По статистике московского департамента экономической политики и развития, ежегодно в столице в аренду легально сдается несколько десятков тысяч квартир. Например, с января по октябрь 2017-го — 27 тысяч. При этом участники рынка аренды — риелторы и представители сервисов по подбору жилья — оценивают количество реальных предложений в 200-300 тысяч в год.

Городские власти долго и с разных сторон пробовали повернуть рынок аренды в «белое» русло — строили доходные дома, пугали квартировладельцев полицейскими рейдами, всячески призывали бдительных соседей сообщать о фактах нелегальной аренды и т.п. Зримого эффекта эти меры не возымели, и город обратился к достижениям прогресса.

В конце июля 2018-го о новом способе выявлять владельцев жилья, которые сдают квартиры, но не платят с этого налогов, рассказал руководитель столичного департамента информационных технологий Артем Ермолаев. По словам чиновника, случаи нелегальной аренды будут засекать с помощью анализа больших данных (big data). «Механизм оттестирован, мы понимаем, как это работает. В определенный момент времени мы используем эти данные», — заявил Ермолаев.

Звучит достаточно тревожно, даже с учетом того, что для запуска механизма потребуются как минимум изменения в законодательстве. «Дом» поговорил с риелторами и представителями телекоммуникационной сферы и собрал мнения как о вероятном влиянии нововведения на рынок аренды, так и о том, каким может быть механизм сбора данных — на чем конкретно будут ловить квартирных хозяев и к чему им готовиться? Тем более что, по словам Артема Ермолаева, сейчас система уже работает, собирая данные — в тестовом режиме.

Что будут анализировать?

«Прежде всего, будет использоваться информация с крупных интернет-ресурсов по аренде жилья, таких как: Яндекс.Недвижимость, ЦИАН, Авито. Как правило, эта информация включает в себя дом, номер квартиры, ФИО собственника, его номер и сам факт сдачи квартиры, — рассуждает заведующий кафедрой «Телекоммуникационные системы» НИУ МИЭТ Александр Бахтин. — Если квартира была доступна для сдачи на интернет-ресурсе, а после небольшого промежутка времени пропала из списка сдаваемых, то, скорее всего, она уже сдана. Сопоставив эту информацию со статисткой от ФНС, можно сделать вывод о неуплате или об уплате налогов. Также можно на законодательном уровне обязать интернет-ресурсы предоставлять информацию о фактах сдачи квартир, что упрощает алгоритмы выявления фактов нелегальной сдачи и повышает их точность».

«Существуют решения, которые могут автоматически собрать большие данные из агрегаторов и сайтов недвижимости и решения, которые каталогизируют собранные данные, удаляют повторяющиеся и недостоверные данные. Если обучить на этих данных искусственный интеллект, он сможет вычислить некоторых арендодателей, — говорит Александр Тарасов, управляющий партнер DIS Group. — Но идентифицировать значительную часть из них он не сможет. Данные, которые предоставляют арендодатели на сайтах слишком неполные, часто отсутствует адрес сдаваемого жилья, указаны телефон и имя риелтора, а не хозяина квартиры.
Для деанонимизации в любом случае придется привлекать человека, который будет звонить по указанным телефонам, общаться с агентствами».

Павел Луценко, генеральный директор одного из таких интернет-ресурсов — федерального портала «Мир Квартир» — поделился с «Домом» своим взглядом на нововведение. «Сейчас можно "спарсить" (скачать) любой сайт о недвижимости целиком, какая бы защита от скачивания у него ни использовалась. И крупные площадки о недвижимости это делают — хотя бы для внутренней аналитики. Раздел аренды квартир — 1/10 от общего потока объявлений: вообще не задача, а упражнение для опытной команды разработчиков», — говорит эксперт, уточняя, что площадки могут и просто обязать предоставлять всю интересующую информацию в налоговую «росчерком пера». В этом случае никаких инноваций не потребуется — налоговики просто получат регулярно обновляемую базу арендодателей.

Дальше предстоит сопоставить данные из объявлений с различными базами, начиная с телефонной. «Тут повезет тем, кто сдает квартиру через риелтора, потому что риелтор всегда выкрутится», — говорит Луценко, добавляя, что этим дело вряд ли ограничится. «Могут сопоставлять адрес в объявлении с базой собственников из Росреестра. Номер квартиры в объявлении никто не указывает, но если будет совпадение адреса с точностью до дома с владельцем телефона — это бинго, такие арендодатели станут первыми кандидатами на проверку со стороны налоговой», — отмечает эксперт.

Еще не сдавал, а уже такой недобросовестный!

Что еще могут отслеживать? Например, переводы на карту. «Собрать такие данные несложно. Большинство арендодателей используют банковские переводы для оплаты аренды. В этом случае запрос к системе может выглядеть так: “Покажи всех людей, которые получают перевод на N рублей ежемесячно на одну и ту же сумму, не от родственников или близких друзей”, — рассказывает Алексей Сидорин, архитектор бизнес-приложений КРОК. — В итоге получаем список людей, которые с большой долей вероятности оказывают услуги по аренде. Сверив эту информацию с данными о собственности и налогах, можно выявить нарушителей. По факту, это можно сделать и без технологии Big Data. Некоторые сейчас при переводе даже в комментариях указывают “перевод за квартиру”».

Андрей Денисенко, эксперт по аналитическим решениям для государственных организаций компании SAS Россия/СНГ, уверен, что речь может идти не просто о сопоставлении объявлений по аренде с Росреестром или базой телефонных номеров, а о применении инструментов предиктивной аналитики. «Они позволяют выстроить зависимость между косвенными характеристиками субъекта и определенным фактом — в нашем случае легальной и нелегальной сдачей квартиры. С точки зрения математики и технической составляющей здесь ничего нового нет, но с точки зрения социального эффекта — ничего подобного раньше не делалось, — говорит Денисенко. — Работает это так: создается база прецедентов, для которой собираются достоверно подтвержденные факты о легальной и нелегальной сдаче жилья в аренду. Выявляется множество исходных характеристик тех и других — это данные о владельце, его доходе, доме, районе, размере квартиры и т.п. Информация берется из всех возможных источников — от ЕГРН до соцсетей». Затем, продолжает эксперт, выстраивается математическая модель, которая воспроизводит зависимость между характеристиками конкретной квартиры и владельца и тем фактом, что жилье сдается нелегально, и когда появляются новые факты сдачи жилья, можно с большой долей вероятности увидеть, легально оно сдается или нет.

На каждую гайку…

«Механизм по выявлению случаев нелегальной аренды сильно осложнит уклонение от уплаты налогов, — говорит Александр Бахтин. — Как правило, такого рода технологии оказывают ощутимое влияние буквально через полгода после внедрения». Павел Луценко, впрочем, уверен, что на стоимости аренды это не скажется — «цены формирует не расходная составляющая арендодателя, а спрос арендаторов».

Кроме того, предприимчивые россияне могут попробовать и обойти ловушки нового механизма. Если речь об инструментах предиктивной аналитики — можно попробовать подделать свой профиль, добавив туда свойства, которыми обычно обладает законопослушный арендодатель. «Но для этого им необходимо знать характеристики профиля неплательщика налогов, и тут все упирается вопрос в защиты данных: где хранятся эти профили и насколько надежно информация защищена от утечки», — говорит Андрей Денисенко.

Прятаться от сопоставления текстов объявлений с другими базами «народные хитрости» тоже позволяют. Например, говорит Бахтин, хозяева могут просто не удалять объявление из базы после того, как квартира уже сдана. Либо сдавать жилье по-старинке — через знакомых: такие случаи практически невозможно выявить.

«Люди могут пропускать буквы в слове “квартира”, использовать какие-то другие слова (например, англоязычные аналоги), — говорит Венера Шайдуллина, преподаватель и эксперт блокчейн-лаборатории Финансового университета при Правительстве РФ. — С другой стороны, специалисты могут попросту поменять параметры в системе. И да, еще один приемлемый вариант — делать объявления без интернета: условно говоря, брать табличку и идти на вокзал».

«Можно, конечно, каждый раз покупать новую симку, желательно чужую, входить в интернет через прокси, создавать каждый раз фейковые аккаунты на досках объявлений, размещать разные снимки дома, не выкладывать фото квартиры внутри и т.д., — рассуждает Николай Лавров, руководитель межрегиональной жилищной программы «Переезжаем в Петербург». — Но проще — либо зарегистрироваться как ИП и оплачивать налоги (6 процентов от дохода в год — ред.), либо платить 13 процентов подоходного ежегодно, либо выставлять спокойно свою одну квартирку в аренду, раз в несколько лет, и если что, нанять юриста, который в два счета докажет, что прекращение размещения объявления не является фактом сдачи жилья».

«Факт сдачи квартиры в аренду на интернет-площадках не отображается, и то, что объявление было размещено, а затем снято, отнюдь не говорит о том, что жилье действительно сдано», — подчеркивает и Мария Жукова, директор компании «МИЭЛЬ-Аренда».

Впрочем, никто из опрошенных «Домом» экспертов не сомневается в том, что при грамотной реализации, нововведение способно сильно поспособствовать обелению рынка найма жилья и, возможно, вывести его в оффлайн — если не во времена Банного переулка, то в эпоху сарафанного радио и агентств недвижимости. Которые, говорит Мария Жукова, конфиденциальность сторон берегут и готовы только консультировать по вопросам оплаты налогов с дохода — если у хозяев квартиры будет такой запрос.