Редакция портала Всеостройке.рф разбиралась, чем руководствуются девелоперы, принимая решение о покупке земли.
Тщательное изучение, анализ инфраструктуры и определение юридической чистоты документов – вот критерии, по которым обычно выбирают землю под строительство. А еще необходимо собрать информацию о топографии района, наличии промышленных объектов, землепользовании и зонировании, ограничениях и разрешении на использование участка. Одним из главных преимуществ использования нейросети в этом вопросе стала способность обрабатывать большие объемы данных. Но на все ли вопросы технологии дают ответ и когда приходится работать в «ручном режиме»? Читайте в нашем материале.
Что анализирует и оценивает нейросеть
Сегодня на рынке представлено множество цифровых решений, которые используют девелоперы для оценки рынка городов и локаций. Например, сервис аналитики от единой информационной системы ДОМ.РФ и облачная платформа «СберАналитика», которая подходит для сбора данных. Для поиска участков есть специализированное решение и от ЕРЗ.
В своей работе команды развития земельного банка используют кадастровые карты онлайн. Каждая «группа» самостоятельно собирает набор инструментов и их комбинации. Однако, по мнению Дмитрия Павлова, директора по стратегическому маркетингу компании BM Group , целостного решения пока нет.
«Компания “Философт” разработала специализированный инструмент “Цифровая модель рынка недвижимости”. Нам пришлось выстраивать собственную систему такой аналитики для оценки потенциальных участков. Данные о топографии или геологии приходится собирать самостоятельно. На каждом этапе вовлечения земельного участка требуется свой уровень детализации. Когда не хватает ретроданных, или отсутствуют отчеты об изысканиях у лендлордов, мы проводим обследования тех участков и локаций, которые уже прошли на глубокие этапы нашей воронки земельных участков», – говорит Дмитрий Павлов.
Оценить инвестиционную привлекательность того или иного города помогают нейросети. А еще ИИ способен собирать и анализировать большие объемы информации. Например, исторические данные о ценах на землю, о развитии инфраструктуры, социально-экономические показатели региона. Это позволяет выявить тренды и спрогнозировать будущие цены. Сбор данных о земельных участках происходит через различные источники: государственные реестры, порталы федеральных, региональных и муниципальных властей, геодезические данные, экологические отчеты, данные о застройке.
«Существует множество ИТ-сервисов, как зарубежных, так и отечественных, которые помогают в поиске и анализе земельных участков. Например, GIS-платформы, порталы ГИСОГД, геопортал Росреестра. Кроме того, у нас имеется собственная разработанная платформа – ЦМРН», – поясняет Ирина Лузянина, директор по развитию земельного банка и GR федерального девелопера «Железно»
«Дикие цветы»
Но все же первоначальную информацию большинство берет из Росреестра. Речь идет о кадастровом номере участка, его характеристиках, информации о владельцах и обременениях, и выписке из ЕГРН. Также на сайте есть сервис «Публичная кадастровая карта», позволяющий визуально изучить участок и его ближайшее окружение.
Другими важными ресурсами являются Федеральная государственная информационная система территориального планирования (ФГИС ТП) и Реестр Роспотребнадзора о санитарно-эпидемиологических заключениях на проектную документацию. Они позволяют выявить возможные ограничения и характеристики того или иного участка, добавляет Павел Якимчук, партнер, руководитель департамента управления строительными проектами Commonwealth Partnership.
«У каждого сервиса свои особенности и возможности. В целом, процесс выглядит как микс из ручного поиска и сбора автоматизированных данных», – рассказывает Якимчук.
Михаил Бочаров, заместитель генерального директора по научной работе АО «СиСофт Девелопмент» подтверждает: ИТ-сервисы по поиску градостроительных участков, действительно, существуют. Кроме стандартных инструментов ими широко используется спутниковая и дрон-съемка, что особенно актуально для небольших участков.
«Но все это должно быть централизовано с точки зрения единого стандарта и достоверности данных. Мы часто слышим о таких сервисах и их возможностях. Однако я не стану “рекламировать” конкретные ресурсы. Просто потому, что эти “дикие цветы” должны расти на одном информационном поле – региональном, в рамках систем вроде ГИСОГД и других официальных источников. Нам слишком важна информационная безопасность, и здесь должен быть налажен госконтроль. Тогда подобные инструменты смогут работать как настоящая госуслуга по приемке, обработке и предоставлению достоверных сведений», – говорит Михаил Бочаров.
В целом, опрошенные нами эксперты разделяют это мнение: сегодня, чтобы подобрать участок, нужно ориентироваться на человеческий интеллект. Технологии лишь упрощают, ускоряют и организуют процессы.
Так, Ирина Лузянина напоминает, что пока лишь в некоторых регионах оцифрованы документы территориального планирования и градостроительного зонирования. Также отсутствуют связь и обмен данными между различными ИТ-сервисами и источниками.
К тому же пока нет ни одного сервиса или комплексного решения, которые могут однозначно ответить на вопросы о потенциальной емкости локального рынка и об уровне платежеспособного спроса, добавляет Дмитрий Павлов. И часто федеральные сервисы не располагают информацией по городам, и застройщикам приходится проводить исследования самостоятельно. То есть любые данные нужно «допиливать вручную» или собирать информацию с нуля.
А некоторые застройщики и вовсе предпочитают не использовать ИИ при выборе земельных участков.
«Касательно анализа конкретного земельного участка под наш проект “Пушкино град”. Он выполняется на основании национальной системы пространственных данных, а также региональных геоинформационных систем обеспечения градостроительной деятельности. И сайтов Администрации областей и городских округов, на которых размещена информация о Правилах землепользования и застройки в конкретном регионе или районе. А также информация о вносимых изменениях, о действующих регламентах и об особенностях регулирования земельно-имущественных и градостроительных вопросов в конкретном регионе», – поясняет Георгий Лабинцев, генеральный директор девелоперской компании «Дело», жилой комплекс «Пушкино Град».
По его словам, в компании ни разу не сталкивались с ситуацией, когда застройщик просто вводит в поисковую строку фразу «найти ЗУ площадью 20-30 га для строительства жилья». Инвестиционную привлекательность объекта можно определить, проведя соответствующие переговоры по условиям приобретения земли, получения градостроительной документации с нужными параметрами, запросив ориентировочные стоимости подключения объекта к коммуникациям и т.п.
«Но никак не использовав подсказки нейросети. Большинство вопросов решаются в ручном режиме», – соглашается Лабинцев с другими экспертами.
Преимущества искусственного интеллекта
Тем не менее ИИ может стать надежным помощником. Да и в условиях цифровой трансформации экономики строительная отрасль не может оставаться в стороне. Наблюдается устойчивый спрос на автоматизацию всех ключевых процессов, в том числе в работе с земельными активами, их подбором и проверкой. Поэтому наряду с важными государственными инициативами, такими как «Национальная система пространственных данных» (НСПД), активно развиваются частные решения, считает Ольга Алпатова, совладелец IT-проекта TADDEX.
«К примеру, наш продукт агрегирует данные из открытых источников (НСПД, ЕГРН, РГИС и др.), систематизирует их и формирует отчет в формате PDF за несколько минут (в настоящий момент базовый отчет формируется менее минуты). Тогда как “ручной” анализ у опытного юриста, или специалиста по земле занимает 1,5 часа», – говорит Алпатова.
Не стоит забывать и тот факт, что параметры работы нейросетей меняются стремительно: сказанное утром, может потерять актуальность уже вечером. Пока есть пределы применения ИИ в части контекстного анализа под конкретную инвестиционную задачу, не все готовы наполнять данные нейросетей коммерчески чувствительной информацией.
«Есть проблемы интерпретации данных ПЗЗ, выдаваемых в pdf, не всегда корректно распознается информация о скрытых юридических рисках (арестах, ограничениях). Пока мы не можем оставить инвестора, застройщика, или другого участника данного рынка один на один с результатом работы нейросети. Но каждый месяц приходит новое понимание потенциала нейросетей и использования больших языковых моделей при работе с большими объемами информации», – добавляет Ольга Алпатова.
Как же происходит сбор данных? По словам эксперта, агрегация осуществляется с применением парсинга, что позволяет в режиме реального времени получить актуальную и верифицируемую информацию о правовом статусе участка по кадастровому номеру или геопозиции, существующих ограничениях, близлежащих объектах, зонах с особыми условиями использования территории (ЗОУИТ) и других критически важных характеристик.
Вопросы, которые пока требуют ручной работы:
- Правила землепользования и застройки (ПЗЗ) в ряде муниципалитетов представлены в формате PDF с низким качеством и без географической привязки, что затрудняет автоматическую интерпретацию.
- Фактическое использование участка и наличие застройки, как правило, требуют выезда на объект.
«Мы разрабатываем инструменты, позволяющие интерпретировать градостроительную документацию (ПЗЗ, ИСОГД и др.) в автоматическом режиме с последующим формированием цифрового профиля участка. Это является одним из ключевых направлений нашего технологического развития. Среди наших партнеров – “РСХБ Цифра” и ряд ведущих девелоперских компаний. Но о нас не нужно думать только как о сервисе, который адресован исключительно бизнесу. Решение, вообще-то, было задумано и реализовано как помощник кадастровых инженеров и профессиональных юристов, которые могут оперативно сформировать полноценный отчет любых условиях перемещения и дистанционной работы, в том числе находясь на объекте по геопозиции земельного участка», – поясняет Алпатова.
Безусловно, цифровизация позволяет девелоперам устранять неэффективные процессы и ускорять инвестиционно-строительный цикл. Урбанисты полагают, что в ближайшие годы ключевыми инструментами станут искусственный интеллект, анализ больших данных и информационное моделирование. Но готова ли отрасль к этому переходу, ведь требуется увеличить расходы на разработку софта и переподготовку специалистов. Однозначного ответа на этот вопрос пока не существует. Но эксперты уверены, что в ближайшие годы продуктивно смогут работать лишь те, кто идет в ногу со временем и внедряет современные решения в свою компанию.
Ранее мы рассказывали, какие технологии делают стройку безопасной.