоссе, где подрядчик ООО «ЛОИС» выполнил 66% работ. Срок окончания – 30 июня.
Одновременно идёт строительство недостающего участка улицы Королёва. Контракт заключен с о «СМУ-57». Сейчас объём выполненных работ – 50%. Срок завершения – 31 июля.
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.