С момента запуска HomeBro использовали 52 тысячи человек, а его недельная аудитория составляет 12 000 пользователей. Количество проанализированных объектов перевалило за несколько миллионов.

Лев Клебанов, резидент технопарка высоких технологий Свердловской области, признается, что к созданию "умного" сервиса его подтолкнул личный опыт, а также общение с другими арендаторами жилья. Первая версия HomeBro была совсем простой: бот присылал новые объявления с сайта ЦИАН с парой фильтров. Спустя месяц закрытого тестирования Лев рассказал о разработке в группе Flats for Friends на Фейсбуке. Сам не ожидал, что предложение так быстро найдет спрос: 74 процента тех, кто начал общение с ботом, ответили на все вопросы и начали искать квартиры. Более того, стали советовать сервис другим. Люди, которым изобретение "не зашло", тоже были, но Льва это не расстроило, он начал добавлять боту функциональности. Кроме того, HomeBro специально придумали характер, чтобы подчеркнуть - это помощник, друг, а не бездушная железка.

Основа бота - нейросеть, определяющая качество ремонта. Чтобы бот научился разграничивать разные типы ремонта, его "напичкали" тысячами фотографий, как очень симпатичных, так и откровенно печальных квартир. Теперь он анализирует новые объявления, используя накопленные знания, и выносит вердикт. Точность фильтра "не бабушкин ремонт" уже составляет 90 процентов, уверяет разработчик, но учеба продолжается. В частности, HomeBro тренируется отличать снимки самой квартиры от видов улицы и подъезда. В перспективе сможет подбирать объекты по индивидуальному запросу: дизайнерский ремонт или косметический, в определенной гамме или стиле - минимализм, скандинавский и т. п.

Если для отбора фото используются технологии машинного обучения, то для отсеивания дубликатов объявлений и поиска объектов без агентской комиссии - кластеризация. К сожалению, сегодня нередки ситуации, когда риелторы берут фото собственника и выставляют квартиру уже по своей цене. Чат-бот прямо предупредит: смотри, 8 дней назад предлагалось то же самое, только без комиссии. Информацию он агрегирует с трех самых крупных сайтов (ЦИАН, "Авито" и "Яндекс.Недвижимость") и буквально в течение пары минут после публикации присылает в Telegram.

- Первое, от чего хотелось бы избавить арендаторов - бесконечное блуждание по сайтам объявлений, - поясняет Клебанов. - Многие подключают email- и push-уведомления, но они приходят с задержкой либо не приходят вообще, а хорошие варианты жилья разбирают буквально за 10 минут. Кроме того, фильтры нужно настраивать для каждого приложения. Еще одна проблема - найти в куче объявлений то самое заветное от собственника.

Одно из преимуществ бота - для пользователей он бесплатный. Клебанов и его коллеги видят в этом социальную роль изобретения, которое экономит время и нервы большого количества людей. Существует робот за счет поддержки пользователей и за счет комиссии от партнеров, оказывающих полезные услуги при переезде . Например, по перевозке и хранению вещей, клинингу, проверке "чистоты" квартиры по реестру. Допустим, лайкнул человек объект в чате - у него появляется возможность заказать страховой полис вместо депозита. Все очень уместно в конкретный момент и ненавязчиво.

Ради эксперимента журналист "РГ" подписалась на бота. Задала параметры для поиска: однушка или студия в Москве не дороже 50 тысяч рублей в месяц. До метро - не более 15 минут пешком. Напрямую от собственника и не с "бабушкиным ремонтом". За четыре часа мне прислали десять вполне подходящих вариантов. Нажала кнопку "остановить поиск" и призналась боту, что заставляла его искать жилье только ради интереса. "Хорошо, когда понадобится, я всегда рад тебе помочь. Если был тебе полезен, пожалуйста, познакомь меня с друзьями", - попросил он.

В перспективе команда HomeBro планирует научить нейросеть сравнивать цены схожих квартир, отсекать фейки. А также ввести дополнительные услуги, например запись на просмотр жилья в один клик. Несмотря на то что инициатор проекта родом с Урала, его продукт ориентирован пока только на рынок Москвы и Санкт-Петербурга, однако в будущем географию собираются расширять. В самое ближайшее время в базе появится Московская и Ленинградская области, причем не только квартиры в многоэтажках, но и коттеджи. Также HomeBro намерен зайти в города западной части России и в Европу.

- С экономической точки зрения важно осваивать крупные рынки, где конкуренция за жилье выше и много арендаторов. Наша основная аудитория - квартиросъемщики 22-35 лет, - раскрывает суть стратегии Клебанов.

Кроме того, в планах - интеграция с другими мессенджерами, особенно при выходе на зарубежные рынки, и добавление расширенной аналитики по присылаемым вариантам.

Александр Долгошеин, председатель комиссии по информполитике и сервисам Уральской палаты недвижимости:

- В целом сервис очень перспективный, но нужно отдавать себе отчет, что это только фильтрация, основанная на определенных принципах. Если рынок несколько изменится, то нейросеть нужно переобучать, это небыстро. Условно говоря, фото, которые сейчас система считает "хорошими", через пять лет могут восприниматься уже как "устаревший" ремонт. Ну и нужно научиться отвечать на вопросы: как избежать "информационщиков", которые лишь предоставляют данные, но не оказывают полноценные риелторские услуги, как отрегулировать взаимоотношения арендатора и арендодателя с точки зрения права? Что говорить, когда пользователь задает вопросы о сроках аренды, ликвидности квартиры, надежности собственника жилья и т. д.? Если подобные задачки бот научится решать и станет способным к быстрому переобучению, то совершенно не нужны будут услуги живого человека при найме. Но уже сейчас как фильтр-помощник бот прекрасен.