Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

VK расширила возможности ИИ-сервиса для застройщиков

🇷🇺 2 мин
Иллюстрация из телеграм-канала ГК Мангазея (@gk_mangazeya)

В сервисе VK Квартирография для застройщиков жилой недвижимости появились новые возможности. Он учитывает больше параметров для расчета квартирографии и прогноза цен на каждой стадии строительства, а также ЖК в похожих по инфраструктуре районах. Сервис адаптирует аналитику под потребности и особенности бизнеса застройщика. Это позволяет за несколько секунд рассчитать разные варианты квартирографии комплекса и определить оптимальное ценовое предложение. Решение протестировала ГК «Мангазея». По итогам эксперимента, точность прогнозирования стоимости квартир в среднем составила 92%. Сервис разработан на базе технологий PREDICT (проект VK).

«На наш взгляд, VK Квартирография является перспективной разработкой и хорошим помощником для девелоперской отрасли. Мы уже проверили сервис на примере нашего ЖК “Интонация”. Результаты тестирования показывают точность не ниже, чем при аналитике ручным трудом, а сам процесс занимает менее одной минуты. Выгода при использовании сервиса очевидна», — отметил Сергей Янчуков, основатель и владелец ГК «Мангазея».

VK Квартирография оценивает больше параметров для расчета квартирографии: сколько квартир, какого размера и с каким количеством комнат должно быть в комплексе. Модели учитывают исторические данные спроса, цен и предложений разных застройщиков в выбранной точке на карте. Алгоритмы анализируют данные об инфраструктуре и привлекательности района. Например, количество магазинов, банков, аптек, автомобильный и пешеходный трафик, доступность общественного транспорта и плотность застройки.

Среди новых параметров сервис учитывает агрегированную информацию о жителях района, социально-демографические показатели и средний доход. Дополнительно VK Квартирография подбирает жилые комплексы, которые находятся в похожих районах: с аналогичными рейтингом геолокации, портретом жителей и уровнем развития инфраструктуры. Это помогает учитывать лучшие практики рынка и применять их при планировании квартирографии.

«Проектирование жилого комплекса — непростая задача. На корректный прогноз влияет большое количество факторов, которые не всегда можно учесть вручную. Технологии искусственного интеллекта помогают аналитикам упростить эту рутинную задачу. Модели анализируют больше ста параметров и с высокой точностью рассчитывают, какой ЖК эффективнее построить в выбранном месте и как выстроить продажи. VK Квартирография поможет аналитикам быстрее и проще решать задачи или проверять уже сформулированные гипотезы», — комментирует Любовь Пшеничникова, директор направления консолидированных цифровых решений для бизнеса, VK.