 |
«Северный город» передал 99% квартир в «Доме на набережной» без замечаний
С первого раза покупателям передано 603 квартиры – это 99% от всех проданных. Основной объем квартир был передан еще в мае и июне – за полтора месяца.
С 2017 г. «Северный город» передает квартиры дольщикам с помощью облачных технологий – они помогают сделать этот процесс быстрым. Любые замечания, которые могут возникнуть у дольщика при осмотре квартиры, тут же фиксируются в электронном виде и моментально уходят в работу – не успеет покупатель дойти от своей квартиры до офиса, где передаются ключи. Это экономит время и сотрудникам застройщика, и клиенту. Облачные технологии также позволяют «Северному городу» эффективно контролировать устранение замечаний подрядчиками, что сокращает время до повторной приемки квартиры.
«Дом на набережной» расположен в 10 минутах от метро «Елизаровская», на берегу Невы. В доме 702 квартиры, в продаже остается 78 из них, площадью от 40 до 94 кв. метров: одно-, двух- и трехкомнатные, включая европланировки с кухней-гостиной. Их стоимость – от 6,6 до 14,5 млн рублей (при 100-процентной оплате). Наряду с наземными парковками в доме есть подземный паркинг, рассчитанный на 70 машиномест. На первом и втором этажах расположены помещения встроенного детского сада на 60 детей.
Внутренний двор «Дома на набережной» закрыт для посторонних и свободен от машин: здесь запрещена парковка. В доме установлена четырехступенчатая система очистки воды, европейские малошумные лифты. В общественных зонах предусмотрен свободный wi-fi для жителей. Вестибюли и лифтовые холлы оформлены художественными фотоизображениями петербургских мостов и набережных.
В оформлении проекта использованы и реальные исторические артефакты, связанные с прошлым этого места. Отреставрированные чугунные плиты, которыми был вымощен пол одного из цехов Невского метизного завода, теперь украшают площадку во дворе дома. Сохранены и отреставрированы исторические уличные часы. Фото, иллюстрирующие советские будни завода, размещены в лайтбоксах в арках дома.
Контактное лицо: Павел
Компания: Группа RBI
Добавлен: 01:28, 02.08.2019
Количество просмотров: 777
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия608 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия599 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия677 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
