Как нейросети будут выявлять долгострои
Как известно, ДОМ.РФ начал использовать алгоритмы машинного обучения на базе Единой информационной системы жилищного строительства. Новые технологии позволят определить возможные срывы сроков по вводу жилых домов. В госкомпании уверены, что сервис будет интересен всем игрокам рынка недвижимости. Свои комментарии по этому поводу «Стройгазете» озвучили несколько экспертов.
Директор по продажам НДВ Супермаркет недвижимости Татьяна Подкидышева:
Для риэлторского агентства опция выявлять долгострои с помощью нейросетей поможет видеть перспективы работы с застройщиками и принимать решения о сотрудничестве. В процессе работы и хода строительства это даст возможность предугадывать сроки важных этапов застройки и перераспределять продажи на другие, более надежные проекты. Это, в свою очередь, позволит уберечь наших клиентов от вложений в долгострой и неликвид.
Такая система не даст нам возможности повлиять на действия застройщика. Но если нейросеть информирует о возможных задержках в реализации в будущем, мы можем корректировать темпы продаж в настоящем. В остальном, это позволит покупателям и риэлторам держать руку на пульсе относительно состояния конкретного строящегося объекта.
Ведущий эксперт BuyBuyHouse Марина Лашкевич:
Использование нейросетей и искусственного интеллекта стало трендом сегодняшнего времени. Данные наработки активно применяют как для создания клиентских сервисов (мобильные приложения для отслеживания процесса строительства в ИЖС, осуществление коммуникации между покупателем и продавцом недвижимости на вторичном рынке), так и для отслеживания эффективности и качества стройки.
Данная программа будет особенно полезна кредитным учреждениям при работе с «трудными» объектами. Либо это МКД, переходящие по «наследству» от одного девелопера к другому, либо ИЖС и индивидуальные проекты, где сложно оценить стоимость и сроки. Решение несомненно повысит прозрачность и послужит дополнительным инструментом не только банкам, но и нам, риэлторам. Мы сможем оценивать риски клиента и подбирать оптимальные варианты.