Система SOFIA
SOFIA — это инновационный аналитический инструмент, разработанный командой Газпромбанк Тех для точного прогнозирования продаж и стоимости квадратного метра в жилых комплексах.
Наше решение сокращает время анализа инвестиционной привлекательности строительных проектов с нескольких дней до 1 минуты, обеспечивая при этом точность прогнозов на уровне 85%. Система интегрируется с Росстатом, Мосбиржей, OpenStreetMap и другими источниками данных, обеспечивая актуальную информацию для принятия решений.
О проекте
В среднем тратится на обработку одного жилого комплекса
Вероятность расхождения с реальными показателями
Средняя стоимость услуг аналитика за жилой комплекс
2 - 3 дня
25%
9500 руб.
Проблема
Современные методы оценки инвестиционной привлекательности строительных проектов часто оказываются неточными и не учитывают множество факторов, влияющих на конечный результат. Это приводит к неоптимальному распределению ресурсов и финансовым потерям. Основные проблемы включают в себя недостаток данных, субъективность оценок, неспособность быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и отсутствие комплексного подхода к анализу.
ㅤSOFIA - это инновационное решение, которое сочетает в себе передовые технологии искусственного интеллекта и анализа данных для точного прогнозирования инвестиционной привлекательности строительных проектов.
ㅤНаша система использует машинное обучение для анализа множества факторов, включая рыночные тенденции, экономические показатели, географические особенности и исторические данные, чтобы предоставить наиболее точные прогнозы.
ㅤНаша система использует машинное обучение для анализа множества факторов, включая рыночные тенденции, экономические показатели, географические особенности и исторические данные, чтобы предоставить наиболее точные прогнозы.
Наше решение
Простой и понятный процесс
Работать с Софией очень просто. Всё, что нужно — ввести данные, провести анализ и получить готовый отчёт.
Ввод данных
Загрузка информации о проекте, включая характеристики ЖК, расположение, рыночные условия.
Предварительный анализ
Обработка и анализ загруженных данных для выявления ключевых факторов инвестиционной привлекательности.
Прогнозирование цен и продаж
Использование алгоритмов для прогнозирования цен на квадратные метры и объёмов продаж.
Формирование отчёта
Подготовка итогового документа с результатами анализа и рекомендациями по инвестициям.
2 спринт (8.07.25-13.07.25)
Frontend
Backend
Веб-Дизайн
Тестирование модельных гипотез
Data-engineering
Backend
Веб-Дизайн
Тестирование модельных гипотез
Data-engineering
Аналитика
Frontend
Backend
Research
Парсинг данных
Разработка Baseline модели
Data-engineering
Frontend
Backend
Research
Парсинг данных
Разработка Baseline модели
Data-engineering
1 спринт (1.07.25-6.07.25)
Frontend
Backend
Веб-Дизайн
Тестирование модельных гипотез
Data-engineering
Передача результатов заказчику
Backend
Веб-Дизайн
Тестирование модельных гипотез
Data-engineering
Передача результатов заказчику
3 спринт (15.07.25-23.07.25)
Этапы работы над проектом
1
2
3
Наша команда
Узнайте больше о разработчиках SOFIA
- Никита КоротаевData-scientist
- Трофим УстьянцевData-engineering
- Диана АйнуловаDesigner
- Шамиль ГабдуллинBackend-разработчик
- Павел БаранасFrontend-разработчик
- Алексей АндреевПреподаватель
- Леонид ГаринПреподаватель
- Александр КасимовПреподаватель
- Адель ВаллиулинПреподаватель
Фотоотчет
Напишите нам!
89104444050
4444050@bk.ru
aynulova.d@liceum1535.ru
4444050@bk.ru
aynulova.d@liceum1535.ru
Айнулова Диана
Москва, 2025
