Вестник цифровой трансформации

Госинспекция по недвижимости: алгоритмы выявляют нарушения
Госинспекция по недвижимости: алгоритмы выявляют нарушения

Дарья Степанова: «С помощью алгоритмов возможно проанализировать тысячи объектов в кратчайшие сроки и выделить из них именно те, которые обладают наибольшим риском правонарушения».


15:01 02.03.2022 (обновлено: 09:27 16.03.2022)  |  Николай Смирнов | 872 просмотров



Дарья Степанова, заместитель начальника Государственной инспекции по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы, – об использовании алгоритмов для автоматического выявления признаков нарушений в области землепользования.

В столичной Госинспекции по недвижимости автоматизировали процесс выявления нарушений, связанных с землепользованием. Теперь особое внимание инспекторы уделяют «подсвеченным» алгоритмами объектам, имеющим признаки нарушений. Дарья Степанова, заместитель начальника Государственной инспекции по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы и номинант премии Data Award, рассказывает о роли и результатах этого проекта.

— Какова история: как и почему родилась идея этого проекта?

Москва – один из самых динамично развивающихся городов не только в России, но и в мире. В столице насчитывается около полумиллиона объектов капитального строительства, построек и сооружений различного назначения. Они регулярно видоизменяются, проводятся ремонтные и реконструкционные работы, возводятся новые объекты и демонтируются старые, расторгаются и заключаются договоры – все это приводит к изменению границ земельных участков. В наше поле зрения попадают все объекты недвижимости, и объем работы колоссален.

Мы проводим постоянную работу по совершенствованию и разработке новых инструментов контроля. Одним из таких шагов стало внедрение алгоритмов выявления признаков нарушений. Они позволяют нам расширять охват зоны постоянного мониторинга, а также снижать нагрузку на бизнес и предпринимательское сообщество за счет дистанционных объективных методов выявления признаков нарушений без взаимодействия с их правообладателями.

— Какие задачи требовалось решить?

В первую очередь, необходимо было преодолеть проблему различной семантики источников информации, предоставляющих большое разнообразие данных, что значительно осложняло процесс идентификации объектов. Также была проведена большая работа по выстраиванию самого алгоритма, поиску необходимых источников и верификации данных, хранящихся в них. Необходимо было учесть все факторы и риски и не допустить ошибок в логике работы алгоритмов.

— За какое время и какими силами была реализована система?

Проект мы начали в 2020 году, а в прошлом году уже запустили первый алгоритм. В его реализации участвовали сотрудники и группа разработчиков проектного офиса по развитию информационных систем Государственной инспекции по недвижимости, входящей в Комплекс экономической политики и имущественно-земельных отношений столицы.

— Кто и на каких условиях предоставляет информацию для анализа?

Большую часть сведений мы получаем из информационных систем Правительства Москвы, портала Отрытых данных города Москвы, портала Росреестра, также используем открытые источники – например, «Яндекс». Предметом анализа являются технические параметры объектов недвижимости, информация о выданной исходно-разрешительной документации, договорные отношения, параметры объектов по ранее проведенным проверкам, а также сравнение фактического и разрешенного использования объектов недвижимости.

— Какие решения для этого используются?

Алгоритмы построены на платформе Pentaho BI, представляющую собой последовательную систему принятия решений по определенным видам данных (дерево принятия решений).

— Что удалось сделать, какими результатами можно гордиться?

Мы разработали и запустили в работу пять алгоритмов выявления признаков правонарушения. Алгоритм «Отсутствие оформленных земельно-правовых отношений» направлен на выявление объектов без оформленных земельно-правовых отношений и их последующего оформления. «Выявление самостроя» проводит анализ изменения площадных характеристик объекта на предмет соответствия разрешительной документации на строительство. «Неосвоение земельных участков» отвечает за анализ использования территорий, предоставленных под проектирование или строительство. «Нецелевое использование земельных участков» выявляет соответствие разрешенного использования земельных угодий и использования объектов капитального строительства по фактическим данным из открытых источников. Наконец, алгоритм «Самозахват земельных участков» анализирует соответствие границ построек с границами земельных угодий.

Каждый алгоритм помогает сформировать перечень объектов с необходимой проблемной информацией о них и присвоить категорию риска. Далее наши специалисты начинают работу по объектам и в короткие сроки дают заключение о наличии или отсутствии нарушений. Так, с момента запуска программы подтверждено более 3,5 тыс. нарушений в сфере землепользования.

Алгоритмы помогли сократить в четыре раза время на поиск первичных признаков правонарушений. Мы проанализировали более 200 тыс. строений и более 3 млн технической, разрешительной документации и данных открытых источников. Точность выводов алгоритмов составляет 84%.

— В чем заключается важность проекта?

Стратегическая важность, и даже уникальность проекта заключается в том, что система автоматически сопоставляет все необходимые документы и проводит анализ объектов. При отсутствии или несоответствии технической, или разрешительной документации алгоритм выдает признак нарушения. С помощью алгоритмов возможно проанализировать тысячи объектов в кратчайшие сроки и выделить из них именно те, которые обладают наибольшим риском правонарушения.

— Насколько реален сценарий, при котором нарушения будут фиксироваться в полностью автоматическом режиме – как превышение скорости?

Во многом переход к автоматической фиксации выявленных алгоритмами признаков нарушений идет уже сейчас. Благодаря изменениям в федеральном законодательстве в нашем виде контроля можно использовать данные, полученные с использованием работающих в автоматическом режиме средств фото- и видеофиксации нарушений (ст. 74 248-ФЗ). Сейчас мы занимаемся модернизацией нашего вида контроля с еще большим внедрением таких механизмов и все большей автоматизацией принятия решений.

Наш подход, конечно, зависит от типа нарушения. Например, обращения, связанные с использованием объекта недвижимости без оформленных земельно-правовых отношений или захламления земельных участков, в ближайшем будущем можно проверять без участия человека. Сегодня мы видим, что выводы, которые делает алгоритм, объективны, и по ним не требуется дополнительная перепроверка и выезд на место.

Однако сложные нарушения, такие как нецелевое использование земельных участков или возведение объектов самовольного строительства, пока еще требуют сбора доказательной базы, в основном из архивных источников. В этих случаях для нас алгоритм выдает лишь признак правонарушения, он попадает специалисту для проведения камеральной проверки, запроса необходимой архивной разрешительной и технической документации. Решение принимается уже по итогу ручной обработки.

— В каком направлении будет развиваться проект?

Сегодня ведется разработка новых алгоритмов по новым типам правонарушений. Также не прекращается работа по совершенствованию текущих.

Теги: Искусственный интеллект Data Award


На ту же тему: