Архив Строительство и недвижимость · Жилой девелопмент

Группа Эталон: ГИС «Тилло» с ML оценивает участок за 15 минут

По данным ЕРЗ.РФ со ссылкой на пресс-службу, геоинформационная система «Тилло» Группы Эталон с моделями машинного обучения оценивает инвестиционную привлекательность земельного участка за 15 минут. Традиционный расчёт мог занимать недели.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2022
Источники
1
CB-002368
проверено 24.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • возможность системы

    15 мин

    время оценки земельного участка по технико-экономическим показателям

    ЕРЗ.РФ, статья, 22.04.2022

    по данным на апрель 2022 года · сервис «Тилло» Группы Эталон, оценка участков под жилую застройку

    данные СМИ

оценка strategai

Оценку не приводим: не раскрыто число оцениваемых участков и затраты на расчёты до внедрения

По данным ЕРЗ.РФ со ссылкой на пресс-службу, геоинформационная система «Тилло» Группы Эталон с моделями машинного обучения оценивает инвестиционную привлекательность земельного участка за 15 минут. Традиционный расчёт мог занимать недели.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2022
Источники
1
CB-002368
проверено 24.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-002368Группа Эталон

Бизнес

Компания
Группа Эталон
Отрасль
Строительство и недвижимость · Жилой девелопмент
Функция
Стратегия и управление
Задача
Оптимизация техпроцесса, АСУ ТП, советчики

Технология

Класс AI
Предиктивная аналитика (классический ML)
Тип решения
Гибридное решение: PwC
Данные
Внешние данные о локации: объекты-конкуренты, объекты промышленной, социальной и транспортной инфраструктуры; база из нескольких индустриальных источников, в том числе Яндекс.Карты, bnMAP и собственные исследования Группы Эталон.

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 22.04.2022
География
Россия

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

Группа Эталон — один из крупнейших застройщиков России, 21-е место в ТОП застройщиков РФ по версии ЕРЗ.РФ. Традиционный расчёт инвестиционной привлекательности участка под будущую застройку мог занимать недели — от «посадки» объекта на участок до финальных финансовых расчётов, причём не все операции можно было вести параллельно. В условиях дефицита качественных площадок и высокой конкуренции на рынках Москвы и Санкт-Петербурга перед разработчиками стояла задача сократить расчёты до двух рабочих дней, ускорить принятие решений и сделать сценарии простыми и прозрачными для всех участников процесса.

Решение

Компания разработала и внедрила собственную геоинформационную систему «Тилло» для автоматизированного пространственного анализа инвестиционной привлекательности земельных участков под жильё. Расчёт учитывает максимум доступных внешних данных о локации: существующие и строящиеся объекты-конкуренты, близость к объектам промышленной, социальной и транспортной инфраструктуры, их качество, характер и количество. В системе применяются сценарии с предзаполненными данными для ускорения ручных операций и модели машинного обучения — пространственного анализа и предиктивной аналитики. На выходе система выдаёт рекомендации по классу объекта, рассчитывает оптимальные стартовые цены и период окупаемости проекта.

Внедрение

Разработка реализована с участием экспертов PwC в России; сервис назван в честь географа и картографа XIX века Алексея Тилло. Сервис опирается на обширную базу данных, которая агрегируется и постоянно обновляется из нескольких индустриальных источников, в том числе Яндекс.Карт, bnMAP и собственных исследований Группы Эталон. По сообщению ЕРЗ.РФ от 22 апреля 2022 года со ссылкой на пресс-службу компании, система позволяет за 15 минут оценить участок с учётом большого списка технико-экономических показателей. В планах группы — развитие сервиса и его интеграция со смежными информационными системами для ускорения разработки новых проектов.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • По данным ЕРЗ.РФ со ссылкой на пресс-службу, «Тилло» позволяет оценить участок за 15 минут с учётом большого списка технико-экономических показателей.
  • Система разработана и внедрена Группой Эталон с участием экспертов PwC и использует модели машинного обучения для пространственного анализа и предиктивной аналитики.
  • На выходе система рекомендует класс объекта, рассчитывает оптимальные стартовые цены и период окупаемости проекта.

Ограничения

  • 15 минут — возможность системы по описанию компании; число оценённых участков и доля решений, принятых с её помощью, не раскрыты.
  • Базовый уровень описан только как «недели» без точной цифры, поэтому величину ускорения нельзя выразить числом.
  • Время относится ко всему сервису, где модели машинного обучения работают вместе со сценариями предзаполненных данных; вклад моделей отдельно не выделен.
  • Данных о том, как оценки «Тилло» повлияли на доходность проектов или точность стартовых цен, нет.
  1. [1] ЕРЗ.РФ

    Как работает новый сервис Группы Эталон по оценке инвестиционной привлекательности проектов и участков

    СМИ · 22.04.2022

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-002368 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002368/