Группа «Эталон» — Сервис «Тилло» (ML-оценка инвестиционной привлекательности участков)
Описание проекта
Группа «Эталон» разработала и внедрила собственную геоинформационную систему «Тилло» (названа в честь русского географа и картографа XIX в. А.А. Тилло) для автоматизированного анализа инвестиционной привлекательности земельных участков под строительство жилья. Система объединяет модели машинного обучения (пространственный анализ, предиктивная аналитика) с обширной базой данных из Яндекс.Карт, bnMAP и собственных исследований компании. На выходе — рекомендации по классу объекта, оптимальные стартовые цены, период окупаемости проекта. Оценка занимает 15 минут вместо нескольких недель.
Задача
В условиях дефицита качественных площадок в Москве и Санкт-Петербурге девелоперу критически важно быстро оценивать потенциал участков. Традиционный процесс («посадка» объекта + финансовые расчёты) занимал недели и требовал ресурсов нескольких отделов. Компания теряла конкурентоспособность в скорости принятия инвестиционных решений.
Цели внедрения
-
Сократить цикл оценки участка с нескольких недель до 2 рабочих дней / 15 минут
-
Автоматизировать сбор и анализ данных об инфраструктуре, конкурентах, транспортной доступности
-
Обеспечить объективность и прозрачность инвестиционных решений для всех участников процесса
-
Ускорить формирование продуктовой стратегии и выбор класса объекта
Результаты
-
Финансы
-
Результаты по прямой финансовой экономии не раскрыты публично
-
Ускорение принятия инвестиционных решений создаёт конкурентное преимущество при покупке земельных участков Время
-
Оценка инвестиционной привлекательности участка сократилась с нескольких недель до 15 минут
-
Расчётный срок для принятия решения снизился до 2 рабочих дней Качество и эффективность
-
Система анализирует: существующие и строящиеся объекты-конкуренты, объекты промышленной, социальной и транспортной инфраструктуры
-
На выходе: рекомендованный класс объекта, стартовые цены, период окупаемости
-
Применяются как сценарии с предзаполненными данными, так и ML-модели пространственного анализа
-
База данных агрегируется и обновляется из Яндекс.Карт, bnMAP, собственных исследований Нагрузка и масштаб
-
Использование внутри девелопера — для оценки всех потенциальных площадок Группы «Эталон» в Москве и Санкт-Петербурге
-
Планируется интеграция со смежными информационными системами компании Надёжность
-
Результаты не раскрыты публично Импортозамещение и compliance
-
Собственная разработка вместо западных аналитических консалтинговых инструментов; данные на российской инфраструктуре