Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

Электронная регистрация прав в период пандемии: новые возможности для рынка или игра на нервах клиента?

Эту тему на страницах портала ЕРЗ.РФ анализирует Олег БЕРЕСНЕВ, заместитель руководителя отдела по работе с клиентами компании «ТехноКад», специалисты которой  уже более 15 лет оказывают услуги по выпуску электронных подписей для автоматизации взаимодействия заинтересованных лиц с Росреестром в электронном виде.

       

Фото: www.gazeta.ru

       

На фоне пандемии COVID-19 работа многих учреждений и предприятий, также, как и предоставление услуг, фактически были парализованы. Те государственные учреждения, в которых процент предоставления услуг в электронном виде к началу текущего года был минимальным, не только сами оказались в сложном положении, но и поставили в такое же положение граждан.

При этом услуги Росреестра оказались крайне востребованы, поскольку данное ведомство наряду с Федеральной налоговой службой оказалось одним из самых «цифровых» органов исполнительной власти.

Предоставление услуг Росреестра по кадастровому учету и регистрации прав объектов недвижимости в электронном виде в онлайн-режиме только в Москве, со слов руководителя управления Росреестра по Москве Игоря Майданова, в апреле 2020 года выросло на 4% по сравнению с тем же месяцем прошлого года.

  

Фото: www.rg.ru

   

«Так, по итогам первых четырех месяцев 2020 года получено в 1,6 раза больше заявлений в электронной форме от юридических лиц, чем в прошлом году за этот же период, — цитирует Игоря Майданова пресс-служба столичного управления Росреестра. — На 6% увеличилось число обращений онлайн от физических лиц, доля которых от общего объема полученных столичным Росреестром электронных заявлений стабильно составляет более 60%».

  

 

  

А на днях в Росреестре заявили о восстановлении в России динамики учетно-регистрационных действий после ограничений, связанных с распространением коронавирусной инфекции, и возвращении на уровень средних показателей 2019 года. При этом, отмечают в пресс-службе ведомства, электронными сервисами ведомства россияне пользуются активнее, чем в прошлом году.

С учетом штатной работы МФЦ в прошлом году в Росреестр в среднем поступало порядка 120 тыс. заявлений в день. Начиная с апреля 2020 года, когда была ограничена работа МФЦ, это число снизилось вдвое.  

В мае динамика по учетно-регистрационным действиям начала расти, и к середине июля, меньше чем за два месяца, Росреестр вышел на аналогичные показатели 2019 года.

    

    

  

Схожая динамика наблюдается по всем регионам нашей страны. Граждане и юридические лица, органы государственной власти и местного самоуправления, в условиях закрытия МФЦ и органов Росреестра, ограничения личного приема посетителей нотариусами во всех регионах столкнулись с необходимостью осваивать электронный формат взаимодействия с Росреестром.

Мы, как компания-разработчик сервисов электронной регистрации, и ранее убеждали игроков рынка недвижимости, что электронная регистрация — это надежно, удобно и выгодно. В условиях самоизоляции это еще единственная возможность получить необходимую услугу как с точки зрения уменьшения риска контакта с группой лиц, так и с точки зрения безопасности сделки.

Однако стоит заметить, что электронная регистрация, также, как и любое другое действие с недвижимостью, подчиняется нормам федерального законодательства, которыми не стоит пренебрегать. Ниже я расскажу о том, на что стоит обратить внимание при выстраивании отношений с потенциальными клиентами.

      

Фото: www.i.mycdn.me

     

1) Электронные подписи. Закон «О государственной регистрации недвижимости» устанавливает необходимость для обращения в Росреестр иметь электронную подпись для подписания соответствующих документов. При этом по требованиям того же закона (пп.2, п.1, ст.18) эта подпись должна быть усиленной и квалифицированной, т.е. являться аналогом собственноручной. Для получения такой подписи необходимо обратиться в аккредитованный Удостоверяющий центр для оказания такого рода услуг.

Удостоверяющий центр «ТехноКад» уже около 15 лет оказывает услуги по выпуску усиленных квалифицированных электронных подписей (далее — УКЭП) своим клиентам. За это время было изготовлено свыше 3 млн таких сертификатов, и мы как никто другой знаем о необходимости соблюдать элементарные требования безопасности:

• выпуск УКЭП только при личной идентификации клиента, что также установлено регулятором — Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ;

• обязательное собственноручное подписание клиентом документов на выпуск УКЭП (Заявление и Бланк сертификата). В наше время, несмотря на век высоких технологий, наличие этих бумаг в оригинале для всех структур (от прокуратуры до суда) является определяющим обстоятельством, подтверждающим легитимность выпуска УКЭП.

Практика показывает, что соблюдение этих правил позволяет избежать проблем с УКЭП клиента в дальнейшем.

     

 

  

2) Обязательное подписание документов лицами, полномочными это делать. Документы, необходимые для осуществления государственной регистрации прав и представляемые в форме электронных документов, должны соответствовать требованиям, установленным законодательством Российской Федерации, и подписываться усиленной квалифицированной электронной подписью уполномоченных на то лиц, сторон договора или иных должностных лиц, перечень которых установлен законодательством РФ.

Большой ошибкой будет подавать документ, содержащий волеизъявление двух и более сторон, за подписью только одной из них. Например, это относится к договорам в простой письменной форме, кредитным договорам, нотариальным документам и т.д. Перед совершением сделки обязательно заручитесь согласием всех сторон на электронный формат, и только после этого приступайте к регистрации.

3) Многофункциональность. Внедряя у себя процесс электронной регистрации, заказчик имеет право узнать у подрядчика (разработчика программного обеспечения и сервисов) возможности предлагаемого продукта. Если потребуется провести какую-нибудь сложную сделку с долевой собственностью, с несовершеннолетними и с юридическими лицами, то данные виды сделок есть и успешно проводятся в электронном виде. Компания «ТехноКад» предлагает своим клиентам электронный сервис «под ключ»: от всех видов регистрационных действия до уплаты госпошлин в два клика.

     

Фото: www.archa-sv.ru

   

4) Информирование клиентов о порядке проведения сделки. В клиентоориентированных компаниях менеджер расскажет каждой стороне сделки о выпуске УКЭП, о стадиях подписания и прохождения документов в органах Росреестра и предоставит ответные документы с информацией, что с этим делать и куда идти дальше. Компании, пренебрегающие информацией и не договаривающие клиенту информацию по сделке, рискуют, во-первых, потерять этого клиента в перспективе, во-вторых, вести долгие и муторные переписки и телефонные переговоры с этим клиентом после завершения сделки. Клиенты нервничают, т.к. и раньше не очень доверяли электронной регистрации и облачной подписи, а тут в интернете начали появляться статьи о полностью дистанционном способе удостоверения личности для выпуска УКЭП. С клиентом лучше быть честным с самого начала, рассказывая и описывая все этапы сделки.      

5) Законодательные ограничения. Даже с учетом выполнения всех рекомендаций выше важно помнить про юридические аспекты проведения сделки. Например, есть операции, требующие обязательного нотариального заверения (сделки, связанные с распоряжением недвижимым имуществом на условиях опеки, с долями в праве общедолевой собственности), требующие личного похода в МФЦ (если продавец – физическое лицо при сделке с отчуждением недвижимости за исключением случаев, указанных в ст.36.2 Закона «О государственной регистрации недвижимости») или нотариального согласия одного из супругов на их совершение (регистрация ипотеки). В некоторых случаях провести сделку электронно в Вашем офисе просто невозможно, а в некоторых нужно обращаться лично в различные инстанции.

     

Фото: www.obecp.ru

      

Перевод регистрации прав полностью в электронный вид – лишь вопрос ближайшего будущего. Тем, кто быстрее всего адаптируется к изменяющимся условиям рынка, будет намного проще выстроить свои бизнес-процессы в дальнейшем, имея современные и надежные инструменты и сервисы. Режим самоизоляции показал, что многие операции рынка недвижимости можно перевести в онлайн.

Компания «ТехноКад» уже много лет специализируется на организации юридически значимого взаимодействия с Росреестром между всеми заинтересованными лицами. За это время тысячи организации и физических лиц уже наладили документооборот через нас, и каждому из клиентов мы готовы найти свой подход и помочь в освоении новой для него услуги. Вновь подключившейся компании мы гарантируем предоставление грамотного консалтинга и сопровождения на всех этапах эксплуатации. Подробнее о сервисах и условиях подключения услуги можно узнать у нас на сайте.

Олег БЕРЕСНЕВ, заместитель руководителя отдела обслуживания клиентов Управления по работе с клиентами ООО «ТехноКад»

   

 

   

 

  

   

  

Другие публикации по теме:

На чем построена философия компании MACRO

ПИК-Франшиза: готовые бизнес-решения для девелоперов

Profitbase — IT-платформа для управления маркетингом и продажами в недвижимости

Система dnMAP.pro для мониторинга и анализа рынка новостроек Московского региона

Академия девелопмента: онлайн-платформа для обучения

+

Ценообразование в девелопменте: автопилот или ручное управление?

Почему застройщику не обойтись без аналитика, нужны ли застройщику нейросети, сколько стоит скорость реакции в вопросе ценообразования? Читайте в новой статье от Profitbase

   

  

Системы динамического ценообразования: что это такое и для чего они нужны

Динамическое ценообразование — это изменение или переоценка стоимости товара в зависимости от разных факторов. В недвижимости — изменение стоимости квадратного метра.  

В полуручном-полуэкселевском варианте динамическое ценообразование существует практически у всех застройщиков: вы повышаете цены в процессе строительства — значит, применяете динамическое ценообразование.

   

Как работает динамическое ценообразование у большинства

 Практически все работают в Exel.

 Применяют очень простые формулы или не применяют их вовсе.

 Визуально оценивают по шахматке, какие лоты вымываются сильнее и экспертно проставляют обновлённые цены.

 Долгосрочного плана продаж либо нет, либо он неактуальный (разрабатывался для банка).

В последнее время, говоря об инструментах динамического ценообразования, подразумевают автоматизированные системы, которые будут рассчитывать и предлагать конкретные изменения и новую цену квадратного метра или лота.

      

У системы динамического ценообразования две задачи:

1. Обеспечить равномерное выбытие лотов, чтобы у девелопера в продаже всегда был одинаково богатый ассортимент.

2. Максимизировать выручку.  

На практике потребности застройщиков меняются в ходе реализации объекта:

 На старте проекта стоит задача создать непрерывный денежный поток.

 В середине реализации — повысить выручку и маржинальность проекта.

В конце — оценить, что выгоднее: повысить цены на последние лоты или быстрее избавиться от остатков, чтобы сократить издержки на маркетинг и продажи.

Динамическое ценообразование помогает управлять спросом, поэтому помогает в каждой из этих задач.

 

В чем проблема и зачем здесь нужна автоматизация

Обычно контролем спроса и управлением ценами занимаются аналитики и финансовый или коммерческий директор, который анализирует темпы продаж и отслеживает, какие квартиры с какой скоростью продаются, намечает тренды и решает, на какие типы квартир нужно повысить цены, а на какие — снизить.

На практике многие аналитики больше времени тратят на то, чтобы собрать и загрузить данные, сделать графики и сдать руководству: у них просто не хватает времени на то, чтобы их проанализировать.

Еще одна проблема заключается в том, что экспертная корректировка цен всегда субъективна. Тем более, когда человек должен скорректировать цены не на две квартиры, а на несколько тысяч. Причем корректировать постоянно.  

Работа с ценообразованием — это работа с большими объёмами данных, подключение автоматизированных систем здесь помогает ускорить процесс принятия решений.  

  

Доверить ценообразование машине и уволить аналитика? Конечно, нет  

Аналитик тоже понадобится. Человек и машина — не взаимоисключающие вещи. Машина внедряется не для того, чтобы заменить человека, а для того, чтобы помочь ему и повысить его эффективность.

Когда вы «переезжаете» с ручного управления на автоматизированное, точность и скорость принятия решений увеличивается. Появляется возможность прогнозировать планы поступлений, сроки завершения продаж всего объекта или определенных лотов. В Excel этого сделать нельзя.

И, конечно, применение математических моделей позволяет внести больше объективности в процесс ценообразования.

Алгоритм может просчитывать, сравнивая спрос на квартиры в разных разрезах, что позволит заметить тот или иной тренд гораздо раньше, чем обычный человек.

А в недвижимости при средней стоимости лота в 5 млн руб. если мы отреагировали быстрее и успели поднять цены на 1%:

• на две квартиры — то дополнительно получили 100 тыс. руб.,

на пять квартир — 250 тыс. руб.

Но полностью машина заменить человека не может, аналитик должен валидировать рекомендации алгоритма и, если нужно, вручную их корректировать.

   

Алгоритм в системе ценообразования — это про машинное обучение?

Сейчас в недвижимость приходят многие команды из екоммерса и авиаперевозок и предлагают использовать модели ценообразования с машинным обучением. Но у недвижимости другая специфика, потому что здесь другие темпы продаж и меньше данных для обучения алгоритма.

   

Разбираем на примере Ван Гога и жвачки

Вот представьте, у нас есть какой-то простой продукт, например обычная жевательная резинка. Блистер на 10 подушечек продаётся возле кассы в супермаркете, стоит 23 руб. Ходовой товар, каждый день продаётся десятками миллионов упаковок. С помощью машинного обучения мы можем проанализировать эти большие данные и вычислить, при какой стоимости на товар будет максимальный спрос.

   

 

  

И возьмем другую «крайность» — произведение искусства. В каком-то смысле оно бесценно. Это эксклюзивный товар, и здесь покупку определяет эмоция. Никому же не придёт в голову, что оценить картину Винсента Ван Гога «Звездная ночь» можно с помощью машинного обучения. Потому что стоимость этой картины будет зависеть от настроения мультимиллиардера на аукционе, когда он решит её купить: может быть, он захочет заплатить за неё 70 млн долларов, а может 80 или 100.

   

Винсент Ван Гог. Звёздная ночь. 1889 год

    

Если рассуждать логически, недвижимость находится где-то посередине между этими двумя примерами. Товара мало для аналитики. Если декомпозировать до класса недвижимости и конкретного города, то это тысячи, в большом городе — максимум десятки тысяч штук за месяц.

   

 

  

Если говорить об эконом-классе — то он ближе к примеру с жвачкой: подобных квартир больше, и люди в этом сегменте принимают решение на основе понятных параметров, таких как стоимость, локация, инфраструктура. И машинное обучение сможет найти в этом какие-то зависимости.

Но если говорить про премиум и про элит-класс — там всё меньше товара и всё больше эмоций в принятии решений. Покупателю не так критично, заплатить за объект 90 млн или 93 млн, но важно, как сработает маркетинг, как презентован объект, и какую эмоцию всё это создаст. Именно от того, как маркетинг сыграет на гедонизме, и будет зависеть стоимость.

Можем ли мы тут применить машинное обучение, которому нужны большие данные и конкретные оценочные параметры? Это уже большой вопрос.

  

А теперь с технической стороны. Без жвачки

Есть несколько ограничений, из-за которых алгоритмы машинного обучения в чистом виде не могут применяться как основной алгоритм в ценообразовании объектов недвижимости.

1. Алгоритм машинного обучения не интерпретируется. Как работает машинное обучение? Вы загружаете данные в чёрный ящик и получаете рекомендацию. Но у вас есть аналитик или финдиректор, который отвечает за выставленные цены и соблюдение финмодели. Если с ценами что-то пошло не так и компания недополучила прибыль — обвинят аналитика. Поэтому, когда вы к нему придёте и скажете, что теперь он должен на 100% доверять вот этой машинке и её рекомендациям — он будет сомневаться и спрашивать, почему алгоритм считает именно так. А никто не сможет ему этого объяснить. Тогда как он сможет доверять рекомендациям этой машины?

2. Точность расчётов. Чтобы алгоритм машинного обучения что-то посчитал — ему нужны данные, а когда проект только запускается — этих данных нет и опираться не на что. Данные другого своего проекта взять нельзя — это разные проекты, их сравнение приведёт к некорректным расчетам.

Есть вариант взять похожие проекты конкурентов и посмотреть данные по ним в ретроспективе: с какими темпами и по каким ценам продавались разные лоты, и, исходя из этого, спрогнозировать.

Но в России нет ни одного сервиса, который позволит вам корректно собрать такие данные. Те, кто продаёт такую аналитику, собирают данные из открытых источников — с сайтов застройщиков, из классифайдов. Но эти цены часто не конечные: застройщики могут давать индивидуальные скидки. Росреестр сейчас не передает информацию по стоимости сделок — только по дате. Поэтому, покупая или собирая вручную данные, мы получаем погрешность в 1—7%.

   

 

  

Если мы в алгоритм загружаем не очень точные данные — получаем не очень корректные расчёты. На рынке есть бенчмарк: какую прибыль застройщики планируют получать от сервиса динамического ценообразования — это 1—5%. То есть погрешность в данных сжигает всю добавочную стоимость применения системы.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать, но не как основные алгоритмы.

  

А как должен работать алгоритм, если не на машинном обучении?

На более простых алгоритмах и статистических моделях. Они понятнее и их можно интерпретировать, тогда аналитик сможет понять, почему система предлагает ему именно такое изменение цены.

С таким подходом мы разработали собственную систему для динамического ценообразования в девелопменте Profitbase Ai, и на его примере расскажем, как это работает.

Profitbase Ai использует данные по ЖК, по предложениям и темпам продаж конкурентов и обрабатывает их с помощью специального мета-алгоритма.

Мета-алгоритм Profitbase Ai — общий алгоритм принятия решений о назначении новой цены за квартиру и стоимости квадратного метра. Он состоит из комплекса алгоритмов и правил, каждое из которых настраивается индивидуально под каждый жилой комплекс по принципу конструктора. Набор алгоритмов зависит от финансовой модели застройщика, наличия внешних и внутренних данных, стратегии продаж.

   

 

  

Анализируя данные компании и доступные внешние данные, поочередно подключаются алгоритмы, которые при совместной работе представляют собой единый мета-алгоритм.

Мета-алгоритм позволяет увеличить добавленную стоимость по отношению к базовой финмодели. При этом следующий алгоритм подключается только тогда, когда предыдущий показал свою состоятельность для конкретного объекта. Profitbase Ai не позволяет опуститься ниже линии базовой финмодели, последовательно увеличивая прибыльность проекта.

    

   

Принцип конструктора мета-алгоритма

1. Запускается статистический алгоритм, который учитывает продажи конкретного ЖК.

2. В расчётах начинает учитываться рынок на основе данных о конкурентах.

3. Подключаются данные из CRM. Алгоритм начинает давать рекомендации по корректировке не только цены, но и работы отдела продаж.

4. Далее могут запускаться алгоритмы машинного обучения, которые будут работать параллельно. Алгоритмы машинного обучения рассчитывают вероятность выбытия квартиры, эластичность рынка и могут использоваться для подтверждения и корректировки работы других алгоритмов.

Аналитики застройщика получают готовую и проверенную модель принятия решений в компании, основанную на достоверных данных. Это помогает быстро и прозрачно принимать управленческие решения.

   

С чего начать работу с динамическим ценообразованием

Если вы в самом начале пути:

Составьте план продаж в разрезе выручки, площадей и лотов. Договоритесь о том, как часто вы его будете пересматривать.

• Пропишите хотя бы самые простые правила изменения цен.

• Попробуйте «запрогроммировать» Эксель — использование формул даст вам хотя бы первичную автоматизацию.

• Подумайте о более сложной автоматизации с применением систем динамического ценообразования, такой как Profitbase Ai.

  

А если сразу в автоматизацию — сколько времени потребуется на подключение системы динамического ценообразования?

Это зависит от:

1. Размера проекта, на котором хотите применять модель. Точечная застройка стандартного ЖК — это одни сроки внедрения, микрорайон — другие, проект элитной недвижимости, в котором нет типовых этажей и планировок, — третьи.

2. Уровня подготовки застройщика. Важно, как сейчас ведется ценообразование, какие есть наработки. Если есть хотя бы таблица с коэффициентами, как вы повышаете цены на квартиры — будет уже быстрее.

3. Вовлеченности команды. Внедрение потребует погружения разработчиков в тонкости вашей финансовой модели, чтобы подстроить алгоритм под ваш проект. Это в свою очередь потребует множества встреч и плотной работы большой команды и со стороны разработчика системы, и со стороны застройщика. Если со стороны застройщика заинтересован только собственник или гендиректор, а команда не понимает ценности — она может затягивать коммуникации, и каждая проволочка будет увеличивать сроки старта.

Очень абстрактно: запустить систему динамического ценообразования можно за 1—3 месяца.

Узнать больше о работе Profitbase Ai и вы можете на сайте.

Динамическое ценообразование — один из ведущих трендов последних лет для отрасли недвижимости.

Если вы хотите узнать о нём больше — посмотрите записи выступлений эксперта по динамическому ценообразованию, директора Profitbase Оксаны Дуниной. Она с примерами и кейсами рассказывает, как работает динамическое ценообразование в недвижимости, и делится нестандартными практиками применения Profitbase Ai в работе девелоперов.

• Неформальный разговор о динамическом ценообразовании на GMK Marathon

• «Ценообразование на рынке недвижимости» | Оксана Дунина на SmartisConf.

           

        

  

  

  

   

   

Другие публикации по теме:

Как будут пересчитаны нормы материальных, технических и трудовых ресурсов

Насколько рентабелен сегодня девелоперский бизнес: мнение застройщиков

Утверждена Методика определения затрат на строительство временных зданий и сооружений

Порядок применения новой Методики определения сметной стоимости

Profitbase — IT-платформа для управления маркетингом и продажами в недвижимости

5 шагов к онлайн-продажам