Владелец Crocus City Hall намерен восстановить концертный зал
Концертный зал Crocus City Hall в Подмосковье, пострадавший в ходе теракта, будет восстановлен, говорится в сообщении на сайте Crocus Group.
"Российская компания "Крокус Интернешнл", владеющая концертным залом "Крокус Сити Холл", выражает глубокие соболезнования в связи с терактом, унесшим жизни сотни людей... Мы никогда не забудем тех, кто пал жертвой террористов. То, что разрушено их грязными руками, будет восстановлено", - говорится в сообщении.
В нем также отмечается, что компания оказывает все возможное, чтобы "помочь властям и специальным службам, а также вместе со всей страной помочь жертвам теракта".
В сообщении отмечается, что компания работает на российском рынке более 30 лет, из которых 15 лет на площадке в Crocus City Hall.
Ранее в ряде СМИ появились сообщения с оценкой ущерба, нанесенного объекту. Комментируя эти сообщения, компании консультанты "большой пятерки" назвали такие оценки преждевременными. По их мнению, говорить об оценке ущерба можно будет только после завершения всех работ на объекте.
В ночь на воскресенье в МЧС заявили, что тяжелая техника прибыла к Crocus City Hall для расчистки завалов после пожара. Ранее спасатели сообщили, что открытое горение в здании ликвидировано.
Теракт в Crocus City Hall в подмосковном Красногорске был совершен вечером 22 марта 2024 года, когда несколько человек открыли стрельбу по зрителям на концерте, а также устроили пожар. Президент России Владимир Путин в своем обращении сообщил, что правоохранительные органы задержали 11 человек, причастных к теракту, в том числе четверых непосредственных исполнителей.
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.