Подготовлено Лабораторией цифровизации жилья.

 

Фото: www.northcliffe.ru

 

Основная задача оснащения зданий интеллектуальными системами и цифровыми сервисами — повышение уровня безопасности, комфорта и удовлетворенности резидентов путем качественного взаимодействия со зданием (качества проживания), а также рост эффективности работы сотрудников управляющих компаний и, как следствие, увеличение маржинальности УК как бизнес-единицы.

Несмотря на то, что есть определенный комплекс сервисов, который является обязательным в нынешних условиях развития рынка, существует множество вариантов решения этой задачи.

Методология в сегодняшнем виде несет характер не оценочного инструмента, а методического материала по внедрению определенных сервисов.

Из-за стремления девелопера заслужить высокий цифровой класс это в конечном итоге приведет к тому, что на рынке недвижимости появится множество объектов, интеллектуальная начинка которых будет сделана под требования методологии.

Рынку нужны стандартные и масштабируемые решения, но они должны быть вариабельны, исходя из класса жилья и индивидуальных требований девелопера к своему продукту.

  

Фото: www.m-strana.ru

 

В условиях отсутствия эталонных решений важно увеличивать количество комплексных решений, которые будут предлагать различные сценарии взаимодействия с инфраструктурой объекта. Разнообразие позволит выявить лучшие практики, которые в последующем можно будет масштабировать без ущерба для рынка.

Рассматривая системы здания как отдельные элементы, мы полностью исключаем вариативность применения систем, тем самым ограничивая девелоперов и поставщиков решений в создании новых пользовательских сценариев.

Исходя из этого, предлагаем несколько способов модификации методологии, которые позволят без сужения разнообразия комплексно оценить интеллект здания:

 

Фото: www.almode.ru

 

1. Методология должна предусматривать сквозные сценарии

2. Оценка класса дома должна происходить по комплексу рассмотренных решений:

- функционал мобильного приложения пользователя;

- функционал умной квартиры;

- функционал информационной системы управляющей компании;

- оснащение здания инженерными системами.

3. В методологию необходимо внести определенный набор систем сервисов, использование которых обязательно, так как прямым образом влияет на формирование рынка:

- приборы учета;

- СКУД;

- домофония;

- мобильное приложение: заявки, двусторонняя коммуникация с УК, оплата;

- информационная система УК.

4. Для отдельных групп/функций необходимо назначить цену в баллах.

5. По комплексу отдельных решений может формироваться сумма баллов, итоговое рассмотрение которых должно определять цифровой класс дома.

 

Фото: www.almode.ru

 

Результат анализа может выглядеть так:

Дому N присвоен класс цифровизации Y по сумме баллов: инженерные системы здания — Х1, информационная система УК — Х2, умная квартира — Х3, мобильное приложение пользователя Х4.

С учетом того, что ключевым критерием оценки будет являться соблюдение требования о сквозных сценариях и минимальному набору функций, исключается вероятность того, что благодаря высокому покрытию одной из категорий дому будет присвоен высокий цифровой класс.

 

Фото: www.almode.ru

 

Общие предложения

1. Перегруппировать разделы в логику: безопасность, жизнеобеспечение, комфорт.

2. Сделать шаблонный список поставщиков решений и ввести возможность вписать своего, если не нашли в списке.

Распределить поставщиков на следующие категории:

- поставщик устройств;

- IoT-платформа;

- разработчик информационной системы УК;

- разработчик приложения жителя.

  

Фото: www.almode.ru

 

3. Для более корректной статистики необходимо кратно увеличить число респондентов.

4. Для более корректного и точного заполнения анкеты важно предусмотреть «человеческие» названия функций, по некоторым из которых должны предусматриваться подсказки по заполнению или проверке данных.

5. Предусмотреть для респондентов возможность оставлять контакты для проведения более глубоких исследований.

6. Ввести требование для подтверждения класса спустя некоторое время после заселения объекта.

7. Инициировать анализ того, как и кому будут переданы сданные в эксплуатацию объекты (своим УК или сторонним).

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Эксперты: умная новостройка невозможна без инфраструктуры и сотрудничества с провайдерами

Умное освещение зданий и мест общего пользования обсудят на РСН–2023

Эксперты: системы умного дома востребованы жильцами МКД, но само качество цифрового сервиса пока оставляет желать лучшего

Умный дом: три этапа создания комфортного цифрового жилья

Реестр умных новостроек

Защита проекта первого в России умного дома класса «A» состоится 22 июля

Более 40 целевых показателей проекта «Умный город» утвердят до конца года

Умные новостройки российских застройщиков отмечены дипломами портала ЕРЗ.РФ

В эфире «ЗАСТРОЙЩИКИ ВЫБИРАЮТ» IT-компании представили свои решения для умных домов

Опубликованы Реестр умных многоквартирных домов и новая методология присвоения классов «Умный МКД»

Первые застройщики страны получили дипломы о присвоении новостройкам класса «Е» умного дома

Утверждена методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Методология присвоения новостройкам классов умного многоквартирного дома

Эти факторы на страницах портала ЕРЗ.РФ анализирует известный петербургский эксперт, генеральный директор ПИА Недвижимость, председатель Комитета по Ипотеке Ассоциации риэлторов Санкт-Петербурга и Ленинградской области Максим ЕЛЬЦОВ.

 

Фото: www.itd2.mycdn.me

 

Хочу начать с главного на сегодняшний день вопроса, ответ на который ищут и наши партнеры-застройщики, и банки, и клиенты. Что будет с рынком, как будут меняться цены на квартиры в ближайшие месяцы?

Прогнозы — дело неблагодарное, особенно в России и особенно в пандемию. Чтобы все-таки попытаться на него ответить, стоит начать с ключевых факторов, которые снижают цены на рынке.

1. Окончание льготной ипотеки.

2. Повышение ипотечных ставок.

3. Естественное снижение спроса после активных покупок и разгона цен. Как следствие — «перезатаривание» и рост предложения от частных покупателей.

4. Снижение реальных располагаемых доходов населения.

5. Рост неплатежей по ипотеке и распродажа заложенных квартир.

 

Фото: www.in-news.ru

 

А теперь чуть подробнее

• Первый и мощнейший фактор — это окончание льготной ипотеки. Конечно, субсидированная ипотека продолжает действовать. Но, во-первых, ставка повышена до 7% годовых, во-вторых, и это главное, — лимит кредита снизился до 3 млн руб., что сильно ограничивает круг потенциальных покупателей в Петербурге и крупных городах. Мое предположение о том, что правительство изберет мягкую форму сворачивания программы (отменить полностью нельзя — уроним спрос, а оставить в прежнем виде — еще хуже) полностью оправдалось.

 

Фото: www.sz-saratov.ru

 

• К этой же группе факторов следует относить состоявшиеся и грядущие повышения процентных ставок по ипотеке. ЦБ недавно принял решение о рекордном поднятии ключевой ставки и, очевидно, это далеко не предел: в любом государстве удерживать низкую ключевую ставку на фоне инфляции и работающего печатного станка просто невозможно.

И льготная ставка, и понимание того, что субсидированная ипотека закончится в определенное время, привело к мощному всплеску спроса, подтолкнув к покупке недвижимости даже тех, кто не рассматривал приобретение в ближайшее время. Теперь мы «залезли» в будущий спрос на год-полтора вперед. Нет льготной ипотеки — нет покупателей.

 

Фото: www.denisjurin.ru

 

• Снижение реальных располагаемых доходов населения и рост неплатежей по ипотеке — в целом два связанных фактора. Не стоит говорить, что они прямо сейчас приведут к снижению цен, но в перспективе одного-трех лет они будут значимыми. Сейчас уровень просроченной задолженности по ипотечным кредитам находится на минимальном уровне и, она будет плавно расти, но ждать активных распродаж залоговых квартир, что ипотечный пузырь вот-вот лопнет, не стоит. Рынок недвижимости крайне инертен, для его резкого снижения на 10—15% необходимо чтобы заемщики лавинообразно начали выставлять квартиры на продажу, и эти квартиры не находили своих покупателей, а нисходящий тренд стимулировал бы поток новых распродаж и нового снижения цен.

 

 

Пока о таком сценарии говорить рано: за счет значительного роста цен проблемные заемщики имеют очень хорошие шансы продать квартиры с хорошей выгодой, что защищает рынок от избытка нервозных продаж. К тому же по сравнению с ситуацией пятилетней давности продавать заложенные квартиры сейчас технически проще, есть возможность покупать их в кредит. Наш опыт моментального выкупа залоговых квартир показывает, что для успешной продажи достаточно минимального дисконта к среднерыночной цене и т.д. Тем не менее, за уровнем просроченной задолженности стоит внимательно следить.

Максим ЕЛЬЦОВ (на фото), генеральный директор ПИА Недвижимость, председатель Комитета по Ипотеке Ассоциации риэлторов Санкт-Петербурга и Ленинградской области

 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты: в Москве замедлились темпы роста цен на жилье в новостройках массового сегмента

Эксперты: спрос на московские новостройки за три месяца упал более чем на 20%

Выручка застройщиков Петербургского региона в июле: сохранить уровень продаж помогло расширение предложения

Эксперты: за месяц спрос на столичные новостройки заметно снизился: число сделок в Москве упало на 19%, в Подмосковье — на 23%

Эксперты: цены на столичные новостройки впервые начали снижаться

Эксперты: на столичном рынке новостроек сложилась необычная ситуация: цены продолжают расти, несмотря на сжатие платежеспособного спроса

Аналитики ВТБ: после пересмотра условий льготной ипотеки новостройки в столичных регионах подешевели в пределах 10%

Эксперты: за время действия льготной ипотеки новостройки в стране подорожали на 33%

Эксперты: спрос на столичные новостройки за год вырос на 56%

Эксперты: столичный «квадрат» за год подорожал на треть, и дешеветь пока не собирается