бот для поиска квартир
Программист из Екатеринбурга посадил в Telegram нейросеть, которая ищет людям жилье. История стартапа
Почему искать жилье должен робот?
Лев Клебанов — разработчик чат-бота HomeBro, который помогает искать жилье — родился в Екатеринбурге, а когда в 2010 году переезжал в Москву, не смог подобрать подходящий вариант. На поиски он потратил 40–60 часов чистого времени, нашел вариант, но пришлось заплатить агенту со стороны хозяина 25 тыс. (хотя тот ничего не сделал). Блуждание по сайтам объявлений и группам в соцсетях программист постарался забыть, как страшный сон.
Лев учился в Высшей школе экономики, параллельно работая системным аналитиком и менеджером проектов в IT-компаниях. В то время он запускал свои первые сервисы, но понимал, что нужно нарастить скиллы, как продуктолог. За опытом компьютерщик пошел в «Яндекс.Погоду». На излете полутора лет работы в «Яндексе» решил вернуться к своему делу.
— В один прекрасный день моя девушка пришла домой расстроенная и сказала, что пропустила концерт любимого музыканта, потому что анонс упал ей на почту в глубины спама. И тогда мы начали фантазировать о том, как было бы круто с помощником, который следил бы за важными для тебя вещами. «Летом хочу полететь на Кубу, если будут дешевые билеты». «Хочу кроссовки Nike из новой коллекции, но только когда они подешевеют на 30%». А еще мне нужно снять площадку на день рождения, но у меня нет идей, что это должно быть за место». Такой дворецкий, на которого ты сгружаешь разные задачи, а он при нахождении подходящей информации тебя информирует.
Но такой сложный сервис сразу сделать не получится. Лев решил сконцентрироваться на насущной проблеме и вспомнил свой опыт поиска квартиры в столице. Оказалось, что в России нет проекта, помогающего отсеять неподходящее жилье. Что-то подобное создавали на Украине. Кстати, его основатель Александр Галковский и стал бизнес-партнером Льва. Так появился HomeBro.
Что такое «бабушкин ремонт»?
Основа чат-бота в Telegram — робот, который мониторит объявления с трех сайтов: ЦИАН, «Авито», «Яндекс.Недвижимость», а также нейросеть, определяющая качество ремонта.
Чтобы бот смог понимать разницу, команда разработчиков «напичкала» его тысячами фотографий, как симпатичных, так и плохих квартир. Критерии определяли сами разработчики. Сейчас нейросеть, самостоятельно анализируя новые объявления, может определять «бабушкин ремонт». При поисковой выдаче такой фильтр можно включить или отключить. По мере того, как подходящие пользователям варианты будут появляться на классифайдах, их будет предлагать бот.
— Просмотр фотографий и отбраковывание того, что не подходит, занимает много времени. Одна из ключевых задач, когда ты листаешь доски объявлений, — определить, что OK, а что не OK. Нам хотелось снять большую часть головной боли: убрать, что гарантированно не OK, и оставить то, чем человек может заинтересоваться.
Разработчики натренировали HomeBro отличать изображения квартиры от видов снаружи, подъезда или улицы. В будущем, говорит Лев, он сможет подбирать варианты по более детальным запросам вплоть до цветовой гаммы: к примеру, дизайнерский или евроремонт и скандинавский стиль или лофт. Также нейросеть сможет сравнивать цены схожих квартир и отсекать фейки.
Как заработать на HomeBro?
— Первый опытный образец HomeBro я получил спустя полтора месяца работы. Мне сложно оценить, какую сумму я вложил. Дело в том, что я ушел на part-time job (работа на неполный день, совместительство или подработка, — прим. 66.RU) и недополучал часть зарплаты. Вроде бы я проинвестировал время, но в конечном счете — деньги.
Изначально Лев развивал сервис на собственные сбережения, став резидентом технопарка «Университетский» после регистрации компании. Когда вокруг проекта образовалась лояльная аудитория, появились донаты. Но для развития проекта нужны были дополнительные вложения. Так команда привлекла сторонние инвестиции: 4 млн рублей за 6% доли в компании.
Фаундер хочет добиться, чтобы инновационный проект превратился в устойчивый бизнес. Для этого вводятся дополнительные услуги: сервис на просмотр квартиры в один клик, когда вместо пользователя с хозяином пообщается специально обученный человек.
Кроме того, команда зарабатывает на комиссии от партнеров, оказывающих разные услуги. Бот понимает, в какой стадии поиска жилья находится человек, и предлагает то, что ему может быть полезно здесь и сейчас, — от проверки квартиры по базе Росреестра до перевозки/хранения вещей и услуг по клинингу. Однако самые большие доходы можно получить с застройщиков. Новостройки можно рекомендовать, получая с этого процент.
Сейчас HomeBro работает в четырех регионах с самым высоким экономическим потенциалом: Москве, Московской области, Санкт-Петербурге и Ленинградской области.
— Хочется расширять область присутствия по России, но мы понимаем, что сейчас, находясь в стадии выживания, важно охватить крупные рынки. Да, мы могли бы добавить N-городов, но поддержка работы там отнимает ресурсы — силы, время, деньги, а экономический эффект меньший, чем затраты.
По словам Льва Клебанова, перед разработчиками стоит задача выйти и на другие крупные рынки, где высокая конкуренция за жилье и большая миграция. А в планах — это не только российские города.
Почему сложно побороть привычки?
На обновления бота по аренде жилья подписаны 11 тыс. человек, по продаже — 2 тыс. В качестве платформы Telegram, а не отдельное приложение, был выбран потому, что люди им пользуются активно и там они не пропустят важную информацию. В перспективе есть идея запустить бота также в Facebook Messenger и Whatsapp.
Внедрить робота в другие мессенджеры для программистов гораздо легче, чем изменить поведение людей. И если арендаторы в мегаполисах открыты к новому, потому что находятся в сложной ситуации (им тяжело найти нормальную квартиру), то продвинутых арендодателей гораздо меньше. А сервис доступен и для них тоже.
— Эти люди находятся в более выгодном положении. Скорее, не они конкурируют за квартиросъемщиков, а те — за их недвижимость. Владельцы более консервативны, и объясняется это просто: они, как правило, старше, Telegram установлен у меньшей доли людей. Им привычнее нанять агента и сдать квартиру по старинке.
Но когда у арендодателей проблемные квартиры, которые сложно сдать, они начинают искать варианты, в том числе в Telegram.
Какие перспективы IT на рынке недвижимости?
«У людей мало свободного времени, и они не готовы его тратить на рутинные вещи. Востребованным будет то, что позволит это время им сэкономить», — считает Лев.
Сегодня, например, есть разработки VR, которые позволяют находиться внутри квартиры в новостройке и иметь полное представление о ее планировке. В отличие от этой технологии, простые 3D-модели не позволяют оценить пространство. Поэтому вместо того, чтобы с неизвестным исходом ехать из точки A в точку B для просмотра квартиры, покупатели будут надевать шлем виртуальной реальности.
Хотя свои планы команда связывает с рынком недвижимости, это вовсе не означает, что на выходе в другие ниши ставится крест. Всегда надежнее диверсифицировать бизнес. Поиск работы, покупка билетов и автомобилей кажутся перспективными направлениями, чтобы применить алгоритмы HomeBro и сделать его полноценным дворецким.
Вам понравилось? Еще больше классных новостей и историй — в нашем Telegram-канале. А еще любую публикацию там можно обсудить. Или, например, предложить нам свою новость. Подписывайтесь!
Минский программист сделал Telegram-бота для поиска квартиры в аренду
Ruby-разработчик Антон Качан отбирает хлеб у риэлторов. Год назад он столкнулся с проблемой поиска жилья в столице и создал Telegram-бота. Сейчас им пользуется более 1200 человек. Сняв квартиру, пользователи отписываются, но аудитория все равно прибывает. Виртуальный «агент» помог найти жильё уже нескольким сотням человек.
dev.by поговорил с программистом и узнал, собирается ли он монетизировать свою разработку и когда подключит ML, чтобы отсортировывать «бабушатники» по фото.
Найти квартиру — тот ещё квест: в этом разработчик Антон Качан лично убедился чуть более года назад. Приходится «жить» на специализированных сайтах, при этом всё равно нет гарантии, что квартиру не «уведут», говорит молодой человек.
В итоге Антон разработал Telegram-бота, который присылал ему уведомления через три минуты после того, как хозяин очередной квартиры (подходящей по заданным параметрам) выкладывал объявление в сеть. Через неделю Антон нашёл новое жильё, но не закрыл проект — наоборот, доработал в течение 3-4 месяцев и выложил в паблик по поиску жилья во Vkontakte. И сразу пошло. Благодаря «сарафанному радио» сейчас у бота 1200 с лишним пользователей, из них 400 — активных, которые подписаны на рассылку.
Бот написан на Ruby и «развёрнут» на бесплатном хостинге Heroku. У разработчика уже был опыт создания ботов, прототип он сделал за неделю. Сторонних библиотек не понадобилось — только собственные наработки и Telegram Bot API, отмечает программист.
Сегодня Антон уделяет боту гораздо меньше времени — по просьбе пользователей добавляет что-то не чаще раза в месяц. Например, сортировка соседей по полу (при поиске комнаты) или поиск по местоположению: чтобы можно было поставить точку на карте, скажем, недалеко от работы — и получить все варианты в пределах 5 км от неё.
Также Антон добавил кнопку «это агент». Работает это так: если пользователь убеждается, что объявление, которое ему прислал бот, разместило агентство, он нажимает на кнопку. 3 жалобы — и бот заносит контактный номер телефона в чёрный список.
Под каждым объявлением, что приходит от бота, есть кнопка «посмотреть на сайте» — она перенаправляет на специализированный ресурс. Сейчас бот использует только базу квартир на Onliner, в будущем разработчик обещает добавить и другие.
В далёких планах Антона — сделать сортировку по фото, «чтобы бот определял качество квартиры — и отбрасывал варианты с бабушатниками по 400 долларов, которым красная цена 200». Но для этого необходимо подключать машинное обучение.
Планов по монетизации у программиста нет: рекламу добавлять не будет, но, возможно, в какой-то момент появится кнопка «поблагодарить» — чтобы пользователи при желании «могли закинуть копеечку на оплату сервера», если придётся сменить хостинг.
Статистику разработчик не ведёт, но говорит, что число пользователей, нашедших квартиры, перевалило за сотни. Он специально добавил кнопку «остановить поиск» — чтобы уведомления в Telegram больше не приходили.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал.
Главные новости за день — максимально коротко.
Привет! Я Флиппет-бот.
Я нахожу недооцененные квартиры для флиппинга.
Я обновляю базу 1 раз в 5 минут. Выполняю все расчеты 🚀мгновенно. Вы получаете сигналы с развернутым анализом, как только я нахожу такие квартиры (лаг START
(для новичков)
На данный момент Флиппет-бот ищет недооцененные квартиры только среди следующих объектов:
— Размещены на Циан
— Только квартиры
— Только 1-2-3 комнатные
— Только в Москве
— Общая площадь 30-90м2
— Не дороже 300 000/м2
— В домах не выше 40 этажей
— До метро не более 30 минут пешком
— Не на 1-ом этаже
— Только в состоянии «без ремонта» или «косметический»
— Если ближайшее м. Некрасовка – исключить
*скоро добавятся регионы МО, Спб, ЛО
Сигналами становятся только те объекты, которые отвечают персональным фильтрам пользователя и показывают хорошую доходность.
— IRR>=20% (по дефолту; можно поменять)
— Бюджет
Мы используем ИИ и конкурентный анализ.
Оценка совокупных расходов (бюджета) считается, как цена в объявлении квартиры на Циан (в состоянии «без ремонта»/«косметический») + стоимость ремонта + прочие расходы. Зависит от каждого объекта и считается автоматически.
Оценка цены продажи квартиры после ремонта высчитывается с использованием оценки ИИ и конкурентного анализа. Для ее получения используются: 1-данные о завершенных сделках, 2-предложения на рынке здесь и сейчас, 3-проекции и оценки цены объекта в горизонте 3-6 месяцев. Квартира получает оценку в состоянии «евроремонт».
ИИ оценка цены продажи квартиры после ремонта – считается специально обученным алгоритмом. Берет во внимание тренды рынка, специфику квартиры, район, качество дома, уровень спроса на похожие объекты и информацию по похожим закрытым сделкам.
Оценка цены продажи после ремонта на основе конкурентного анализа выводится путем сравнения оцениваемого объекта с его ближайшими конкурентами в состоянии «евроремонт». Конкуренты подбираются по типу дома, общей площади, площади кухни, расстоянию до метро, комнатности, возрасту дома, удаленности от оцениваемого объекта и тд. Прямые конкуренты отличаются от оцениваемого объекта:
– не более на 20% по площади
– не более 20 лет по возрасту дома
– не дальше 1000м от оцениваемого объекта
Оценка чистой прибыли показывает разницу между оценкой цены продажи квартиры после ремонта и оценкой совокупных расходов проекта. В абсолютном и относительном значении.
Стоимость ремонта – все расходы, которые флиппер несет на ремонт. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что ремонт из состояния «без ремонта» в «евроремонт» стоит 20 тыс. руб. за м2.
Срок ремонта – длительность ремонта до полного завершения. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что срок ремонта 1-2комнатной квартиры 30-90м2 из состояния «без ремонта» в «евроремонт» занимает 1.5-2 месяца.
Срок продажи – сколько времени в среднем займет продать квартиру. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что срок продажи 1-2комнатной квартиры 30-90м2 не на 1-ом и последнем этаже в состоянии «евроремонт» занимает 1.5-2 месяца.
Срок проекта – сумма срока ремонта и срока продажи. Он важен для расчета годовой доходности (IRR).
Чистая прибыль – цена продажи квартиры после ремонта минус совокупные расходы.
ROI – чистая прибыль/совокупные расходы*100%
IRR – (чистая прибыль / совокупные расходы) * (12 / срок проекта) * 100%
Да! Флиппет подойдет как профессионалам, так и новичкам.
Мы присылаем интуитивные ✅чек-листы по каждому сигналу. Из них вы поймете, почему и как на объекте можно заработать.
Мы даем подробную инструкцию, как читать сигналы. Присылаем 🎓обучающие материалы и разборы кейсов. Даем возможность новичкам задавать «глупые» вопросы экспертам в закрытых чатах.
Вы также сможете посмотреть, как сигналы оценили другие флипперы с помощью 👍лайков и 👎дизлайков.
*Флиппет не проверяет юридическую чистоту квартир. Этим придется заняться самостоятельно.
На данный момент Флиппет-бот ищет недооцененные квартиры только среди следующих объектов:
— Размещены на Циан
— Только квартиры
— Только 1-2-3 комнатные
— Только в Москве
— Общая площадь 30-90м2
— Не дороже 300 000/м2
— В домах не выше 40 этажей
— До метро не более 30 минут пешком
— Не на 1-ом этаже
— Только в состоянии «без ремонта» или «косметический»
— Если ближайшее м. Некрасовка – исключить
*скоро добавятся регионы МО, Спб, ЛО
Сигналами становятся только те объекты, которые отвечают персональным фильтрам пользователя и показывают хорошую доходность.
— IRR>=20% (по дефолту; можно поменять)
— Бюджет
Мы используем ИИ и конкурентный анализ.
Оценка совокупных расходов (бюджета) считается, как цена в объявлении квартиры на Циан (в состоянии «без ремонта»/«косметический») + стоимость ремонта + прочие расходы. Зависит от каждого объекта и считается автоматически.
Оценка цены продажи квартиры после ремонта высчитывается с использованием оценки ИИ и конкурентного анализа. Для ее получения используются: 1-данные о завершенных сделках, 2-предложения на рынке здесь и сейчас, 3-проекции и оценки цены объекта в горизонте 3-6 месяцев. Квартира получает оценку в состоянии «евроремонт».
ИИ оценка цены продажи квартиры после ремонта – считается специально обученным алгоритмом. Берет во внимание тренды рынка, специфику квартиры, район, качество дома, уровень спроса на похожие объекты и информацию по похожим закрытым сделкам.
Оценка цены продажи после ремонта на основе конкурентного анализа выводится путем сравнения оцениваемого объекта с его ближайшими конкурентами в состоянии «евроремонт». Конкуренты подбираются по типу дома, общей площади, площади кухни, расстоянию до метро, комнатности, возрасту дома, удаленности от оцениваемого объекта и тд. Прямые конкуренты отличаются от оцениваемого объекта:
– не более на 20% по площади
– не более 20 лет по возрасту дома
– не дальше 1000м от оцениваемого объекта
Оценка чистой прибыли показывает разницу между оценкой цены продажи квартиры после ремонта и оценкой совокупных расходов проекта. В абсолютном и относительном значении.
Стоимость ремонта – все расходы, которые флиппер несет на ремонт. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что ремонт из состояния «без ремонта» в «евроремонт» стоит 20 тыс. руб. за м2.
Срок ремонта – длительность ремонта до полного завершения. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что срок ремонта 1-2комнатной квартиры 30-90м2 из состояния «без ремонта» в «евроремонт» занимает 1.5-2 месяца.
Срок продажи – сколько времени в среднем займет продать квартиру. Зависит от каждого объекта и считается автоматически. В среднем, Флиппет считает, что срок продажи 1-2комнатной квартиры 30-90м2 не на 1-ом и последнем этаже в состоянии «евроремонт» занимает 1.5-2 месяца.
Срок проекта – сумма срока ремонта и срока продажи. Он важен для расчета годовой доходности (IRR).
Чистая прибыль – цена продажи квартиры после ремонта минус совокупные расходы.
ROI – чистая прибыль/совокупные расходы*100%
IRR – (чистая прибыль / совокупные расходы) * (12 / срок проекта) * 100%
Да! Флиппет подойдет как профессионалам, так и новичкам.
Мы присылаем интуитивные ✅чек-листы по каждому сигналу. Из них вы поймете, почему и как на объекте можно заработать.
Мы даем подробную инструкцию, как читать сигналы. Присылаем 🎓обучающие материалы и разборы кейсов. Даем возможность новичкам задавать «глупые» вопросы экспертам в закрытых чатах.
Вы также сможете посмотреть, как сигналы оценили другие флипперы с помощью 👍лайков и 👎дизлайков.
*Флиппет не проверяет юридическую чистоту квартир. Этим придется заняться самостоятельно.
Информация на сайте представлена исключительно в информационных целях и не является публичной офертой
Политика в отношении обработки персональных данных
1. Общие положения Настоящая политика обработки персональных данных составлена в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006. №152-ФЗ «О персональных данных» и определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных, предпринимаемые Флиппет (далее – Оператор).
1.1. Оператор ставит своей важнейшей целью и условием осуществления своей деятельности соблюдение прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну.
1.2. Настоящая политика Оператора в отношении обработки персональных данных (далее – Политика) применяется ко всей информации, которую Оператор может получить о посетителях веб-сайта http://flippet.ru.
2. Основные понятия, используемые в Политике 2.1. Автоматизированная обработка персональных данных – обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники;
2.2. Блокирование персональных данных – временное прекращение обработки персональных данных (за исключением случаев, если обработка необходима для уточнения персональных данных);
2.3. Веб-сайт – совокупность графических и информационных материалов, а также программ для ЭВМ и баз данных, обеспечивающих их доступность в сети интернет по сетевому адресу http://flippet.ru;
2.4. Информационная система персональных данных — совокупность содержащихся в базах данных персональных данных, и обеспечивающих их обработку информационных технологий и технических средств;
2.5. Обезличивание персональных данных — действия, в результате которых невозможно определить без использования дополнительной информации принадлежность персональных данных конкретному Пользователю или иному субъекту персональных данных;
2.6. Обработка персональных данных – любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных;
2.7. Оператор – государственный орган, муниципальный орган, юридическое или физическое лицо, самостоятельно или совместно с другими лицами организующие и (или) осуществляющие обработку персональных данных, а также определяющие цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными;
2.8. Персональные данные – любая информация, относящаяся прямо или косвенно к определенному или определяемому Пользователю веб-сайта http://flippet.ru;
2.9. Пользователь – любой посетитель веб-сайта http://flippet.ru;
2.10. Предоставление персональных данных – действия, направленные на раскрытие персональных данных определенному лицу или определенному кругу лиц;
2.11. Распространение персональных данных – любые действия, направленные на раскрытие персональных данных неопределенному кругу лиц (передача персональных данных) или на ознакомление с персональными данными неограниченного круга лиц, в том числе обнародование персональных данных в средствах массовой информации, размещение в информационно-телекоммуникационных сетях или предоставление доступа к персональным данным каким-либо иным способом;
2.12. Трансграничная передача персональных данных – передача персональных данных на территорию иностранного государства органу власти иностранного государства, иностранному физическому или иностранному юридическому лицу;
2.13. Уничтожение персональных данных – любые действия, в результате которых персональные данные уничтожаются безвозвратно с невозможностью дальнейшего восстановления содержания персональных данных в информационной системе персональных данных и (или) уничтожаются материальные носители персональных данных.
3. Оператор может обрабатывать следующие персональные данные Пользователя 3.1. Электронный адрес;
3.2. Также на сайте происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях (в т.ч. файлов «cookie») с помощью сервисов интернет-статистики (Яндекс Метрика и Гугл Аналитика и других).
3.3. Вышеперечисленные данные далее по тексту Политики объединены общим понятием Персональные данные.
4. Цели обработки персональных данных 4.1. Цель обработки персональных данных Пользователя — информирование Пользователя посредством отправки электронных писем; предоставление доступа Пользователю к сервисам, информации и/или материалам, содержащимся на веб-сайте.
4.2. Также Оператор имеет право направлять Пользователю уведомления о новых продуктах и услугах, специальных предложениях и различных событиях. Пользователь всегда может отказаться от получения информационных сообщений, направив Оператору письмо на адрес электронной почты info@flippet.ru с пометкой «Отказ от уведомлений о новых продуктах и услугах и специальных предложениях».
4.3. Обезличенные данные Пользователей, собираемые с помощью сервисов интернет-статистики, служат для сбора информации о действиях Пользователей на сайте, улучшения качества сайта и его содержания.
5. Правовые основания обработки персональных данных 5.1. Оператор обрабатывает персональные данные Пользователя только в случае их заполнения и/или отправки Пользователем самостоятельно через специальные формы, расположенные на сайте http://flippet.ru. Заполняя соответствующие формы и/или отправляя свои персональные данные Оператору, Пользователь выражает свое согласие с данной Политикой.
5.2. Оператор обрабатывает обезличенные данные о Пользователе в случае, если это разрешено в настройках браузера Пользователя (включено сохранение файлов «cookie» и использование технологии JavaScript).
6. Порядок сбора, хранения, передачи и других видов обработки персональных данных Безопасность персональных данных, которые обрабатываются Оператором, обеспечивается путем реализации правовых, организационных и технических мер, необходимых для выполнения в полном объеме требований действующего законодательства в области защиты персональных данных.
6.1. Оператор обеспечивает сохранность персональных данных и принимает все возможные меры, исключающие доступ к персональным данным неуполномоченных лиц.
6.2. Персональные данные Пользователя никогда, ни при каких условиях не будут переданы третьим лицам, за исключением случаев, связанных с исполнением действующего законодательства.
6.3. В случае выявления неточностей в персональных данных, Пользователь может актуализировать их самостоятельно, путем направления Оператору уведомление на адрес электронной почты Оператора info@flippet.ru с пометкой «Актуализация персональных данных».
6.4. Срок обработки персональных данных является неограниченным. Пользователь может в любой момент отозвать свое согласие на обработку персональных данных, направив Оператору уведомление посредством электронной почты на электронный адрес Оператора info@flippet.ru с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных».
7. Трансграничная передача персональных данных 7.1. Оператор до начала осуществления трансграничной передачи персональных данных обязан убедиться в том, что иностранным государством, на территорию которого предполагается осуществлять передачу персональных данных, обеспечивается надежная защита прав субъектов персональных данных.
7.2. Трансграничная передача персональных данных на территории иностранных государств, не отвечающих вышеуказанным требованиям, может осуществляться только в случае наличия согласия в письменной форме субъекта персональных данных на трансграничную передачу его персональных данных и/или исполнения договора, стороной которого является субъект персональных данных.